CN118135358A - 一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于电缆工程领域，提供了一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，包括以下步骤：a.收集工井的图像数据并进行标注；b.建立深度神经网络模型；c.利用已标注的图像数据对模型进行训练；d.将工井图像输入到训练后的模型中，模型自动识别工井图像中的特征信息并进行提取；e.根据提取的特征与预设的标准进行比较，确定工井的状态和类型，对工井质量进行评估。本发明提供的基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，通过使用深度学习算法，实现了对电缆工程工井的自动采集和校验，能够更准确地识别和分析工井的特征，减少人工干预和操作时间，减少人为错误和误差，提高了采集校验的效率，提高了数据的准确性和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及一种采集校验方法，尤其涉及一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法。
背景技术
在现有的输电线路电缆工程中，工井的采集校验主要依赖于人工操作。这种方式主要存在以下缺陷：
一、人工操作效率低下：面对大量的数据采集和校验工作，人工操作不仅耗时，而且难以保证数据采集和校验的及时性；
二、数据准确性差：人工操作容易受到人为因素的影响，如操作失误、主观判断等，导致数据不准确，这种不准确性可能对后续的施工和安全评估造成不利影响。
发明内容
本发明的目的是克服现有的缺陷，提供一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，解决目前输电线路电缆工程中工井的采集校验存在人工操作效率低、数据准确性差的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：
一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，包括以下步骤：
a.收集工井的图像数据，并对图像数据进行标注；
b.建立能够同时完成目标检测和分类任务的深度神经网络模型；
c.利用已标注的图像数据对模型进行训练；
d.将训练后的模型应用于实际的工井采集校验中，将工井图像输入到模型中，模型自动识别工井图像中的特征信息并进行提取；
e.根据提取的特征与预设的标准进行比较，确定工井的状态和类型，对工井质量进行评估。
进一步地，还包括步骤f.将输出结果和评估结果反馈到模型中，优化模型的性能。
进一步地，步骤a中的图像数据包括多种类型的工井以及多种环境条件，以提高模型的泛化能力。
进一步地，步骤a中图像数据的标注内容包括工井的位置坐标、尺寸、形状、标识；上述标注内容即为工井的特征，模型训练学习的内容为如何识别和分析工井的特征。
进一步地，步骤b中目标检测指的是在图像中定位并框出目标，分类指的是对目标进行特征识别。
进一步地，步骤c中已标注的图像数据划分为训练集、验证集和测试集；训练集用于更新模型参数，验证集用于评估模型性能并调整模超参数，测试集用于测试模型效果。
进一步地，在步骤c的训练过程中，对模型的损失函数和准确率进行监控，并保存最优的模型权重。
进一步地，还包括步骤g.根据评估结果，对于存在缺陷和问题的工井，采取相应的修复和整改措施，确保施工质量符合要求。
本发明一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，通过使用深度学习算法，实现了对电缆工程工井的自动采集和校验，能够更准确地识别和分析工井的特征，减少人工干预和操作时间，减少人为错误和误差，提高了采集校验的效率，提高了数据的准确性和可靠性。
具体实施方式
以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，包括以下步骤：
a.收集工井的图像数据，并对图像数据进行标注；
b.建立能够同时完成目标检测和分类任务的深度神经网络模型；
c.利用已标注的图像数据对模型进行训练；
d.将训练后的模型应用于实际的工井采集校验中，将工井图像输入到模型中，模型自动识别工井图像中的特征信息并进行提取；
e.根据提取的特征与预设的标准进行比较，确定工井的状态和类型，对工井质量进行评估；
f.将输出结果和评估结果反馈到模型中，优化模型的性能；
g.根据评估结果，对于存在缺陷和问题的工井，采取相应的修复和整改措施，确保施工质量符合要求。
步骤a中的图像数据包括多种类型的工井以及多种环境条件，以提高模型的泛化能力。
步骤a中图像数据的标注内容包括工井的位置坐标、尺寸、形状、标识；上述标注内容即为工井的特征，模型训练学习的内容为如何识别和分析工井的特征。可以利用现有的图像标注工具进行标注，例如LabelImg、LabelMe等，标注后的数据格式可以采用XML或JSON等通用格式。
步骤b中目标检测指的是在图像中定位并框出目标，分类指的是对目标进行特征识别。可以参考现有的目标检测和分类模型，例如YOLO、Faster R-CNN、SSD等，并根据工井图像的特点进行适当的调整和优化，比如增加或减少网络层数，改变卷积核大小，调整学习率等超参数。
步骤c中已标注的图像数据划分为训练集、验证集和测试集；训练集用于更新模型参数，验证集用于评估模型性能并调整模超参数，测试集用于测试模型效果。可以利用现有的深度学习框架进行模型训练，例如TensorFlow、PyTorch等，并使用GPU加速计算。
在步骤c的训练过程中，对模型的损失函数和准确率进行监控，并保存最优的模型权重。
本发明旨在利用深度学习算法实现对电缆工程工井的自动采集和校验，以提高精度、提升效率。通过深度学习算法的应用，该技术能够从大量工井图像数据中自动提取有用的特征，并进行准确的分类和识别，这不仅提高了采集校验的精度，还大大提高了工作效率，减少了人为错误和误差。
同时，本发明还有助于推动电缆工程的智能化发展。随着深度学习技术的不断发展和应用，该技术将进一步提高工井采集校验的自动化和智能化水平，这不仅优化了工作流程，提高了工作效率，还有助于推动整个行业的智能化发展，为未来工程技术带来更加可靠的基础和发展动力。
本发明一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，通过使用深度学习算法，实现了对电缆工程工井的自动采集和校验，能够更准确地识别和分析工井的特征，减少人工干预和操作时间，减少人为错误和误差，提高了采集校验的效率，提高了数据的准确性和可靠性。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，其特征在于包括以下步骤：
a.收集工井的图像数据，并对图像数据进行标注；
b.建立能够同时完成目标检测和分类任务的深度神经网络模型；
c.利用已标注的图像数据对模型进行训练；
d.将训练后的模型应用于实际的工井采集校验中，将工井图像输入到模型中，模型自动识别工井图像中的特征信息并进行提取；
e.根据提取的特征与预设的标准进行比较，确定工井的状态和类型，对工井质量进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，其特征在于：还包括步骤f.将输出结果和评估结果反馈到模型中，优化模型的性能。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，其特征在于：步骤a中的图像数据包括多种类型的工井以及多种环境条件，以提高模型的泛化能力。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，其特征在于：步骤a中图像数据的标注内容包括工井的位置坐标、尺寸、形状、标识；
上述标注内容即为工井的特征，模型训练学习的内容为如何识别和分析工井的特征。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，其特征在于：步骤b中目标检测指的是在图像中定位并框出目标，分类指的是对目标进行特征识别。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，其特征在于：步骤c中已标注的图像数据划分为训练集、验证集和测试集；
训练集用于更新模型参数，验证集用于评估模型性能并调整模超参数，测试集用于测试模型效果。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，其特征在于：在步骤c的训练过程中，对模型的损失函数和准确率进行监控，并保存最优的模型权重。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电缆工程工井采集校验方法，其特征在于：还包括步骤g.根据评估结果，对于存在缺陷和问题的工井，采取相应的修复和整改措施，确保施工质量符合要求。
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