[发明专利]基于绝缘瓷瓶的破损检测方法

说明书

本发明提供了一种基于绝缘瓷瓶的破损检测方法，包括：步骤1，选取无人机拍摄的1500张图像作为原始图像，通过YoLoV3定位原始图像中的绝缘瓷瓶，将定位的绝缘瓷瓶从原始图像中分割出来，得到绝缘瓷瓶图像；步骤2，利用DeepLabV3提取出绝缘瓷瓶图像中的绝缘瓷瓶的轮廓；步骤3，对提取出的绝缘瓷瓶的轮廓进行中值滤波和二值化的预处理，找到同一绝缘瓷瓶图像中的最大轮廓，并计算最大轮廓的面积与hu矩。本发明能够对不同角度拍摄的绝缘瓷瓶的图像进行准确的破损检测，且多角度拍摄能够更准确地判断绝缘瓷瓶的破损情况，对无人机拍摄的要求不高，提高了对绝缘瓷瓶的破损检测准确率，有效的解决了由于DeepLabV3轮廓提取引起的误差，具有很高的应用价值。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种基于绝缘瓷瓶的破损检测方法。

背景技术

目前基于深度学习的目标检测越来越火，其准确度很高，越来越多人采用YoLoV3实现目标检测，YoLoV3基于darknet框架，该框架采用纯c语言，不依赖来其他第三方库，相对于caffe框架在易用性对开发者友好。

Google团队提出的DeepLabV3系列是图像语义分割方便应用较广的模型，而其最新提出的DeepLabV3架构，主要以DeepLabV3做encoder架构，decoder采用一个简单却有效的模块，并探索了改进的Xception和深度分离卷积在模型中的应用，进一步提升模型在语义分割任务上的性能，使图像语义分割达到一个全新的水平。

通过绝缘瓷瓶的轮廓进行破损检测最传统的方法就是利用轮廓面积与其最小外接圆或最小外接矩形的比值来判断，这种方法对瓷瓶的拍摄角度要求很高，最好是在瓷瓶的正上方拍摄，目前针对铁路电力线绝缘子的破损检测绝大多数都是针对绝缘子串，这方面的技术相对成熟，而对于应用也比较广泛的绝缘瓷瓶相关的破损检测技术没有大的突破。

发明内容

本发明提供了一种基于绝缘瓷瓶的破损检测方法，其目的是为了解决传统的绝缘瓷瓶的检测方法对绝缘瓷瓶的拍摄角度要求高，检测准确率不高的问题。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供了一种基于绝缘瓷瓶的破损检测方法，包括：

步骤1，选取无人机拍摄的1500张图像作为原始图像，通过YoLoV3定位原始图像中的绝缘瓷瓶，将定位的绝缘瓷瓶从原始图像中分割出来，得到绝缘瓷瓶图像；

步骤2，利用DeepLabV3提取出绝缘瓷瓶图像中的绝缘瓷瓶的轮廓；

步骤3，对提取出的绝缘瓷瓶的轮廓进行中值滤波和二值化的预处理，找到同一绝缘瓷瓶图像中的最大轮廓，并计算最大轮廓的面积与hu矩；

步骤4，分别使用拟合椭圆方法和拟合圆方法拟合最大轮廓，并判断绝缘瓷瓶是否破损。

其中，所述步骤1具体包括：

选取1500张无人机航拍的图像作为训练集的原始图像，采用YoLoV3全监督机器学习方式，在进行数据训练前使用LabelImg图像标注工具对1500张原始图像中的绝缘瓷瓶进行标注，存储对应的包含绝缘瓷瓶位置的坐标信息，获取YoLoV3项目工程，修改并配置相关文件，使用GPU训练数据集，使用训练得到的结果文件定位绝缘瓷瓶，将根据定位得到的绝缘瓷瓶的坐标数据从原始图像中分割得到绝缘瓷瓶图像。

其中，所述步骤2具体包括：