发明公开
- 专利标题: 基于深度学习的级联目标识别方法及系统
- 专利标题(英): Cascade target recognition method and system based on deep learning
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申请号: CN201910887482.X申请日: 2019-09-19
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公开(公告)号: CN110688925A公开(公告)日: 2020-01-14
- 发明人: 刘广秀 , 王万国 , 许玮 , 慕世友 , 周大洲 , 李建祥 , 王振利 , 刘丕玉 , 张旭 , 刘越 , 贾亚军 , 李勇 , 郭锐 , 赵金龙 , 李振宇 , 许荣浩
- 申请人: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网智能科技股份有限公司
- 申请人地址: 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 专利权人: 国网山东省电力公司电力科学研究院,国网智能科技股份有限公司
- 当前专利权人: 国网智能科技股份有限公司
- 当前专利权人地址: 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 代理机构: 济南圣达知识产权代理有限公司
- 代理商 李琳
- 主分类号: G06K9/00
- IPC分类号: G06K9/00 ; G06K9/36 ; G06K9/40 ; G06K9/62 ; G06N3/08
摘要:
本公开提供了基于深度学习的级联目标识别方法及系统,获取巡检图像的待检测样本,对目标检测样本标记,并对样本数量进行扩充;融合图像增强数据的多特征进行多级深度学习检测算法,实现针对占比较大目标的显著设备检测,剔除复杂背景对检测算法的噪声干扰;融合图像增强数据的多特征进行多级深度学习算法检测,提高深度学习在小目标检测中的检测准确率,降低了图像质量对检测算法的影响。
公开/授权文献
- CN110688925B 基于深度学习的级联目标识别方法及系统 公开/授权日:2022-11-15