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基于级联卷积神经网络的销钉缺陷识别方法、装置和设备

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本申请涉及一种基于级联卷积神经网络的销钉缺陷识别方法、装置和设备。其中，所述方法包括：基于原始MTCNN算法进行改进，并构建改进后的MTCNN算法模型；在不同环境下利用无人机拍摄得到输电线路中连接处的电力金具图像样本，并对所述电力金具图像样本进行预处理，构建样本训练集；基于改进后的MTCNN算法模型，利用所述样本训练集对级联卷积神经网络进行训练，得到训练模型；利用所述训练模型对待识别图像进行销钉缺陷识别：将无人机巡检获取的电力金具图像输入所述训练模型中，获得销钉状态识别结果。如此设置，相对传统识别方法，本申请在识别速度和精度上都有较大的提高，模型在移动设备上的移植和应用也更具优势。

著录项

公开/公告号CN112837281B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.10.28

原文格式PDF
申请/专利权人湘潭大学;
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申请/专利号CN202110109172.2
发明设计人肖业伟;李志强;郭雪峰;陈志豪;
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申请日2021.01.27
分类号G06T7/00;G06T5/50;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;
代理机构北京细软智谷知识产权代理有限责任公司;
代理人尚文文
地址 411100 湖南省湘潭市西郊
入库时间 2022-11-28 17:54:03

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2022-10-28

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发明专利权授予

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