申请/专利权人:福建网能科技开发有限责任公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日:2023-11-21
公开(公告)日:2024-04-02
公开(公告)号:CN117809019A
主分类号:G06V10/25
分类号:G06V10/25;G06V10/44;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/0464
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开
摘要:本发明涉及图像识别技术领域,具体地说,涉及一种拆回电能表外观检测方法、系统、设备及介质;该方法根据ResNet卷积神经网络和区域生成网络,构建拆回电能表外观检测模型,根据ResNet卷积神经网络生成拆回电能表外观卷积特征图,根据区域生成网络获得拆回电能表外观破损的初步位置候选框区域,将初步候选框映射至拆回电能表外观破损卷积特征图,生成拆回电能表外观破损特征向量,得到外观破损拆回电能表在图像中的准确位置和类别,提升了外观检测的效率和准确度,降低了外观检测的成本。
主权项:1.一种拆回电能表外观检测方法,其特征在于,具体包括以下步骤:步骤S1:根据ResNet卷积神经网络和区域生成网络,构建拆回电能表外观检测模型;步骤S2:将获取的电能表外观原始图像,输入至所述拆回电能表外观检测模型,提取电能表外观破损特征,并生成电能表外观破损卷积特征图;步骤S3:根据所述电能表外观破损卷积特征图的特征向量,得到电能表外观破损初步候选框;步骤S4:根据所述电能表外观破损初步候选框,生成固定大小的拆回电能表外观破损特征向量;步骤S5:根据所述拆回电能表外观破损特征向量,得到外观破损拆回电能表的位置和类别。
全文数据:
权利要求:
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