申请/专利权人:国网湖北省电力有限公司超高压公司;湖北省超能电力有限责任公司
申请日:2024-04-01
公开(公告)日:2024-06-25
公开(公告)号:CN118247565A
主分类号:G06V10/764
分类号:G06V10/764;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/20
优先权:
专利状态码:在审-公开
法律状态:2024.06.25#公开
摘要:一种杆塔边坡隐患点的智能识辨方法及存储介质,所述方法包括:步骤1,采集存在隐患的杆塔边坡图像,作为第一图像数据集;步骤2,对第一图像数据集中的图像进行预处理,突出图像的缺陷特征,将预处理后的图像作为第二图像数据集;步骤3,将第二图像数据集输入到隐患检测网络中,通过第二图像数据集训练隐患检测网络;步骤4,获取杆塔边坡图像,将杆塔边坡图像输入到已训练的隐患检测网络,输出杆塔边坡图像的异常分数,通过所述异常分数判断杆塔边坡图像是否异常。本发明大幅提高隐患点识别的效率和准确性,提高实时监控能力,能够及时发现和预警潜在的隐患点,降低了人工巡检的成本和工作量,提高了杆塔边坡的安全性。
主权项:1.一种杆塔边坡隐患点的智能识辨方法,其特征在于,所述方法包括:步骤1,采集存在隐患的杆塔边坡图像,作为第一图像数据集;步骤2,对第一图像数据集中的图像进行预处理,突出图像的缺陷特征,将预处理后的图像作为第二图像数据集;步骤3,将第二图像数据集输入到隐患检测网络中,通过第二图像数据集训练隐患检测网络;步骤4,获取杆塔边坡图像,将杆塔边坡图像输入到已训练的隐患检测网络,输出杆塔边坡图像的异常分数,通过所述异常分数判断杆塔边坡图像是否异常。
全文数据:
权利要求:
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