[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的外表箱类型识别方法有效
| 申请号： | 201911212958.6 | 申请日： | 2019-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN111222541B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 李熊;王伟峰;严华江;胡瑛俊;赵羚;陈清泰;韩吉 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心;浙江华云信息科技有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 | 代理人： | 王晓燕 |
| 地址： | 310007 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的外表箱类型识别方法，涉及电能计量装置外表箱识别方法领域。随着人工智能技术的深度应用，电力行业出现了智能巡查的趋势，在智能巡查过程中，如何识别外表箱类型是一项基本的工作。本方法如下：首先采用深度卷积神经网络模型检测外表箱及其部件区域的位置和大小；再对外表箱的视窗进行检测；对检测到视窗进行判断，如果是单视窗，则直接识别为单表箱，如果是多视窗，则进行视窗布局的网格构建；通过构建好的视窗网格与已知的类型的视窗布局进行匹配；识别出外表箱类型。本方法能快速识别和定位外表箱及其视窗和其他的部件，实现智能巡查过程中电能计量装置外表箱的类型有效和快速准确的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 外表 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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