基于深度学习的杆塔绝缘子检测方法

    公开(公告)号:CN114581795A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210483534.9

    申请日:2022-05-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的杆塔绝缘子检测方法,采集电网线路走廊的对地遥感影像数据;对其中的杆塔目标、绝缘子目标进行人工标注形成原始训练数据集;根据人工标注,将图像裁剪提取杆塔的内容图像与来自不同地表的的风格图像进行神经风格迁移及融合,生成合成训练数据集;通过原始训练数据集和合成训练数据集训练构建目标检测模型;基于目标检测模型,对待检测的遥感影像进行杆塔目标与绝缘子目标检测,并滤除虚警。本发明所述的基于深度学习的杆塔绝缘子检测方法,实现对高空俯拍遥感影像或卫星遥感影像中的高压杆塔与绝缘子自动检测,并进行小样本扩充,提升智能系统的泛化能力,实现高压杆塔与绝缘子的高效率高精度检测。

    一种配电网智能巡检集成车

    公开(公告)号:CN210062777U

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201821817663.2

    申请日:2018-11-06

    Abstract: 本实用新型提供了一种配电网智能巡检集成车,包括驾驶区和操作区,操作区设置在集成车后车厢,操作区设有工器具箱及设备机柜;驾驶区包括正、副驾驶座椅,以及后排座椅,后排座椅为可旋转座椅;集成车上方设有可拆卸平台,平台上设有天线设备、以及光电数据采集设备;驾驶区处设有智能手持终端平板电脑、操作区设有工控机以及逆变供电系统,其中,工控机通过无线网络连接平板电脑,操作区设备以及集成车上方设备均连接工控机,逆变供电系统用于为集成车各设备供电。本实用新型将配电作业过程中的光电数据采集设备、智能平板电脑、工控机、专用工器具等配电作业常用巡检仪器设备集成在一体车中,作业人员可以实现车内巡检作业,提高了作业安全性。

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