基于卷积神经网络的变电站设备缺陷检测方法.pdfVIP

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2023-05-19 发布于四川
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基于卷积神经网络的变电站设备缺陷检测方法.pdf

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本发明涉及深度学习与人工智能技术领域，是一种基于卷积神经网络的变电站设备缺陷检测方法，包括建立变电站设备缺陷数据集，包括训练集和测试集；构建改进FasterRCNN模型，在FasterRCNN网络结构中添加FPN特征金字塔结构，对每个融合后的特征层单独进行预测，且区域提取网络RPN基于改进锚框进行区域提取；使用训练集训练改进Faster‑RCNN模型；使用测试集测试改进FasterRCNN模型的性能，然后将改进FasterRCNN模型用于电力设备外观缺陷检测。本发明对目标检测的准确率显著提

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882005 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210622169.5 G06T 7/73 (2017.01)