摘要
本发明提供了一种计量箱的检测方法及系统,涉及电力设备检测技术领域,方法包括:获取样本计量箱的计量数据、结构数据和图像数据;根据计量数据和结构数据对图像数据进行标注,得到标注数据集;对图像数据进行去噪、色彩增强和多样化增强,得到增强图像集;获取预设的基础模型,并冻结基础模型的一部分结构,并对基础模型的输出层结构进行定制化设计,并解冻基础模型,得到迁移学习模型;将标签信息和增强图像集输入至迁移学习模型进行训练,得到训练好的计量箱检测模型;将待测计量箱的图像数据输入至计量箱检测模型中,得到检测结果。本发明利用基础模型在大规模数据集上预训练所学到的特征,减少训练时间和数据需求,从而提高了检测效果。
技术关键词
迁移学习模型
数据
计量箱
基础
像素点
随机森林模型
电力设备检测技术
滤波
样本
计量检测设备
噪声
通道
深度学习框架
蓝色
标签
图像处理模块
红色
色彩
系统为您推荐了相关专利信息
天气预测方法
动能
风力发电机风轮
历史气象数据
生成数据库