一种电缆分类模型训练方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种电缆分类模型训练方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：采用预设数据库图像对预设分类模型进行预训练；根据预训练好的预设分类模型，生成初始分类模型；根据电缆图像样本对所述初始分类模型进行再训练，得到目标分类模型，用于电缆分类。本申请实施例实现了自动化的对电缆图像进行筛选，提高了对电缆图像的筛选效率和精确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种电缆分类模型训练方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及机器学习技术，尤其涉及一种电缆分类模型训练方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在智能巡检的浪潮下，工业应用对巡检返回电缆图像的智能检测技术提出了更高的要求。随着巡检覆盖率的增加，无论是实时监视巡检返回的电缆图像，还是事后观看采集电缆录像或截取电缆图像，需要进行筛选的电缆图像的体量越来越大。目前，对巡检采集返回的电缆图像通常由人工进行筛选，并且实时监视的巡检返回的电缆图像也由人工进行监视。
[0003]人工筛选巡检返回的电缆图像的检测效率较低，并且，人眼在大量重复的筛查劳动中容易造成疲倦、走神等问题，检测结果受主客观影响大，从而导致筛选的精度较低。此外，对于一些在颜色、形状和大小上人眼辨识度不高的电缆图像，更容易使得相关工作人员出现误检、漏检的情况，影响检测结果准确度。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种电缆分类模型训练方法、装置、设备及存储介质，以实现自动化的对电缆图像进行筛选，提高对电缆图像的筛选效率和精确度。
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电缆分类模型训练方法，其特征在于，包括：采用预设数据库图像对预设分类模型进行预训练；根据预训练好的预设分类模型，生成初始分类模型；根据电缆图像样本对所述初始分类模型进行再训练，得到目标分类模型，用于电缆分类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预训练好的预设分类模型，生成初始分类模型，包括：根据电缆分类数量，调整预训练好的预设分类模型的分类层，得到初始分类模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据电缆分类数量，调整预训练好的预设分类模型的分类层，得到初始分类模型，包括：根据电缆分类数量，调整预训练好的预设分类模型的分类层，得到中间分类模型；在所述中间分类模型的调整后的分类层与前序相邻网络层之间，添加全连接层，得到所述初始分类模型。4.根据权利要求1
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3任一项所述的方法，其特征在于，所述预设分类模型基于Inception V3网络实现。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设分类模型对所述Inception V3网络中第一预设分支模块中的预设子分支进行剔除后得到；和/或，所述预设分类模型对所述Inception V3网络中第二预设分支模块中的对称子分支进行合并后得到。6.一种电缆分类模型使用方法，其特征在于，包括：获取待分类电缆图像；将所述待分类电缆图像输入至目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘培杰，曾振达，沈志毅，彭发东，汪进锋，黄智鹏，王东芳，叶杭，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司河源供电局，
类型：发明
国别省市：