公开(公告)号：CN114445706A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202210083359.4

申请日：2022-01-25

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 姚军财 ,  汤浩威 ,  申静

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的输电线路目标检测与识别方法，S1:构建输电线路图像数据库，扩增数据库样本；将数据集图像标注为VOC格式，得到图像中各个元器件的边框位置和类别信息；对标注后的图像数据进行聚类分析，得到先验框宽高尺寸参数，作为网络训练的初始参数；对YOLOv5网络结构进行优化调整；预训练YOLOv5网络进行预训练，将输电线路图像数据集的训练集、验证集输入到预训练的网络中继续训练和验证，得到最佳的YOLOv5网络模型；利用最佳的YOLOv5网络模型对测试集图像进行目标检测与识别。本发明能够在输电线路图像中检测出器件的位置和类别，可以为智能巡检技术的发展提供参考。