公开(公告)号：CN117671763A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311662984.5

申请日：2023-12-06

申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司

发明人： 杜亮 ,  孙大玮 ,  张秋阳 ,  董辉 ,  徐靖佳 ,  黄鹤 ,  金文龙 ,  杜甲森 ,  叶诗雨 ,  王一如 ,  于晓彤

IPC分类号： G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G07C9/00

摘要： 基于贝叶斯优化CP‑CNN模型的电表箱人脸识别方法属于深度学习技术领域。本发明将人脸识别技术整合到电表箱的信息识别系统中，对访问人员进行身份识别，解决电表箱功能单一、查表步骤繁琐的问题。在基于贝叶斯优化的CP‑CNN模型的电表箱人脸识别模型的建立和训练中对CP‑CNN模型通过正则化手段即采用贝叶斯优化对Dropout层的Dropout率λ进行最优求解，增加Dropout层来提高泛化能力。使用基于贝叶斯优化的CP‑CNN模型的电表箱人脸识别模型的智能电表箱能够使用户不用手动开锁就能获取各自的用电信息的目的，提高用户的体验感，更加便于电力公司对电表箱的管理。