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公开(公告)号:CN111860332A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010707607.9
申请日:2020-07-21
申请人: 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网有限公司 , 山东大学
摘要: 本发明公开了一种基于多阈值级联检测器的双通道电力图零部件检测方法,属于电力图纸智能识别技术领域,所述方法包括:获取待检测的电力图的原图集,对原图集按零部件分布区域进行分割得到子图集,并记录下子图对于原图的相对位置;将所述原图集和子图集送入预先训练好的双通道检测模型,得到原图检测结果和子图检测结果;根据记录的子图相对位置,汇总所述原图检测结果和子图检测结果,即得电力图零部件检测结果。本发明利用基于卷积神经网络的目标检测技术,能够实现对各种不同类型的电力图零部件的快速精准定位与快速类型识别。
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公开(公告)号:CN111860332B
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202010707607.9
申请日:2020-07-21
申请人: 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网有限公司 , 山东大学
IPC分类号: G06V30/422 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于多阈值级联检测器的双通道电力图零部件检测方法,属于电力图纸智能识别技术领域,所述方法包括:获取待检测的电力图的原图集,对原图集按零部件分布区域进行分割得到子图集,并记录下子图对于原图的相对位置;将所述原图集和子图集送入预先训练好的双通道检测模型,得到原图检测结果和子图检测结果;根据记录的子图相对位置,汇总所述原图检测结果和子图检测结果,即得电力图零部件检测结果。本发明利用基于卷积神经网络的目标检测技术,能够实现对各种不同类型的电力图零部件的快速精准定位与快速类型识别。
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