公开(公告)号：CN113627553A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110946390.1

申请日：2021-08-18

Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 ,  国网福建省电力有限公司 ,  北京南瑞捷鸿科技有限公司 ,  福建省供电服务有限责任公司

Inventor： 张荔鹃 ,  洪巧文 ,  赖国书 ,  李建新 ,  周厚源 ,  王姣 ,  张琼海 ,  张纯 ,  林素存 ,  詹梦涛 ,  苏东升 ,  黄娇娇

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种用于电能表异常标签识别的图像识别方法，包括以下步骤:步骤S1:获取标签图像，并预处理，得到样本数据集；步骤S2:基于残差网络，构建异常标签识别模型，并基于样本数据集训练；步骤S3：将待识别标签图像输入经过训练后的异常标签识别模型中，得到异常预测结果，即为对应待识别标签图像的异常识别结果。本发明能够在自动生产线等作业环境下兼顾异常标签识别效率和准确性，从而提升异常标签的识别效果。

公开(公告)号：CN113627553B

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202110946390.1

申请日：2021-08-18

Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 ,  国网福建省电力有限公司 ,  北京南瑞捷鸿科技有限公司 ,  福建省供电服务有限责任公司

Inventor： 张荔鹃 ,  洪巧文 ,  赖国书 ,  李建新 ,  周厚源 ,  王姣 ,  张琼海 ,  张纯 ,  林素存 ,  詹梦涛 ,  苏东升 ,  黄娇娇

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种用于电能表异常标签识别的图像识别方法，包括以下步骤:步骤S1:获取标签图像，并预处理，得到样本数据集；步骤S2:基于残差网络，构建异常标签识别模型，并基于样本数据集训练；步骤S3：将待识别标签图像输入经过训练后的异常标签识别模型中，得到异常预测结果，即为对应待识别标签图像的异常识别结果。本发明能够在自动生产线等作业环境下兼顾异常标签识别效率和准确性，从而提升异常标签的识别效果。