[发明专利]基于多任务深度卷积神经网络的输电线路诊断方法和系统有效
| 申请号： | 202010736628.3 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111862065B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 张恒;饶丹;李临风;周华良;李友军;尹宇轩;王军;张吉 | 申请（专利权）人： | 国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 丁朋华 |
| 地址： | 211100 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务深度卷积神经网络的输电线路诊断方法和系统，包括步骤：获取需要诊断的输电线路图像，并与正常图像对比，获取差异图像；将差异图像输入预先训练得到的异常物类别分类用网络模型和异常物属性分类用网络模型，识别异常物的属性和类型；所述异常物属性分类用网络模型是基于MMD距离迁移异常物类别分类用网络模型中的部分卷积层特征参数，并对剩余网络层进行再训练得到的。本发明训练速度快，模型稳定简单，方便扩展。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 深度 卷积 神经网络 输电 线路 诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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