[发明专利]基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法、系统及介质

权利要求书

1.一种基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法，其特征为实施步骤包括：

1)输入电网调度图纸图像，将电网调度图纸图像进行预处理；

2)将预处理后的电网调度图纸图像输入完成训练的改进YOLOv3网络，得到电网调度图纸图像对应的设备识别结果，所述改进YOLOv3网络被训练建立了电网调度图纸图像、对应的设备识别结果之间的映射关系；所述改进YOLOv3网络的激活函数采用改进的leaky ReLU激活函数，且改进的leaky ReLU激活函数在负区间的线性函数使用tanh函数来代替。

2.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法，其特征为，所述改进YOLOv3网络的预测层和多个卷积层之间设有全连接层，所述全连接层将最后一个卷积层的输出和指定的某一浅层的卷积层的输出进行特征融合代替最后一个卷积层的输出来输入预测层。

3.根据权利要求2所述的基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法，其特征为，所述指定的某一浅层的卷积层为第3层卷积层，所述最后一个卷积层为第10层卷积层。

4.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法，其特征为，步骤1)进行预处理包括锐化、灰度处理和裁剪。

5.根据权利要求1～4中任意一项所述的基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法，其特征为，步骤2)之前还包括训练改进YOLOv3网络的步骤，详细步骤包括：

S1)选择多种设备的电网调度图纸图像并进行预处理；

S2)对电网调度图纸图像进行拍摄时的多样化筛选，所述拍摄时的多样化筛选包括人为褶皱处理、灯光变换、角度变换中的一种或多种；

S3)对电网调度图纸图像进行拍摄后的多样化处理，所述拍摄后的多样化处理包括翻转、对称、变形的一种或多种；

S4)采用图像标注工具建立各个电网调度图纸图像的标签数据，所述标签数据是指电网调度图纸图像对应的设备；

S5)基于电网调度图纸图像及其标签数据建立训练集和验证集；

S6)初始化建立改进YOLOv3网络，所述改进YOLOv3网络被训练建立了电网调度图纸图像、对应的设备识别结果之间的映射关系；

S7)采用训练集对改进YOLOv3网络进行训练，且根据使用验证集对改进YOLOv3网络进行测试得到的查全率和查准率微调改进YOLOv3网络的学习率直至查全率和查准率达到预设要求，最终完成改进YOLOv3网络的训练。

6.根据权利要求5所述的基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法，其特征为，步骤S7)中采用训练集对改进YOLOv3网络进行训练时，还包括使用K-means方法对于目标框的统计规律进行维度聚类分析来确定改进YOLOv3网络的最优的锚点anchor个数参数的步骤。

7.根据权利要求6所述的基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法，其特征为，所述最优的锚点anchor个数参数的值为4。

8.一种基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备被编程或配置以执行权利要求1～7中任意一项所述基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法的步骤。

9.一种基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备的存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1～7中任意一项所述基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法的计算机程序。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1～7中任意一项所述基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法的计算机程序。