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公开(公告)号：CN116580281A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310590487.2
申请日：2023-05-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
Abstract: 本申请涉及一种绝缘子缺陷识别模型部署方法、装置和计算机设备。方法包括：获取无人机发送的绝缘子样本图像，以及对应的绝缘子缺陷识别结果；将绝缘子样本图像输入至待训练的绝缘子缺陷识别模型，通过绝缘子缺陷识别模型，获取绝缘子样本图像的绝缘子预测结果；根据绝缘子缺陷识别结果和绝缘子预测结果，对绝缘子缺陷识别模型进行训练；对预训练的绝缘子缺陷识别模型进行模型简化处理，将简化后的绝缘子缺陷识别模型传输给无人机；无人机用于基于简化后的绝缘子缺陷识别模型，获取待识别的绝缘子图像的绝缘子缺陷识别结果。采用本方法能够减少云端进行绝缘子缺陷识别的算力资源，从而能够降低绝缘子缺陷识别的资源成本。
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公开(公告)号：CN116484920A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310545914.5
申请日：2023-05-15
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，提供了一种轻量化YOLOv5s网络模型训练方法、绝缘子缺陷检测方法，其中，该训练方法包括：对获取到的原始绝缘子图像数据集进行预处理，得到目标绝缘子图像数据集；基于轻量级MobileNetv3网络和Slim‑Neck结构，改进YOLOv5s网络模型，得到轻量化YOLOv5s网络模型；采用所述目标绝缘子图像数据集，对所述轻量化YOLOv5s网络模型进行训练，得到第一网络模型文件；依次对所述第一网络模型文件进行模型剪枝和模型蒸馏，得到目标网络模型文件。
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公开(公告)号：CN116704379A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310583989.2
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本申请涉及一种绝缘子缺陷识别方法及绝缘子缺陷识别模型训练方法。方法包括：接收无人机控制中心服务器发送的绝缘子缺陷识别任务，并基于绝缘子缺陷识别任务，确定待缺陷识别的绝缘子；通过无人机的图像采集设备，获取绝缘子的绝缘子图像；将绝缘子图像输入至预先部署在无人机的机载处理器的绝缘子缺陷识别模型，通过绝缘子缺陷识别模型，获取存在缺陷的绝缘子的缺陷信息以及存在缺陷的绝缘子的位置信息；绝缘子缺陷识别模型通过无人机发送的样本绝缘子图像进行训练得到，样本绝缘子图像通过无人机的图像采集设备获取得到。采用本方法能够提高绝缘子缺陷识别效率。
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公开(公告)号：CN116611494A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310547812.7
申请日：2023-05-15
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本申请实施例提供了一种电力缺陷检测模型的训练方法，涉及互联网领域。该方法包括：获取预先训练的电力系统的初始电力缺陷检测模型，以及电力样本数据；根据预设量化精度对初始电力缺陷检测模型的各个网络层进行量化处理，得到电力量化模型；根据源模型的第一缺陷检测结果和目标模型的第二缺陷检测结果的差异，对目标模型进行训练，得到电力蒸馏模型；将电力样本数据输入电力蒸馏模型，得到电力蒸馏模型的第三缺陷检测结果；根据第二缺陷检测结果和第三缺陷检测结果得到融合缺陷检测结果，并根据融合缺陷检测结果和第三缺陷检测结果的差异，得到目标电力缺陷检测模型。该方法中，可以降低模型存储空间和计算复杂度，提高模型准确率。
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