[发明专利]一种输电线路缺陷图像识别方法

权利要求书

1.一种输电线路缺陷图像识别方法，其特征在于，包括：

输入输电线路图像，其中所述输电线路图像为无人机所拍摄获得；

提取所述输电线路图像的多个候选区域；

提取所述候选区域的特征；

利用分类器对所述特征进行分类，以确定所述特征是否符合一个类别；

对符合所述类别的特征对应的候选区域进行边框回归。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述提取所述输电线路图像的多个候选区域的步骤具体包括：利用选择性搜索算法在所述输电线路图像中提取多个候选区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

在所述利用选择性搜索算法在所述输电线路图像中提取多个候选区域的步骤之后还包括：将所述多个候选区域缩的尺寸大小缩放成预设尺寸大小；

所述提取所述候选区域的特征的步骤具体包括：将缩放后的各个所述候选区域输入到卷积神经网络提取对应的CNN特征；

所述利用分类器对所述特征进行分类的步骤具体包括：将所述CNN特征输入到SVM分类器进行分类。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述提取所述候选区域的特征的步骤具体包括：将所述输电线路图像输入到卷积神经网络以获得特征图；将所述候选区域在所述特征图上的映射输入到SPP层以获得特征向量；将所述特征向量输入到全连接层以获得所述特征。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述提取所述候选区域的特征的步骤具体包括：将所述输电线路图像输入到卷积神经网络以获得特征图；将所述候选区域在所述特征图上的映射输入到ROI Pooling层以获得特征向量；将所述特征向量输入到全连接层以获得所述特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述利用分类器对所述特征进行分类的步骤具体包括：将所述特征输入到softmax分类器进行分类。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述提取所述输电线路图像的多个候选区域的步骤具体包括：将所述输电线路图像输入到卷积神经网络以获得特征图；将所述特征图输入到RPN以获得多个候选区域。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述提取所述候选区域的特征的步骤具体包括：将所述候选区域输入到ROI Pooling层以获得特征向量；将所述特征向量输入到全连接层以获得所述特征。