申请/专利权人：华雁智能科技(集团)股份有限公司

申请日：2024-04-23

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118097706B

主分类号：G06V30/422

分类号：G06V30/422;G06V30/414;G06V20/70;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明公开了一种电网厂站接线图的图元检测方法、系统、设备及介质。该方法包括：获取训练图片，基于训练图片的全标注框生成标注信息，对训练图片和标注信息进行格式转化，得到框标注和点标注；利用随机梯度下降算法对主干特征提取网络进行训练，得到优化主干网络；基于优化主干网络提取训练图片中的特征图，根据特征图与点标注对PARPN网络进行训练，生成候选目标区域；根据优化主干网络、候选目标区域与框标注对识别网络进行训练，得到图元检测网络模型；获取识别数据，将识别数据输入至图元检测网络模型，生成图元检测结果。本申请设计一个专用于接线图图元的图元检测网络模型，提升了在接线图中对各个类别图元的检测和识别能力。

主权项：1.一种电网厂站接线图的图元检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练图片，基于所述训练图片的全标注框生成标注信息，对所述训练图片和所述标注信息进行格式转化，得到框标注和点标注；利用随机梯度下降算法对主干特征提取网络进行训练，得到优化主干网络；基于所述优化主干网络提取所述训练图片中的特征图，根据所述特征图与所述点标注对PARPN网络进行训练，生成候选目标区域；根据所述优化主干网络、所述候选目标区域与所述框标注对识别网络进行训练，得到图元检测网络模型；获取识别数据，将所述识别数据输入至所述图元检测网络模型，生成图元检测结果；其中，所述根据所述特征图与所述点标注对PARPN网络进行训练，生成候选目标区域，包括：根据所述特征图生成多个初始锚点框，使用softmax卷积分支网络从各所述初始锚点框中提取正例锚点框和负例锚点框，根据所述正例锚点框与所述负例锚点框生成概率分布特征矩阵；利用回归卷积分支网络调整所述正例锚点框的偏移量，生成坐标回归特征矩阵；根据所述点标注与所述特征图生成多个目标锚点框，基于所述概率分布特征矩阵与所述坐标回归特征矩阵对各所述目标锚点框进行处理，生成所述候选目标区域。

全文数据：

权利要求：

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