发明专利已授权

一种基于深度学习的电力塔架部件识别方法

📄 申请号：CN201811002575.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-08-30

公开号

CN109376580A

公开日

2019-02-22

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习图像识别计算机视觉

应用场景

电力巡检, 输电线路监测, 智能电网, 工业自动化

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摘要

本发明公开一种基于深度学习的无人机电力塔架部件识别方法。本发明包含以下步骤：1、使用无人机搭载图像采集设备采集包含电力塔架部件的图片；2、从采集的图片中选取合适数量图片进行预处理，并按一定比例制作成训练集、验证集和测试集；3、利用改进的YOLOv2算法对处理好的数据集进行训练；4、利用训练好的模型对测试集进行测试并对结果进行评价。本发明提出的改进的YOLOv2算法与YOLOv2算法相比，有效地提高了模型对电力塔架部件的识别准确率和速率，同时具有更好的鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

基于粒径选择的水力旋流分离装置

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：29 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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