[发明专利]基于卷积神经网络的变电站设备缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202210622169.5 | 申请日： | 2022-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN114882005A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 叶波;李峰;李明轩;颜培培;王丽花;马林 | 申请（专利权）人： | 国网新疆电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06T7/136;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 乌鲁木齐合纵专利商标事务所 65105 | 代理人： | 周星莹 |
| 地址： | 830011 新疆维吾尔自治区乌*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习与人工智能技术领域，是一种基于卷积神经网络的变电站设备缺陷检测方法，包括建立变电站设备缺陷数据集，包括训练集和测试集；构建改进FasterRCNN模型，在Faster RCNN网络结构中添加FPN特征金字塔结构，对每个融合后的特征层单独进行预测，且区域提取网络RPN基于改进锚框进行区域提取；使用训练集训练改进Faster‑RCNN模型；使用测试集测试改进Faster RCNN模型的性能，然后将改进Faster RCNN模型用于电力设备外观缺陷检测。本发明对目标检测的准确率显著提高，由此能够对变电站设备缺陷进行快速定位与识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 变电站 设备 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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