公开(公告)号：CN112036472A

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN202010888479.2

申请日：2020-08-28

Applicant: 长安大学

Inventor： 张弢 ,  田喆文 ,  丁剑涛 ,  郭志勇 ,  许晶 ,  王艺霖 ,  赵雷 ,  蒋东东 ,  马若虎 ,  邢亚林

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种电力系统视觉图像分类方法及系统，通过建立电力系统原始数据集，并将电力系统原始数据集依次进行预处理、分类及预训练得到训练图形，将电力系统图像分类网络模型在MobileNet V2模型的模型权重基础上进行预训练，然后利用训练图形对预训练后的电力系统图像分类网络模型进行优化训练，实现迁移学习，并利用对少量的电力视觉图像特征的识别训练将其他领域的特征识别规律迁移到电力视觉领域的图像分类方法法，对解决电力视觉领域样本稀缺、图像特征提取量不足等问题有一定的价值，对提高电力系统的智能化有重要意义，本发明能够满足常见的电力系统视觉图像分类的要求，并为未来通过电力系统视觉图像分类并进一步检测电力设备故障打下了基础。

公开(公告)号：CN111797925A

公开(公告)日：2020-10-20

申请号：CN202010631654.X

申请日：2020-07-03

Applicant: 长安大学

Inventor： 任帅 ,  赵文欣 ,  田喆文 ,  王艺霖 ,  赵雷 ,  蒋冬冬 ,  张弢

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种电力系统视觉图像分类方法及装置，通过收集电力系统各类设备图像，建立原始数据集，对原始数据集进行分类；建立图像分类网络模型，利用分类后的原始数据集对图像分类网络模型进行训练优化得到优化后的图像分类网络模型；利用优化后的图像分类网络模型实现对电力系统的视觉图像进行分类，电力系统各类设备图像训练的图像分类网络模型进行电力系统视觉图像识别分类，根据分类结果能够快速实现电力系统相关画面的综合判断，分类结果准确，大大提高检测效率，提高电力系统响应速度和安全生产；采用ORB方法对图像中目标的特征提取和匹配，为实现分类做前期准备，相对稳定好，鲁棒性强，计算速度快，具有良好的旋转不变性和抗噪声能力。