[发明专利]一种基于深度学习模型的电力巡检方法及装置有效
| 申请号： | 202110752672.8 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113486781B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 巢玉坚;李洋;刘鸿斌;张影;王彦波;袁逸凡;周子纯;戴铁潮;毕善钰;于佳;宋乐乐;汤辉;黄永明;张铖 | 申请（专利权）人： | 国网电力科学研究院有限公司;南京南瑞信息通信科技有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;东南大学;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/774;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 张欢欢 |
| 地址： | 210003 *** | 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模型的电力巡检方法，包括以下过程：步骤S1：利用检测模型的特征提取模块backbone对待测的电力巡检场景图像进行特征提取，得到特征图；步骤S2：利用检测模型的跨阶段融合模块neck对特征图进行融合；步骤S3：利用检测模型的多尺度检测头模块head对融合后的特征图进行检测，得到电力巡检图像中目标物体边框和类别结果。其中，所述特征提取模块backbone中使用内外级联方案；和/或，所述跨阶段融合模块neck使用分组融合方案，且特征图分组数与特征图输入通道数相同。本发明提出了一种基于深度学习模型的电力巡检方法，提高了检测性能并进一步减小了网络尺寸。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 电力 巡检 方法 装置 | ||
【主权项】：
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