一種電網(wǎng)無人機巡檢影像缺陷智能識別自學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法、系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110347090.1 申請日 -
公開（公告）號 CN112990335B 公開（公告）日 2021-10-15
申請公布號 CN112990335B 申請公布日 2021-10-15
分類號 G06K9/62（2006.01）I;G06T7/00（2017.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 黃鄭;王紅星;吳媚;陳玉權(quán);張欣;劉斌 申請（專利權(quán)）人 江蘇方天電力技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 南京縱橫知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 董建林
地址 211100江蘇省南京市江寧科學(xué)園天元中路19號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)無人機巡檢影像缺陷智能識別自學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法、系統(tǒng)，包括：收集無人機在巡檢中拍攝的缺陷圖像；對缺陷圖像進行篩選并標(biāo)注，建立缺陷樣本庫；提取缺陷樣本庫中的樣本生成數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)集進行算法模型訓(xùn)練，生成識別模型；對生成的識別模型進行評估，并根據(jù)評估結(jié)果對模型庫進行更新；接收上傳的待檢測巡檢圖像，從模型庫中調(diào)用對應(yīng)類別的識別模型進行缺陷檢測，將存在錯誤的檢測結(jié)果糾錯后更新至缺陷樣本庫；當(dāng)缺陷樣本庫更新數(shù)量達(dá)到閾值后，從缺陷樣本庫中提取樣本構(gòu)成新的數(shù)據(jù)集，進行新一輪的算法模型訓(xùn)練。從而實現(xiàn)標(biāo)注樣本更新和模型訓(xùn)練更新的閉環(huán)，達(dá)到自動化程度極高的自學(xué)習(xí)訓(xùn)練效果。