[发明专利]基于深度学习的电力变压器呼吸器目标缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202010331940.4 | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111598843B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 杨莎;熊纬;张昭;陈亮;黄树欣 | 申请（专利权）人： | 国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/25 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的变压器呼吸器目标缺陷检测方法，包括：构建变压器呼吸器缺陷的标识数据集；构建变压器呼吸器目标缺陷检测模型，缺陷检测模型包括基于DenseNet的主干网络模块和与基于CenterNet的检测网络模块，主干网络模块与检测网络模块连接；利用标识数据集对缺陷检测模型进行训练得到优化的目标缺陷检测模型；将待检测的变压器呼吸器的图片输入优化的目标缺陷检测模型进行缺陷检测。本申请的方法在提升CNN学习能力的同时实现了模型轻量化设计，在一定程度上克服了硬件制造技术与复杂环境对识别准确率的影响，提高变压器呼吸器目标缺陷检测的效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 电力变压器 呼吸器 目标 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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