基于深度学习的杆塔绝缘子检测方法

被引：0

申请号：

CN202210483534.9

申请日：

2022-05-06

公开(公告)号：

CN114581795A

公开(公告)日：

2022-06-03

发明(设计)人：

王森杨鹤猛陈艳芳燕正亮黄静程燕胜张静闫皓炜

申请人：

申请人地址：

300300 天津市滨海新区高新区滨海科技园神舟大道101号超大型航天器总装测试试验中心科研楼

IPC主分类号：

G06V2013

IPC分类号：

G06V2017 G06V1025 G06V10774 G06V1082 G06K962 G06N304

代理机构：

天津企兴智财知识产权代理有限公司 12226

代理人：

安孔川

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-06-21	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06V 20/13 申请日:20220506
2022-06-03	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的绝缘子检测方法 [P].

史明光 ;

程旭东 .

中国专利 :CN114820567A ,2022-07-29

[2]

一种基于深度学习的绝缘子检测方法 [P].

史明光 ;

程旭东 .

中国专利 :CN114820567B ,2024-02-13

[3]

基于背景分类与迁移学习的绝缘子检测方法 [P].

吴泳中 ;

何彧 ;

陈海洋 ;

潘斯铭 ;

陈宇婷 ;

莫建挥 ;

岳宏亮 ;

莫定佳 ;

王伟光 ;

卢剑桃 .

中国专利 :CN114330548A ,2022-04-12

[4]

基于背景分类与迁移学习的绝缘子检测方法 [P].

吴泳中 ;

何彧 ;

陈海洋 ;

潘斯铭 ;

陈宇婷 ;

莫建挥 ;

岳宏亮 ;

莫定佳 ;

王伟光 ;

卢剑桃 .

中国专利 :CN114330548B ,2025-06-24

[5]

基于深度学习的航拍图像绝缘子掉片故障快速检测方法 [P].

江灏 ;

刘欣宇 ;

缪希仁 ;

陈静 .

中国专利 :CN108596886A ,2018-09-28

[6]

基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法 [P].

包杨阳 ;

陈田 ;

张志成 ;

沈贺 ;

董二凤 ;

文宁 .

中国专利 :CN113379699A ,2021-09-10

[7]

一种基于深度学习的零值绝缘子检测方法 [P].

虢韬 ;

徐梁刚 ;

陈凤翔 ;

赵良文 ;

王时春 ;

史洪云 ;

刘欣 ;

刘勇 ;

刘晓伟 ;

张文 .

中国专利 :CN110136131A ,2019-08-16

[8]

一种基于深度学习模型的绝缘子自爆检测方法 [P].

王倩 ;

王晔琳 ;

李俊 ;

何复兴 ;

朱龙辉 ;

李宁 ;

李贺 .

中国专利 :CN112634216B ,2024-02-09

[9]

一种基于深度学习模型的绝缘子自爆检测方法 [P].

王倩 ;

王晔琳 ;

李俊 ;

何复兴 ;

朱龙辉 ;

李宁 ;

李贺 .

中国专利 :CN112634216A ,2021-04-09

[10]

一种基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法 [P].

周仿荣 ;

文刚 ;

马御棠 ;

马仪 ;

黄双得 ;

孙董军 ;

朱龙昌 .

中国专利 :CN112837315A ,2021-05-25

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