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一种基于YN-Net卷积神经网络的输电线路障碍物检测方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2021105045278
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2021105045278 | 专利名称 | 一种基于YN-Net卷积神经网络的输电线路障碍物检测方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V 20/10 (2022.01),G06V 10/764 (2022.01),G06V 10/80 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/09 (2023.01) |
| 申请人 | 南京师范大学 | 申请地址 | 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2021-05-10 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:06:40 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于YN‑Net卷积神经网络的输电线路障碍物检测方法，包括如下步骤：基于输电线路巡检机器人搭载的ZED双目摄像头采集输电线路障碍物图像；对采集到的输电线路障碍物图像进行预处理并制成数据集；搭建YN‑Net卷积神经网络，对YN‑Net卷积神经网络进行充分训练，得到训练好的YN‑Net卷积神经网络模型；使用YN‑Net卷积神经网络模型对采集到的输电线路障碍物实时图像进行分类，根据输入图像中存在障碍物与不存在障碍物的概率值来判断输电线路巡检机器人前方是否存在障碍物。本发明能够提升卷积神经网络的实时性与可靠性，解决了目前输电线路障碍物检测算法准确率不高，实时性不好等问题，并且具有很高的可移植性，可应用于嵌入式开发平台，应用前景广泛。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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