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摘 要:本发明提供一种基于深度神经网络的绝缘子检测模型,涉及基于深度学习的目标检测技术领域,包括主干网络层、特征融合网络层、目标检测层;输入到所述检测模型的图像特征为416×416×3,所述主干网络层具体包括依次连接的第一残差模块、第二残差模块、第一Dense模块、第三残差模块、第二Dense模块、第四残差模块、第三Dense模块、第五残差模块。本发明对于航拍图像中不同尺度、复杂背景干扰、以及有遮挡的复合绝缘子检测具有很好的鲁棒性,可以有效实现对输电线路巡检中复合绝缘子目标的检测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110421231.X | 专利名称: | 一种基于深度神经网络的绝缘子检测模型 |
申请日: | 2021-04-20 | 申请/专利权人 | 池州学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省池州市建设西路169号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/10搜分类 网络传输 深度神经网络 检测模型搜索 |
公开/公告日: | 2023-05-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113111802B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |