一种基于深度学习的接触网关键部件识别方法
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专利申请号:
CN201711341384.3
专利类型:
发明专利
技术分类:
G06K9/62(2006.01)I
专利有效期:
2037-12-14
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专利信息
专利名称:一种基于深度学习的接触网关键部件识别方法
商品编号:5756774
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申请日期:2017-12-14
公开/公告号:CN108009591A
授权公告日/公开日:2018-05-08
申请/专利权人:
西南***学
发明/设计人:
徐**
主分类号:G06K9/62(2006.01)I
IPC分类号:G06K9/62;G06N3/04
说明书摘要免费下载摘要
本发明公开了一种基于深度学习的接触网关键部件识别方法,包括主要步骤有:(1)目标图像采集;(2)图像数据增强;(3)图像分层识别;(4)关键部件及部件特征识别;所述步骤(3)包括(3a)图像区域识别和(3e)关键部件识别网络模型训练两个步骤。针对接触网图像集的特点,本发明采用了多种数据增强、分层次识别和错误集微调等方法,主要有以下优点:提高对小部件的识别率;减少了计算上的损耗;减少标注量,提高标注效率;提高了网络的泛化能力;显著提高接触网图像网络识别率,建立的模型在不同线路之间可方便转化,当模型应用于新线路时,可以仅进行针对性的微调,节省了大量的设计、标注、训练工作,方便人工、自动检测工作。
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