基于深度学习的输电通道异物入侵检测方法

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专利状态

基于深度学习的输电通道异物入侵检测方法

有效

专利申请进度

申请

2019-11-08

申请公布

2020-02-28

授权

2022-06-24

预估到期

2039-11-08

专利基础信息

申请号	CN201911092068.6	申请日	2019-11-08
申请公布号	CN110852320A	申请公布日	2020-02-28
授权公布号	CN110852320B	授权公告日	2022-06-24
分类号	G06V10/25;G06V10/26;G06V10/30
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	积成电子股份有限公司
申请人地址	山东省济南市科航路1677号

专利法律状态

2022-06-24

授权

状态信息

授权
2020-03-24

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效 IPC（主分类）:G06K9/32
2020-02-28

公布

状态信息

公布

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的输电通道异物入侵检测方法，针对输电通道中的架空线路导线，利用改进的Mask‑RCNN导线检测方法，实现导线的语义分割；在对导线与异物距离进行入侵检测时，提出一种优化去重算法，得到更加准确的导线的像素级别形状；异物入侵时使用单目测距的方法，利用参照物体换算得到导线与异物间的距离；对于输电通道异物入侵的检测，采用实时监测预警的方法，对其进行监控预警。本发明使用针对输电通道的引导图像进行导向滤波，增强目标特征，减弱天气造成的影响，提高鲁棒性；提出改进的Mask R‑CNN算法对目标进行像素级别划分，便于距离测量；提出算法重新拟合导线形状，并去重，提高准确率。

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