结合FasterR-CNN+ResNet101+FPN的绝缘子图片缺陷检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202010327070.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111583198A | 公开（公告）日 | 2020-08-25 |
| 申请公布号 | CN111583198A | 申请公布日 | 2020-08-25 |
| 分类号 | G06T7/00(2017.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 齐冬莲;应樱;闫云凤;李超勇;张建良;于淼 | 申请（专利权）人 | 杭州远鉴信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人 | 浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司 |
| 地址 | 310058浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种结合Faster R‑CNN+ResNet101+FPN的绝缘子图片缺陷检测方法。采集绝缘子缺陷样本图片并做缺陷标注；作去噪防抖预处理，数据扩充，分为训练集和测试集；以ResNet50网络框架模型以及Faster R‑CNN检测网络模型结合FPN特征金字塔网络模型，搭建绝缘子缺陷检测网络模型，用训练集进行目标检测训练，得到初代绝缘子缺陷检测网络模型；用测试集测试调整参数优化得到最终模型；用最终模型对待测的绝缘子缺陷图片进行处理。本发明能够实现绝缘子缺陷的自动识别，具有较高的准确率，并且具有稳定性好，抗干扰能力强，通用性高等优点，具有良好的鲁棒性，能够应用于变电站智能巡视系统。 |
