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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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