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公开(公告)号:CN119851095A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202510322459.1
申请日:2025-03-19
Applicant: 济南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06V20/52
Abstract: 本发明公开了一种基于小批量商梯度系统的巡检模型训练方法及装置,属于电力巡检技术领域。该方法包括:S1、构建电力系统巡检数据集;S2、基于电力系统巡检数据集,采用小批量商梯度的方法对深度学习网络进行训练,得到电力系统巡检模型;S3、用训练好的电力系统巡检模型进行电力系统输电线路智能巡检过程中的障碍物识别;基于小批量商梯度的方法采用小批量数据集训练的思想和变步长积分加速训练,以Limited memory的编程方式拟合搜索方向。本发明可以解决现有训练方法容易陷入局部最小点或者全局最小点的问题,提高模型精度,实现快速、准确的障碍物识别。