[发明专利]基于多层卷积神经网络的输电线路自动识别系统及方法在审
| 申请号： | 201711261480.7 | 申请日： | 2017-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN107944412A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 郭锐;李振宇;张峰;李勇;吴观斌;许玮;慕世友;李超英;傅孟潮;李建祥;赵金龙;王万国 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司电力科学研究院;山东鲁能智能技术有限公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06T7/00;G06T7/246 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250003 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多层卷积神经网络的输电线路自动识别系统及方法，包括设备图片数据库用于分类存储输电线路上障碍物的图像或者视频信息，并对图像或者视频进行标记；目标检测模块用于在视频或者图像中定位出线上障碍物的目标，并提供当前帧的物体位置信息；目标跟踪模块根据检测到的物体位置信息，辅以检测目标结构化的先验信息来实现对目标的在线跟踪；目标识别模块用于实现在不同尺度、背景、光照、角度下的各类线上设备类型的识别。本发明有益效果深度学习可以自动学习到反映目标的良好特征,无需人工设计，也无需重新设计，一次训练，到处执行，只需模型调优和多次离线训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 卷积 神经网络 输电 线路 自动识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
基于多层卷积神经网络的架空输电线路自动识别系统，其特征在于，包括：设备图片数据库：用于分类存储输电线路上障碍物的图像或者视频信息，并对图像或者视频进行标记；目标检测模块：用于在视频或者图像中定位出线上障碍物的目标，并提供当前帧的物体位置信息；目标跟踪模块：根据检测到的物体位置信息，辅以检测目标结构化的先验信息来实现对目标的在线跟踪；目标识别模块：用于实现在不同尺度、背景、光照、角度下的各类线上设备类型的识别。
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