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申请/专利权人：四川弘和数智集团有限公司
摘要：本说明书实施例提供基于长尾学习的加能站目标识别方法、系统、装置及介质，涉及目标识别技术领域，该方法为获取加能站巡检目标区域的训练样本集；训练样本集包括加能站巡检目标区域视频中提取的样本图像；根据各所述样本图像的标注框数和或样本数量平衡对所述训练样本集进行分组，得到多个样本组；基于训练样本集，综合第一损失函数和第二损失函数对巡检目标识别模型进行长尾学习训练，得到训练好的巡检目标识别模型；其中，巡检目标识别模型用于对样本对应的预测值进行还原映射，得到巡检目标识别结果。本发明解决了加能站巡检目标区域图像难以识别问题。
主权项：1.基于长尾学习的加能站目标识别方法，其特征在于，包括：获取加能站巡检目标区域的训练样本集；所述训练样本集包括加能站巡检目标区域视频中提取的样本图像；根据各所述样本图像的标注框数和或样本数量平衡对所述训练样本集进行分组，得到多个样本组；其中，各样本组中的样本数量差值小于阈值；基于所述训练样本集，综合第一损失函数和第二损失函数对巡检目标识别模型进行长尾学习训练，得到训练好的巡检目标识别模型；其中，所述巡检目标识别模型用于对样本对应的预测值进行还原映射，得到巡检目标识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川弘和数智集团有限公司 基于长尾学习的加能站目标识别方法、系统、装置及介质
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