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基于人工智能的电力设备红外图像实时检测及识别方法

摘要

本发明提供一种基于人工智能的电力设备红外图像实时检测及识别方法,包括以下步骤:S1、通过红外热成像仪获取多类电力设备的红外图像;S2、对获取的图像进行预处理,以形成有效的电力设备红外图像数据集;S3、对获取的数据集进行目标的标签处理;将数据集划分为训练集与测试集;S4、构建改进YOLOv4实时检测模型,用于检测和识别电力设备红外图像目标;S5、使用数据集中的训练集进行该模型的训练与参数调节;S6、使用数据集中的测试集对训练完毕的模型进行目标的检测和识别,以证明其有效性;通过以上步骤实现多类电力设备的红外图像的自动检测识别。能够大幅提高识别的准确程度,提高检测识别的效率,有效利用运算资源。

著录项

  • 公开/公告号CN112380952A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广西大学;

    申请/专利号CN202011246971.6

  • 申请日2020-11-10

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构42244 武汉维盾知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人彭永念

  • 地址 530004 广西壮族自治区南宁市大学东路100号

  • 入库时间 2023-06-19 09:55:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-11

    授权

    发明专利权授予

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