摘要
本发明提供了一种电力设备铭牌文本检测方法及装置,所述方法包括:对电力设备铭牌图片进行收集、标注和预处理,构建电力设备铭牌数据集并区分训练数据集与测试数据集;构建特征提取网络,同时在Inception模块中集成注意力机制,以减少冗余信息干扰,提高多尺度特征提取的准确性;引入特征注意力融合模块,将浅层与深层特征相融合;采用DB算法,对融合后的特征进行分类,避免文本间的错误分割,获取最终的文本检测框;使用电力设备铭牌测试数据集测试模型性能。本发明针对电力场景下电力设备铭牌文本进行检测,解决了电力设备铭牌密集文本检测问题,弥补了电力设备铭牌文本检测研究的空缺,在电网发展中具有实际意义。
技术关键词
电力设备铭牌
文本检测方法
多尺度特征提取
特征提取网络
注意力机制
图片
数据
特征融合网络
交通标志牌
像素点
全局平均池化
冗余
深度神经网络
阈值方法
特征提取模块
算法
系统为您推荐了相关专利信息
高光谱图像分类方法
高频特征
立方体
多头注意力机制
矩阵
机电设备故障
监测预警方法
弱电
序列
专家知识经验
图像分类网络
图像分类模型
风机机舱
生成音频数据
信号
异构
注意力机制
多尺度
柔性作业车间调度
多节点