一种基于卷积神经网络的屏柜指示灯识别方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202111168766.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113989802A | 公开（公告）日 | 2022-01-28 |
| 申请公布号 | CN113989802A | 申请公布日 | 2022-01-28 |
| 分类号 | G06V20/70（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王业;陆兆沿;崔玉;张广嘉;徐凯;俞伟国;任旭超;杜云龙;田明;潘琪;周浩;孟屹华 | 申请（专利权）人 | 长园深瑞继保自动化有限公司 |
| 代理机构 | 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人 | 母秋松 |
| 地址 | 210024江苏省南京市鼓楼区上海路215号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的屏柜指示灯识别方法及装置，步骤S1：采集屏柜指示灯图像，标注指示灯图像并进行数据增强，划分训练集和测试集；步骤S2：初始化图像检测模型参数并设置学习率，对图像检测模型进行训练、压缩，测试，获得训练后的图像检测模型；步骤S3：相机同步采集现场屏柜指示灯图像，输入到训练后的图像检测模型进行检测，识别出屏柜指示灯类别及以指示灯亮暗状态，得到保护装置的工作状态。本发明能够全天候自动迅速地响应，并且减少了现场人员的工作量，相较于传统的巡视方法更具智能性。本发明提升保护装置运行的安全性、可靠性和稳定性，推广应用前景广阔。 |
