公开(公告)号：CN118155219A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410243126.5

申请日：2024-03-04

Applicant: 国网河南省电力公司直流中心

Inventor： 廖卉莲 ,  杜兴伟 ,  王闪雷 ,  姚孟 ,  王海龙 ,  贺路航 ,  连进灿 ,  张倩旭 ,  谷豪 ,  刘华臣 ,  陈旭 ,  金明辉 ,  裴东良 ,  周巨川 ,  王国庆 ,  黄健 ,  谭堂

IPC: G06V30/19 ,  G06V30/18 ,  G06V10/26 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于深度学习的端子排编码管文本检测与识别方法，通过接线端子排编码管图片生成编码管文本图片，基于接线端子排编码管图片构建第一训练集、第一验证集和第一测试集，基于编码管文本图片生成第二训练集、第二验证集和第二测试集；对YOLOv7‑tiny网络进行改进，构建端子排编码管文本检测模型；对端子排编码管文本检测模型进行训练；对CRNN网络进行改进，构建端子排编码管文本识别模型；对端子排编码管文本识别模型进行训练。本发明解决了变电站现场存在接线端子编号管弯曲倾斜、排列密集、长短不一及颜色各异等问题。