[发明专利]一种基于超分辨率算法的绝缘子影像分辨率增强方法

说明书

本申请涉及电网巡检技术领域，尤其涉及一种基于超分辨率算法的绝缘子影像分辨率增强方法。所述基于超分辨率算法的绝缘子影像分辨率增强方法，包括：对已有的原始高分辨率绝缘子无人机影像进行下采样，得到模拟低分辨率绝缘子无人机影像；以所述原始高分辨率绝缘子无人机影像、模拟低分辨率绝缘子无人机影像作为训练集、测试集，对网络模型进行训练得到超分辨率模型；将低分辨率绝缘子无人机影像输入所述超分辨率模型，计算得到高分辨率绝缘子无人机影像。

技术领域

本申请涉及电网巡检技术领域，尤其涉及一种基于超分辨率算法的绝缘子影像分辨率增强方法。

背景技术

绝缘子是电网输电线路结构中一个十分重要的绝缘控件，在架空输电线路中主要起到对输电导线进行支撑，防止输电导线内电流回地导致漏电跳闸的重要作用。在高压输电线路中需要相当多的绝缘子组成绝缘子串，从而增加爬电距离。一旦绝缘子发生故障，就会对输电线路的运行安全产生隐患，严重时会降低输电线路的运行周期，甚至会引发供电中断，发生大范围停电的事故，造成巨大的财产损失。超分辨率技术(Super-Resolution，SR)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。

传统的电路巡检方法为人工巡检，巡检人员需要依次到达每输电线路中的每一处设施进行安全检查，不仅耗时耗力，而且针对目前的超高压、大容量输电线路，人工巡检也存在大量安全风险，已经不适用于目前的电路巡检的实际形势。

目前主流的研究方向是通过无人机航拍技术与人工智能技术相结合，通过目标检测算法，对无人机航拍的输电线路图中的各种装置进行自动识别，以达到相应的故障检测效果。相较于近距离拍摄绝缘子影像的无人机，高空拍摄的无人机具有更大的空间尺度，具有更高的工作效率。

但是由于无人机拍摄低分辨率将降低绝缘子影像中绝缘子串的识别精度。

发明内容

本申请提供了一种基于超分辨率算法的绝缘子影像分辨率增强方法，通过将高分辨率绝缘子无人机影像下采样模拟低分辨率无人机影像，利用超分辨率算法学习低分辨率无人机影像以及高分辨率无人机影像直接的深层对应关系模型，针对真实的低分辨率绝缘子无人机影像，利用得到的超分辨率模型对其增强，达到增加其目标检测精度的效果。

本申请的实施例是这样实现的：

本申请实施例第一方面提供一种基于超分辨率算法的绝缘子影像分辨率增强方法，所述方法包括：

对已有的原始高分辨率绝缘子无人机影像进行下采样，得到模拟低分辨率绝缘子无人机影像；

以所述原始高分辨率绝缘子无人机影像、模拟低分辨率绝缘子无人机影像作为训练集、测试集，对网络模型进行训练得到超分辨率模型；

将低分辨率绝缘子无人机影像输入所述超分辨率模型，计算得到高分辨率绝缘子无人机影像。

本申请提供的技术方案包括以下有益效果：通过将高分辨率绝缘子无人机影像下采样模拟低分辨率无人机影像，利用超分辨率算法学习低分辨率无人机影像以及高分辨率无人机影像直接的深层对应关系模型，针对真实的低分辨率绝缘子无人机影像，利用得到的超分辨率模型对其增强，以此提升大尺度绝缘子无人机影像的分辨率从而提升其目标检测精度，将大尺度无人机航拍引入绝缘子巡检，提升巡检效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本申请实施例一种基于超分辨率算法的绝缘子影像分辨率增强系统100的示意图；

图2示出了本申请实施例一种示例性计算设备200的示意图；