[发明专利]一种基于深度神经网络的电网绝缘子缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 202310064644.6 | 申请日： | 2023-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN115984238A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 王茂飞;戴永东;王神玉;鞠玲;李明江;毛锋;周燚;张泽;陈凯 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人： | 杨云 |
| 地址： | 225300 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的电网绝缘子缺陷检测方法及系统，方法包括：采集电网绝缘子样本图像，并对电网绝缘子样本图像进行处理；建立Yolov5深度神经网络模型，Yolov5深度神经网络模型包括输入层、Backbone模块、Neck模块、检测头模块以及缺陷检测分支模块，检测头模块包括目标位置预测分支模块和目标角度检测分支模块；将处理后的电网绝缘子样本图像输入至Yolov5深度神经网络模型进行训练直到所述Yolov5深度神经网络模型收敛；采集实时绝缘子图像，将所述实时绝缘子图像输入至训练后的Yolov5深度神经网络模型，获得缺陷识别结果；该方法能够提高绝缘子缺陷检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 电网 绝缘子 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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