一种变电巡检机器人视物提取方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202111005956.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113920424A | 公开（公告）日 | 2022-01-11 |
| 申请公布号 | CN113920424A | 申请公布日 | 2022-01-11 |
| 分类号 | G06V20/10（2022.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;G07C1/20（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 靳巍;黄小川;康少华;徐海瑞;张宋彬;石云松;王兵;杨光;贾伟;焦慧明;景中炤;田鹏;史晨昱;王彪;史久峰;郭保林 | 申请（专利权）人 | 郑州轻大慧联光电研究院有限公司 |
| 代理机构 | 郑州金成知识产权事务所（普通合伙） | 代理人 | 郭增欣 |
| 地址 | 450006河南省郑州市淮河西路19号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种变电巡检机器人视物提取方法及装置，获取至少一个种类的电力部件的图像；对每个图像进行外观特征变换，得到变换图形；得到至少一个种类的电力部件的图像中电力部件的已知位置和已知种类，并根据已知位置和已知种类建立对应的标签文件；将至少一个种类的电力部件的图像输入卷积神经网络训练识别模型；根据获得的卷积神经网络识别模型对视物进行提取，并调取视物的非结构信息进行显示；本发明通过增加电力部件识别模型的训练样本数量，对电力部件识别模型进行训练，使得到的优化识别模型可以准确地识别出输电线路的电力部件，解决了现有的电力部件识别模型存在识别准确度不高的问题。 |
