基于迁移学习和神经网络的电力设备图像识别方法和装置
基本信息
| 申请号 | CN201910633986.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110378408A | 公开（公告）日 | 2019-10-25 |
| 申请公布号 | CN110378408A | 申请公布日 | 2019-10-25 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王昕;蒋佐富;吴瑞文;尚将;陆云华;蔡清希;蔡荣明;李海波;虞卫兵;郑则诚 | 申请（专利权）人 | 台州宏创电力集团有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 318000 浙江省台州市开发区开发大道132号12幢三层307室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请实施例公开了一种基于迁移学习和神经网络的电力设备图像识别方法和装置，该方法包括：获取目标电力设备的模拟图像数据集作为第一训练样本，模拟图像数据集包括目标电力设备的模拟图像和对应的分类标签，每种类型的目标电力设备的型号为多个；获取目标电力设备的实际图像数据集作为第二训练样本，实际图像数据集包括目标电力设备的实际图像和对应的分类标签；应用第一训练样本训练预先构建的卷积神经网络模型，得到第一目标卷积神经网络模型；应用第二训练样本训练第一目标卷积神经网络模型得到第二目标卷积神经网络模型；将待识别电力设备的图像输入至第二目标卷积神经网络模型进行识别。提高了电力设备图像识别的准确度。 |
