[发明专利]一种输电设备低漏报率缺陷识别方法有效
| 申请号： | 202010117318.3 | 申请日： | 2020-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN111353413B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 罗鹏;王波;马恒瑞;朱丹蕾;马富齐;周胤宇;王红霞 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V20/40;G06V10/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 彭艳君 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及数字图像识别技术，具体涉及一种输电设备低漏报率缺陷识别方法，包括：通过无人机或直升机采集输电线路巡检图像；对输电线路巡检图像进行标记，建立数据集；分别基于Faster RCNN网络建立输电线路缺陷识别模型和YOLO v3网络建立输电线路缺陷识别模型，在输电线路巡检图像数据集上训练；将训练好的Faster RCNN模型和YOLO v3模型优化后通过自适应判别器组合，进行联合训练；利用联合训练好的低漏报率缺陷检测模型对输电线路巡检图像进行识别，获取电力设备的状态信息，判断电力设备是否存在缺陷；对巡检图像进行批量化端到端处理。该方法能够扩大模型对于复杂环境的适应能力，降低漏检率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 输电 设备 漏报 缺陷 识别 方法 | ||
【主权项】：
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