[发明专利]基于深度学习的净水厂配电房图像采集与识别方法在审
| 申请号： | 202210151234.0 | 申请日： | 2022-02-16 |
| 公开（公告）号： | CN114565888A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 郭顺生;周圣文;杜百岗;仝少聪;郭钧 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/82;G06V10/26;G06V10/774;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人： | 张璐 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的净水厂配电房图像采集与识别方法，包括步骤：获取包含指示灯的图片集，对图片集的指示灯位置进行图像裁切并标定点位信息，以建立指示灯训练样本；对指示灯训练样本进行深度学习训练，得到训练权重；获取配电房的图像数据，根据训练权重确定所有指示灯的位置和指示灯识别中心；对图像数据进行HSV色域转换处理，并获取指示灯识别中心的S‑V值，对图像数据进行色值筛选和二值化处理，指示灯亮位置显示为白块；根据所有指示灯的位置信息和白块的位置信息，输出所有指示灯的亮灭状态。能够全天候实时监视配电房的运行数据，以使净水链设备正常可靠运行。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 净水厂 配电房 图像 采集 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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