[发明专利]一种基于正样本学习的变电站避雷器破损识别方法及装置在审
| 申请号： | 202210378321.X | 申请日： | 2022-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN114708442A | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 唐冬来;李科峰;陈文康;杨梅;钟声;陈泽宇;谢飞;龚奕宇;聂潇;康乐;钟旭;付世峻;李擎宇;周鹏 | 申请（专利权）人： | 四川思极科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/30;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/75;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都知都云专利代理事务所(普通合伙) 51306 | 代理人： | 陈钱 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于正样本学习的变电站避雷器破损识别方法及装置，涉及数字电力技术领域。为解决变电站避雷器破损样本图片少、图像检测模型识别成功率低的问题，提出了一种基于正样本学习的变电站避雷器破损识别方法。该方法首先进行对滤图像噪声数据，再采用边缘点检测算法判断出变电站避雷器的图像区域；最后采用图像语义分割算法提取变电站避雷器的图像区域数据。在此基础上，采用正常避雷器样本特征数据对卷积神经网络进行训练，获得正确变电站避雷器正样本数据；并将有缺陷的图片和正样本进行比较，识别有差异的特征，有差异的即为避雷器破损区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 学习 变电站 避雷器 破损 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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