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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)
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