发明公开
- 专利标题: 一种基于卷积神经网络的输电线路螺栓检测方法
- 专利标题(英): Power transmission line bolt detection method based on convolutional neural network
-
申请号: CN201710389605.8申请日: 2017-05-27
-
公开(公告)号: CN107230205A公开(公告)日: 2017-10-03
- 发明人: 何冰 , 谢小松 , 蓝耕 , 王欣庭 , 赖志超 , 顾俊杰 , 徐丽娟
- 申请人: 国网上海市电力公司
- 申请人地址: 上海市黄浦区南京东路181号
- 专利权人: 国网上海市电力公司
- 当前专利权人: 国网上海市电力公司
- 当前专利权人地址: 上海市黄浦区南京东路181号
- 代理机构: 上海科盛知识产权代理有限公司
- 代理商 赵志远
- 主分类号: G06T7/00
- IPC分类号: G06T7/00
摘要:
本发明涉及一种基于卷积神经网络的输电线路螺栓检测方法,包括以下步骤:1)构建带有标签的螺栓图像库作为样本集;2)采用滑动窗口法得到螺栓图像中螺栓的候选区域,3)采用SURF算法对候选区域进行粗筛选;4)将螺栓粗筛选的候选区域作为输入送入构建CNN卷积神经网络进行判别,依据CNN卷积神经网络的输出向量判断螺栓粗选区域是否为正确的螺栓区域,并对螺栓区域进行螺栓缺失检测。与现有技术相比,本发明具有算法流程简单易实现,速度快,识别率高、检测效果好等优点。