[发明专利]一种基于卷积神经网络的电缆巡检图片目标检测方法在审
| 申请号： | 202010667060.4 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113935226A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 孙鸣赫;王东海;周平;陈伟;姚天翼;翟超超;高源 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F113/04;G06F113/16;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京同泽专利事务所(特殊普通合伙) 32245 | 代理人： | 闫彪 |
| 地址： | 210019 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及电力线通信技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的电缆巡检图片目标检测方法。本发明包括步骤一：获取巡检图片，建立目标检测的分类类别；步骤二：向模型输入包含所述分类类别的图片；步骤三：将获取的分类类别的图片作为训练样本，采用卷积神经网络的初始权值和阈值，训练网络，确定最优的神经网络结构；步骤四：将实时采集的图片输入到步骤三中训练好的卷积神经网络模型中，输出目标图形检测结果。本发明采用卷积神经网络检测电缆巡检图片目标，引入目标检测模型确定性能最优的神经网络结构与参数，可以有效检测电缆巡检图片目标，所提方法的计算准确度可以外部环境背景干扰的影响，有助于实现电缆巡检图片目标的正确检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 电缆 巡检 图片 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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