授权公布号:CN113706437B
一种输电线路细粒度螺栓缺陷诊断方法及系统
有效
申请
2020-05-21
申请公布
2021-11-26
授权
2024-03-15
预估到期
2040-05-21
| 申请号 | CN202010436503.9 |
| 申请日 | 2020-05-21 |
| 申请公布号 | CN113706437A |
| 申请公布日 | 2021-11-26 |
| 授权公布号 | CN113706437B |
| 授权公告日 | 2024-03-15 |
| 分类号 | G06T7/00;G06T7/70;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/088 |
| 分类 | 计算;推算;计数; |
| 申请人名称 | 国网智能科技股份有限公司 |
| 申请人地址 | 山东省济南市高新孙村片区飞跃大道以南、26号路以东(ICT产业园内)电力智能机器人生产项目101 |
专利法律状态
2024-03-15
授权
状态信息
授权
2021-11-26
公布
状态信息
公布
摘要
本发明公开了一种输电线路细粒度螺栓缺陷诊断方法及系统,包括:对于获取到的待识别图像,对设定目标所在的区域进行定位,得到所述目标所在区域的局部区域图像;提取局部区域图像的深度学习特征;提取局部区域图片的SIFT特征,并计算各特征的热力图;将深度学习特征与SIFT特征的热力图进行融合;根据融合后的特征实现对待识别设备缺陷的细粒度分类。本发明有益效果:可实现更全面的局部细节信息提取,从而有效提升了细粒度图像识别方法的识别准确率。在一定程度上解决了传统的图像分类网络中,无论图像中的重要判别区域占整个图像的比重有多大,都只会对整张图片一视同仁提取特征的问题。


