[发明专利]面向电力场景单张图像距离量测的深度神经网络模型在审
| 申请号： | 202310751900.9 | 申请日： | 2023-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN116772805A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 吴新桥;覃平;陈远;刘岚;张宸瑞;詹谭博驰;董永明;黄林超;周雨迪;张可颖;沈家旭;金石 | 申请（专利权）人： | 南方电网数字电网科技（广东）有限公司 |
| 主分类号： | G01C11/04 | 分类号： | G01C11/04;G01C11/02;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/42;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉宇晨专利事务所(普通合伙) 42001 | 代理人： | 狄宗禄 |
| 地址： | 510000 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明面向电力场景单张图像距离量测的深度神经网络模型,包含以下模块：特征提取模块(A)、空洞卷积模块(B)和距离映射模块(C)；所述特征提取模块(A)用于将输入的RGB图像抽取为特征向量；所述空洞卷积模块(B)用于扩大感受野；所述距离映射模块(C)用于生成距离信息，本发明构造的损失函数，不仅包含各个像素上的距离预测误差，同时还顾及了不同像素之间距离预测误差的符号一致性和数值相关性，利用不同像素间的像素距离计算权重，相比传统损失函数能更好地反映全局计算误差。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 电力 场景 单张 图像 距离 深度 神经网络 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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