一种基于深度学习的标志牌分类方法

本发明涉及电力标志牌分类技术领域，提出了一种基于深度学习的标志牌分类方法，通过深度学习模型自动识别标志牌的种类，实现快速准确的分类，显著减少人工识别所需时间，提高工作效率；使用训练好的神经网络模型提取标志牌的多层次特征，对不同大小、文字及图像风格的标志牌均能保持高识别准确率，有效降低人工分类中的错误率；结合机械臂与电动吸盘，实现标志牌的自动抓取、分类与定置摆放，大幅减少人工操作，降低劳动强度；通过分类模型与路径规划算法的协同工作，保证标志牌分类后准确放置到对应的分类桶内，有效提升标志牌的管理规范性。