公开(公告)号：CN114494867B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210058008.8

申请日：2022-01-19

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 王淑青 ,  汤璐 ,  鲁濠 ,  鲁东林 ,  金浩博 ,  张子言 ,  柯洋洋 ,  罗平章 ,  朱文鑫

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及电力器件技术，具体涉及一种改进AlexNet网络的绝缘子快速分类识别方法，包括以下步骤：收集绝缘子数据集，随机对绝缘子数据集按照7：3的比例划分为训练集和测试集；对AlexNet网络进行改进，建立改进绝缘子分类识别网络模型；训练改进的AlexNet网络，得到训练后的绝缘子分类识别模型；利用测试集得到绝缘子分类结果。该识别方法能更好地对不同种类的绝缘子进行分类识别。提高了在复杂干扰下绝缘子分类识别的准确性和图像检测的快速性，为无人机电力巡检提供了理论依据。

公开(公告)号：CN114627062A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210185506.9

申请日：2022-02-28

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 王淑青 ,  鲁东林 ,  陈怡菲 ,  鲁濠 ,  汤璐 ,  金浩博 ,  张子言 ,  朱文鑫 ,  柯洋洋 ,  罗平章

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提出了一种改进Faster R‑CNN的太阳能电池片表面缺陷检测方法。本发明通过工业相机对含有缺陷的太阳能电池片进行图像采集，并通过图像预处理得到每幅预处理后太阳能电池片图像，手动标记上述图像的多个缺陷位置框和缺陷类别；构建改进Faster R‑CNN的太阳能电池片表面缺陷检测模型，将上述图像输入至该模型进行预测，得到每幅图像预测的多个缺陷位置框和缺陷类别，结合该缺陷位置框和缺陷类别构建损失函数模型，通过反向传播算法进行优化训练，得到优化后的网络模型；工业相机实时采集太阳能电池片图像，将该图像通过优化后改进Faster R‑CNN的太阳能电池片表面缺陷检测网络模型进行预测，实现对太阳能电池片的表面缺陷检测。本发明有检测速度快，检测精度高的优点。

公开(公告)号：CN114494867A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210058008.8

申请日：2022-01-19

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 王淑青 ,  汤璐 ,  鲁濠 ,  鲁东林 ,  金浩博 ,  张子言 ,  柯洋洋 ,  罗平章 ,  朱文鑫

IPC: G06V20/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及电力器件技术，具体涉及一种改进AlexNet网络的绝缘子快速分类识别方法，包括以下步骤：收集绝缘子数据集，随机对绝缘子数据集按照7：3的比例划分为训练集和测试集；对AlexNet网络进行改进，建立改进绝缘子分类识别网络模型；训练改进的AlexNet网络，得到训练后的绝缘子分类识别模型；利用测试集得到绝缘子分类结果。该识别方法能更好地对不同种类的绝缘子进行分类识别。提高了在复杂干扰下绝缘子分类识别的准确性和图像检测的快速性，为无人机电力巡检提供了理论依据。

公开(公告)号：CN115035385B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202210748685.2

申请日：2022-06-28

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 王淑青 ,  汤璐 ,  鲁东林 ,  鲁濠 ,  金浩博 ,  柯洋洋 ,  罗平章 ,  张子言 ,  朱文鑫

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种改进VGG19网络的绝缘子污秽识别方法，首先采集绝缘子污秽数据集并对其进行扩充，并将扩充后的数据分为训练集以及测试集，建立改进VGG19绝缘子污秽识别网络模型；输入训练集对改进VGG19绝缘子污秽识别网络模型进行训练，得到训练后的识别网络模型；最后输入测试集至训练后的识别网络模型得到绝缘子污秽识别结果。本发明解决了VGG19网络中全连接层参数冗余以及绝缘子污秽精确度和每秒处理图片张量较低的问题；更容易在内存受限的无人机设备上部署。

公开(公告)号：CN115035385A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210748685.2

申请日：2022-06-28

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 王淑青 ,  汤璐 ,  鲁东林 ,  鲁濠 ,  金浩博 ,  柯洋洋 ,  罗平章 ,  张子言 ,  朱文鑫

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种改进VGG19网络的绝缘子污秽识别方法，首先采集绝缘子污秽数据集并对其进行扩充，并将扩充后的数据分为训练集以及测试集，建立改进VGG19绝缘子污秽识别网络模型；输入训练集对改进VGG19绝缘子污秽识别网络模型进行训练，得到训练后的识别网络模型；最后输入测试集至训练后的识别网络模型得到绝缘子污秽识别结果。本发明解决了VGG19网络中全连接层参数冗余以及绝缘子污秽精确度和每秒处理图片张量较低的问题；更容易在内存受限的无人机设备上部署。