[发明专利]一种基于深度学习的电力杆塔状态检测的方法及系统在审
| 申请号： | 202210697339.6 | 申请日： | 2022-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN115019209A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 林旭;李密;陈旭;陈佳期;唐光铁;曾远强;卢雨畋;周小报 | 申请（专利权）人： | 福建省海峡智汇科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙) 35235 | 代理人： | 陈远洋 |
| 地址： | 361112 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的电力杆塔状态检测的方法，该方法具体包括如下步骤：获取供构建深度学习模型数据并划分数据集；构建数据模块并加载数据，进一步构建该深度学习模型的损失函数；进一步构建用于深度学习训练的目标模型，并进行训练以及验证该目标模型；挑选获得所需的目标模型，导入待检测的目标电力杆塔检测其状态；以及根据预设阈值输出目标检测的结果。通过深度学习目标检测结合电力杆塔状态的检测，生成的模型较小，有利于部署移植到边缘设备进行结果计算，从而提高巡检人员的工作效率，减少成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力 杆塔 状态 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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