[发明专利]一种深度学习的绝缘子目标样本标注方法和装置

权利要求书

1.一种深度学习的绝缘子目标样本标注方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在图像样本中画标注框，使用将绝缘子片圈住的椭圆作为标注框；

S2、将所述标注框中的数据转换为标签信息；以及

S3、对于每个图像样本，将每个绝缘子目标的标签信息转换为一个结构化矩阵，其中，结构化矩阵的每行对应一个绝缘子。

2.根据权利要求1所述的深度学习的绝缘子目标样本标注方法，其特征在于，在步骤S1中，使用将绝缘子片圈住的最小椭圆作为标注框。

3.根据权利要求2所述的深度学习的绝缘子目标样本标注方法，其特征在于，在步骤S2中，针对每个标注框，记录椭圆中心的横坐标x、中心的纵坐标y、长半轴a、短半轴b、从x轴方向逆时针旋转到椭圆长轴方向的角度t，其中t范围为[0,180)，对该标注框所标注的绝缘子，用一个整数c记录其状态信息。

4.根据权利要求3所述的深度学习的绝缘子目标样本标注方法，其特征在于，在步骤S3中，所述结构化矩阵的每行对应一个绝缘子，每行记录所述x、y、a、b、t、c。

5.根据权利要求1所述的深度学习的绝缘子目标样本标注方法，其特征在于，所述图像样本是指一张包含绝缘子目标的图像。

6.根据权利要求1所述的深度学习的绝缘子目标样本标注方法，其特征在于，所述绝缘子目标是指正常情况下本该存在于此的完整绝缘子，如果绝缘子有部分被遮挡、或者有部分破损缺失，被遮挡或缺失的部分仍然是此绝缘子目标的一部分。

7.一种深度学习的绝缘子目标样本标注装置，其特征在于，包括：

状态标注模块，用于利用标注工具在图像样本中画标注框，使用能将绝缘子片圈住的椭圆作为标注框；

数据转换模块，用于将椭圆标注框数据转换为标签信息；

结果保存模块，用于对于每个图像样本，将每个绝缘子目标的标签信息转换为一个结构化矩阵，其中，结构化矩阵的每行对应一个绝缘子。

8.根据权利要求7所述的深度学习的绝缘子目标样本标注装置，其特征在于，所述状态标注模块使用能将绝缘子片圈住的最小椭圆作为标注框。

9.根据权利要求8所述的深度学习的绝缘子目标样本标注装置，其特征在于，所述数据转换模块用于针对每个椭圆标注框，记录椭圆中心的横坐标x、中心的纵坐标y、长半轴a、短半轴b、从x轴方向逆时针旋转到椭圆长轴方向的角度t，其中t范围为[0,180)，对该椭圆标注框所标注的绝缘子，用一个整数c记录其状态信息。

10.根据权利要求7所述的深度学习的绝缘子目标样本标注装置，其特征在于，所述绝缘子目标是指正常情况下本该存在于此的完整绝缘子，如果绝缘子有部分被遮挡、或者有部分破损缺失，被遮挡或缺失的部分仍然是此绝缘子目标的一部分。