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公开(公告)号:CN115937492B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202211590327.X
申请日:2022-12-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于特征识别的变电设备红外图像识别方法,其目的在于解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题,首先对变电设备的红外图像进行兴趣特征的提取,再通过识别的难易程度放到深度学习中进行训练,通过目标检测数据集的标准制作变电设备红外数据集,并使用目标检测网络在该数据集上进行训练,实现对多种变电设备的目标检测。其利用先验知识对多种变电设备进行定位与分类,解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题,本发明方法检测更准确,通用性较强,检测过程无需人工参与。
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公开(公告)号:CN115937492A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211590327.X
申请日:2022-12-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于特征识别的变电设备红外图像识别方法,其目的在于解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题,首先对变电设备的红外图像进行兴趣特征的提取,再通过识别的难易程度放到深度学习中进行训练,通过目标检测数据集的标准制作变电设备红外数据集,并使用目标检测网络在该数据集上进行训练,实现对多种变电设备的目标检测。其利用先验知识对多种变电设备进行定位与分类,解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题,本发明方法检测更准确,通用性较强,检测过程无需人工参与。
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公开(公告)号:CN115937514A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211378158.3
申请日:2022-11-04
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N5/04 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于特征推理的变电设备红外图像实例分割方法,包括:制作设备整体与其视觉显著特征的数据集,构建双分支分割器,通过设备整体与其视觉显著特征的数据集对双分支分割器进行训练,将测试图像输入训练完成后的双分支分割器中进行分割,得到初步分割结果,对初步分割结果进行筛选,筛选完成后,对保留下来的合理结果进行矫正,得到最终结果。本发明提供的基于特征推理的变电设备红外图像实例分割方法,解决了外观相似的设备同时分割精度低的问题,减少漏检情况并提升了分割准确率。
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