[发明专利]一种基于深度学习的变电站涉鸟故障相关鸟种识别方法在审
| 申请号： | 202211386862.3 | 申请日： | 2022-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN115620107A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 李帆;万诚;邱志斌;饶斌斌;华桦;周志彪;詹涛 | 申请（专利权）人： | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网江西省电力有限公司;南昌大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南昌丰择知识产权代理事务所(普通合伙) 36137 | 代理人： | 吴称生 |
| 地址： | 330096 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的变电站涉鸟故障相关鸟种识别方法，首先针对变电站巡检图像和公开鸟种图像集，采用运动模糊和散焦模糊对鸟种图像进行扩充，构建变电站涉鸟故障相关鸟种图像数据集；然后对数据集中的每张图像进行标签制作，获得包含鸟种类别和坐标信息的真实矩形框，并划分为测试集、训练集和验证集；其次对YOLOv5目标检测模型结构进行改进，将原有的主干特征提取网络替换为ConvNeXt‑T，提取出更加丰富的鸟种图像特征；最后结合多种训练技巧对改进后的YOLOv5模型进行训练，使用训练后的模型对划分的测试集图像进行检测。本发明可为变电站涉鸟故障差异化防治提供参考。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 变电站 故障 相关 识别 方法 | ||
【主权项】：
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