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专利状态
一种基于深度学习检测电线杆上异物的方法及装置
有效
专利申请进度
申请
2019-02-28
申请公布
2019-07-16
授权
2022-04-15
预估到期
2039-02-28
专利基础信息
申请号
CN201910150713.9
申请日
2019-02-28
申请公布号
CN110020598A
申请公布日
2019-07-16
授权公布号
CN110020598B
授权公告日
2022-04-15
分类号
G06V20/50;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/42
分类
计算;推算;计数;
申请人名称
中电海康集团有限公司
申请人地址
浙江省杭州市余杭区文一西路1500号1幢311室
专利法律状态
2022-04-15
授权
状态信息
授权
2019-07-16
公布
状态信息
公布
摘要
本发明公开了一种基于深度学习检测电线杆上异物的方法及装置,选择预设数量的包含电线杆和异物的图片,对图片进行扩展处理得到预设倍数的图片库,标示出每个图片中电线杆和异物的位置信息作为样本库;将SSD物体检测算法第6层卷积层提取的特征图作为第7种的网格,然后将该网格和原始的6种网格合并,作为最后损失函数的输入,训练得到对电线杆和异物的检测模型;最后利用训练得到的检测模型同时检测输入图片中的电线杆和异物;并计算电线杆和异物的交叠面积与异物面积的第一占比,剔除第一占比低于预设阈值的异物,提升检测容错率。本发明流程更简化,提高了模型对小物体异物的精准率。
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