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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的输电杆塔异物隐患识别方法,包括:构建输电杆塔异物原始数据集并进行预处理,获得处理后的输电杆塔异物数据集;构建基于深度学习的输电杆塔异物隐患识别模型,基于处理后的输电杆塔异物数据集对输电杆塔异物隐患识别模型进行训练,获得训练后的输电杆塔异物隐患识别模型;基于训练后的输电杆塔异物隐患识别模型对输电杆塔中的异物进行识别,获得识别结果。本发明有效提升了在复杂环境下的异物检测准确率和系统的计算效率,还增强了模型在处理不规则和多尺度特征时的适应性和鲁棒性,显著提高了输电杆塔异物隐患别模型的实用性和可靠性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410741672.1 | 专利名称: | 一种基于深度学习的输电杆塔异物隐患识别方法 |
申请日: | 2024-06-11 | 申请/专利权人 | 广东工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市越秀区东风东路729号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/82搜分类 电力杆塔 电线杆 水泥杆 电杆 电力铁塔 输电铁塔 电力输线塔搜索 |
公开/公告日: | 2024-09-20 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118314442B | 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 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
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 |