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摘 要:本发明公开了一种面向电力巡检视频的绝缘子缺损自动检测算法:步骤1,对原有的电力塔架绝缘子样本数据进行分类和增强;步骤2,搭建生成卷积神经网络模型,通过步骤1增强后的数据进行训练网络模型;步骤3,将待检测图像处理并通过建立的网络模型,对通过网络模型的图片提取HOG特征,确定绝缘子在图片中的大致位置;步骤4,经步骤3确定绝缘子在图片中的大致位置后,通过CNN/LSTM深度学习方法检测绝缘子是否缺损;本发明公开的方法解决了目前电力塔架绝缘子缺损检测方法的不足,使用深度学习方法,并避免了样本中其他环境因素的影响。结合图像特征对图像做进一步处理分析,让检测过程更加准确高效。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010452724.5 | 专利名称: | 一种面向电力巡检视频的绝缘子缺损自动检测算法 |
申请日: | 2020-05-26 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 机器视觉及人工智能搜索 |
公开/公告日: | 2024-02-06 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111784633B | 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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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |