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专利状态
一种基于深度学习的电力设备检索方法
有效
专利申请进度
申请
2018-11-29
申请公布
2019-04-12
授权
2022-02-22
预估到期
2038-11-29
专利基础信息
申请号
CN201811449544.0
申请日
2018-11-29
申请公布号
CN109614512A
申请公布日
2019-04-12
授权公布号
CN109614512B
授权公告日
2022-02-22
分类号
G06F16/583;G06F16/58;G06F16/538
分类
计算;推算;计数;
申请人名称
亿嘉和科技股份有限公司
申请人地址
江苏省南京市雨花台区安德门大街57号5幢1楼至3楼、8楼至12楼
专利法律状态
2022-02-22
授权
状态信息
授权
2019-04-12
公布
状态信息
公布
摘要
本发明提出了一种基于深度学习的电力设备检索方法,涉及图像处理技术领域。本发明提供一种基于深度学习的电力设备检索方法,包括检测目标设备、截取设备区域图片、提取设备特征、计算余弦特征相似度和确定最终检索结果。本发明结合深度学习中的目标检测方法,实现了对设备图片中的设备定位和设备区域的准确裁剪,减少了背景图片的噪声干扰,并采用深度卷积神经网络进行特征提取,提高了检索精度,并通过目标检测结果缩小了在数据库中的检索范围,提高了检索效率。此外,设备局部余弦特征相似度的计算可以更加准确的区分出相似度极高的设备类型,从而进一步提高了检索精度。
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