公开(公告)号：CN109614888A

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201811406966.X

申请日：2018-11-23

申请人： 华南理工大学

发明人： 王凯 ,  刘刚 ,  王健 ,  周文青 ,  刘晋宏

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于架空输电线路缺陷辅助数据集的深度学习缺陷检测模型训练方法，步骤如下：S1、参照无人机航拍图，构建实物模型并模拟缺陷；S2、拍摄装置采集缺陷数据样本，随后进行筛选，将符合要求的数据作为辅助数据集，记作A；S3、将无人机拍摄得到的目标数据集B与迁移辅助数据集混合，得到训练集T；S4、将训练集作为目标检测算法的输入，每经过预先设定的几轮训练后，使用A进行测试，如果测试的结果与真实标签相同，则保留该样本，否则剔除该数据样本；S5、将经过裁剪的数据集A与目标数据集B混合，用于下一轮训练，重复上述步骤直至经过剔除的A剩下的样本占整个训练集的比例小于比例下限或者测试结果全部正确为止。

公开(公告)号：CN109614888B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN201811406966.X

申请日：2018-11-23

申请人： 华南理工大学

发明人： 王凯 ,  刘刚 ,  王健 ,  周文青 ,  刘晋宏

IPC分类号： G06V20/17 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于架空输电线路缺陷辅助数据集的深度学习缺陷检测模型训练方法，步骤如下：S1、参照无人机航拍图，构建实物模型并模拟缺陷；S2、拍摄装置采集缺陷数据样本，随后进行筛选，将符合要求的数据作为辅助数据集，记作A；S3、将无人机拍摄得到的目标数据集B与迁移辅助数据集混合，得到训练集T；S4、将训练集作为目标检测算法的输入，每经过预先设定的几轮训练后，使用A进行测试，如果测试的结果与真实标签相同，则保留该样本，否则剔除该数据样本；S5、将经过裁剪的数据集A与目标数据集B混合，用于下一轮训练，重复上述步骤直至经过剔除的A剩下的样本占整个训练集的比例小于比例下限或者测试结果全部正确为止。