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龍圖騰網(wǎng)獲悉華北電力大學(xué)(保定)申請(qǐng)的專利一種融合遷移學(xué)習(xí)的輸電線路絕緣子缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115205256B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210829669.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種融合遷移學(xué)習(xí)的輸電線路絕緣子缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由翟永杰;胡哲東;白云山;趙寬;李冰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種融合遷移學(xué)習(xí)的輸電線路絕緣子缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種融合遷移學(xué)習(xí)的輸電線路絕緣子缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于絕緣子檢測(cè)領(lǐng)域，首選構(gòu)建正常絕緣子數(shù)據(jù)集和缺陷絕緣子數(shù)據(jù)集，然后利用正常絕緣子數(shù)據(jù)集訓(xùn)練第一FasterR?CNN網(wǎng)絡(luò)，將模型遷移到樣本數(shù)量較少的絕緣子缺陷圖像上，對(duì)絕緣子進(jìn)行定位并裁剪絕緣子區(qū)域，最后以絕緣子局部圖像為輸入，使用FasterR?CNN模型對(duì)絕緣子缺陷檢測(cè)權(quán)重進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)缺陷的分類和定位。本發(fā)明以FasterR?CNN算法作為基線模型，提出了融合遷移學(xué)習(xí)的兩級(jí)的目標(biāo)檢測(cè)模型，有效解決了在背景復(fù)雜的情況下檢測(cè)效果不佳的問題，提高了絕緣子缺陷的檢測(cè)精度。

本發(fā)明授權(quán)一種融合遷移學(xué)習(xí)的輸電線路絕緣子缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種融合遷移學(xué)習(xí)的輸電線路絕緣子缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括： 構(gòu)建正常絕緣子數(shù)據(jù)集和缺陷絕緣子數(shù)據(jù)集；所述正常絕緣子數(shù)據(jù)集包括正常絕緣子圖像和對(duì)正常絕緣子的標(biāo)注；所述缺陷絕緣子數(shù)據(jù)集包括帶缺陷的絕緣子圖像和對(duì)帶缺陷的絕緣子的標(biāo)注； 利用正常絕緣子數(shù)據(jù)集訓(xùn)練第一FasterR-CNN網(wǎng)絡(luò)，并將訓(xùn)練后的第一FasterR-CNN網(wǎng)絡(luò)的絕緣子檢測(cè)權(quán)重遷移至第二FasterR-CNN網(wǎng)絡(luò)，獲得FasterR-CNN遷移網(wǎng)絡(luò)； 采用缺陷絕緣子數(shù)據(jù)集訓(xùn)練FasterR-CNN遷移網(wǎng)絡(luò)，獲得絕緣子檢測(cè)模型； 將缺陷絕緣子數(shù)據(jù)集中每張帶缺陷的絕緣子圖像分別輸入至絕緣子檢測(cè)模型，對(duì)絕緣子圖像中的絕緣子進(jìn)行定位，輸出多張帶有絕緣子標(biāo)注框的絕緣子圖像； 在每張帶有絕緣子標(biāo)注框的絕緣子圖像中沿著標(biāo)注框進(jìn)行裁剪，并對(duì)裁剪得到的絕緣子的缺陷部分進(jìn)行標(biāo)注； 采用由多張裁剪得到的絕緣子圖像和對(duì)缺陷部分進(jìn)行的標(biāo)注所構(gòu)成的缺陷數(shù)據(jù)集訓(xùn)練第三FasterR-CNN網(wǎng)絡(luò)，獲得缺陷檢測(cè)模型； 根據(jù)待檢測(cè)的帶缺陷的絕緣子圖像，依次利用所述絕緣子檢測(cè)模型和所述缺陷檢測(cè)模型，獲得絕緣子的缺陷圖像。

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