申请/专利权人：中科方寸知微(南京)科技有限公司

申请日：2021-08-23

公开（公告）日：2021-09-17

公开（公告）号：CN113408510A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);G06T7/66(20170101);G06T7/70(20170101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.12.24#授权;2021.10.08#实质审查的生效;2021.09.17#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习与one‑hot编码的输电线路目标纠偏方法和系统，该方法包括：基于目标检测模型结构和损失函数训练模型，以预测零件位置，计算零件位置与画面中心的偏移量，根据偏移量调整云台或无人机航姿，使得目标处于画面中心。本发明可以高效快速对图像进行纠偏处理，保证任务高质量完成。

主权项：1.基于深度学习与one-hot编码的输电线路目标纠偏方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、训练检测模型，使其在预定的训练轮数下损失函数最小；步骤2、部署检测模型至无人机边缘端设备；步骤3、获取无人机的视频流，从所述视频流中获得若干帧图片，并通过缩放变换为预定尺寸的图像，将所述预定尺寸的图像进行像素值归一化处理；步骤4、将所述预定尺寸的、归一化的图像输入检测模型进行检测；步骤5、检测模型输出目标零件矩形检测框的中心位置，并计算当前画面中心位置，比较两者的差异，得到偏移量；步骤6、基于所述偏移量计算云台或无人机在水平和垂直方向上需要转动的角度或者移动距离，并基于上述角度或移动距离调整云台或无人机航姿直至偏移量符合预期。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中科方寸知微(南京)科技有限公司 基于深度学习与one-hot编码的输电线路目标纠偏方法和系统

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