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申请/专利权人：江苏康盛电气集团有限责任公司
摘要：本发明公开了一种改进的快速区域卷积神经网络的电气设备分类方法及系统，采集电气设备图像或相关数据的样本；对电气设备图像进行预处理；将预处理图片输入改进的ResidualNetwork50网络进行特征提取得到特征图；通过RPN网络在特征图与原图像进行候选框的选取初步确定图像中的目标物体；利用RoIpooinglayer对初步确定图像中的目标物体进行局部化处理，完成改进的快速区域卷积神经网络的构建；本发明通过改进了Faster‑RCNN网络优化了网络深度增强了深层语义信息的保留能力从而提高了复杂背景下电气设备的识别精度与速度。
主权项：1.一种改进的快速区域卷积神经网络的电气设备分类方法，其特征在于，包括以下步骤步骤1，采集电气设备图像或相关数据的样本，得到电气设备数据集；对采集到的电气设备数据集按照训练集进行分类；步骤2，对电气设备图像进行预处理，得到预处理图片；步骤3，将预处理图片输入改进的ResidualNetwork50网络进行特征提取得到特征图；步骤4，通过RPN网络在特征图与原图像进行候选框的选取初步确定图像中的目标物体；步骤5，利用RoIpooinglayer对初步确定图像中的目标物体进行局部化处理，完成改进的快速区域卷积神经网络的构建；步骤6，通过训练集对改进的快速区域卷积神经网络进行训练，通过训练好的改进的快速区域卷积神经网络进行目标检测以及分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏康盛电气集团有限责任公司 改进的快速区域卷积神经网络的电气设备分类方法及系统
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