[发明专利]一种基于深度学习的智能避障方法在审
| 申请号： | 202010377690.8 | 申请日： | 2020-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN111522346A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 刘益岑;范松海;龚奕宇;刘小江;马小敏;罗磊;吴天宝 | 申请（专利权）人： | 国网四川省电力公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 李颖 |
| 地址： | 610031 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的智能避障方法，包括步骤一：训练针对变电站特有障碍物检测的神经网络模型，并对障碍物的风险评级；步骤二：将经过训练的巡检机器人放入变电站环境中，基于神经网络模型进行巡检；步骤三：当障碍物引发巡检机器人报警时，调用神经网络模型进行检测，检测不同的障碍物，对巡检机器人进行不同方式的控制。本发明针提供了一种基于深度学习的智能避障方法，从而用巡检机器人代替人工巡检，避免漏检，减少人工成本，且本发明是一种基于神经网络模型来训练变电站巡检机器人的方法改变了传统巡检机器人的避障方式，极大的提高了巡检机器人避障的智能性，扩大了巡检机器人的巡检范围。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 智能 方法 | ||
【主权项】：
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