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一种基于混合样本与迁移学习的绝缘子自爆检测方法 

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申请/专利权人:西安科技大学

摘要:本发明公开了一种基于混合样本与迁移学习的绝缘子自爆检测方法,包括步骤一、采用模板匹配算法和Grabcut算法生成绝缘子人工样本;二、搭建Faster‑RCNN检测网络;三、采用ResNet50网络代替VGG16作为Faster‑RCNN检测网络的特征提取网络;四、通过迁移学习将绝缘子人工样本与真实样本组成混合样本;五、对混合样本进行训练;六、采用真实绝缘子测试集进行测试;七、对绝缘子自爆进行检测。本发明方法步骤简单,设计合理,实现方便,能够有效应用在绝缘子自爆检测中,实现样本数据扩充,检测精度高,使用效果好,便于推广使用。

主权项:1.一种基于混合样本与迁移学习的绝缘子自爆检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、采用模板匹配算法和Grabcut算法生成绝缘子人工样本;步骤二、搭建Faster-RCNN检测网络;步骤三、采用ResNet50网络代替VGG16作为Faster-RCNN检测网络的特征提取网络,获得改进的Faster-RCNN检测网络;步骤四、通过迁移学习将所述绝缘子人工样本与真实样本组成混合样本;步骤五、采用改进的Faster-RCNN检测网络对所述混合样本进行训练,获得训练好的改进Faster-RCNN检测网络;步骤六、采用真实绝缘子测试集对所述训练好的改进Faster-RCNN检测网络进行测试;步骤七、采用训练好的改进Faster-RCNN检测网络对绝缘子自爆进行检测。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安科技大学 一种基于混合样本与迁移学习的绝缘子自爆检测方法

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