[发明专利]一种输电线路小金具缺陷检测方法、装置及存储介质在审
申请号: | 202010560198.4 | 申请日: | 2020-06-18 |
公开(公告)号: | CN111735815A | 公开(公告)日: | 2020-10-02 |
发明(设计)人: | 陈玉权;王红星;宋煜;沈杰;黄郑;黄祥;张欣;吴媚;高小伟 | 申请(专利权)人: | 江苏方天电力技术有限公司;北京御航智能科技有限公司 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人: | 尉保芳 |
地址: | 210000 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 输电 线路 小金 缺陷 检测 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种输电线路小金具缺陷检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
通过拍摄设备获得多个原始输电线巡检图片,并对多个所述原始输电线巡检图片进行图片质量预处理,得到多个输电线巡检图片,并集合所述多个输电线巡检图片,得到输电线巡检数据集,并将所述输电线巡检数据集分为输电线巡检训练集和输电线巡检测试集;
对所述输电线巡检训练集进行数据增强处理,得到输电线巡检增强训练集;
构建Libra R-CNN模型,并对所述Libra R-CNN模型进行优化处理,得到Libra R-CNN优化模型;
根据所述输电线巡检增强训练集对所述Libra R-CNN优化模型进行训练,得到小金具检测模型;
根据所述小金具检测模型对所述输电线巡检测试集进行检测,得到小金具缺陷检测结果。
2.根据权利要求1所述的输电线路小金具缺陷检测方法,其特征在于,所述对多个所述原始输电线巡检图片质量预处理,得到多个输电线巡检图片的过程包括:
利用OpenCV工具对各个所述原始输电线巡检图片进行读取,得到多个输电线巡检图片;
利用LabelImg工具对所述输电线巡检图片进行标记处理,得到标签文件,所述输电线巡检图片携带标签文件,直至完成对多个所述输电线巡检图片的标记处理,从而得到多个携带标签文件的输电线巡检图片。
3.根据权利要求1所述的输电线路小金具缺陷检测方法,其特征在于,所述对所述输电线巡检训练集进行数据增强处理,得到输电线巡检增强训练集的过程包括:
对所述输电线巡检训练集进行色彩增强处理,得到多个输电线巡检色彩增强图片;
对所述输电线巡检训练集进行旋转处理,得到多个输电线巡检旋转图片;
对所述输电线巡检训练集进行镜像处理,得到多个输电线巡检镜像图片;对所述输电线巡检训练集进行加噪声处理,得到多个输电线巡检加噪声图片,并将所述输电线巡检训练集中的多个输电线巡检图片与多个所述输电线巡检色彩增强图片、多个所述输电线巡检镜像图片以及多个所述输电线巡检加噪声图片进行集合,得到输电线巡检增强训练集。
4.根据权利要求1-3任一项所述的输电线路小金具缺陷检测方法,其特征在于,所述对所述Libra R-CNN模型进行优化处理,得到Libra R-CNN优化模型的过程包括:
设置特征提取网络ResNext101,所述特征提取网络ResNext101包括卷积层和Relu激活函数;
通过可变形卷积层DCNV2对所述卷积层进行卷积层替换处理,得到优化卷积层;
通过Mish激活函数对所述Relu激活函数进行激活函数替换处理,得到优化激活函数;
根据所述优化卷积层和所述优化激活函数得到优化特征提取网络ResNext101;
通过所述优化特征提取网络ResNext101对所述Libra R-CNN模型中的ResNet50进行网络替换处理,得到Libra R-CNN优化模型。
5.一种输电线路小金具缺陷检测装置,其特征在于,包括:
图片处理模块,用于通过拍摄设备获得多个原始输电线巡检图片,并对多个所述原始输电线巡检图片进行图片质量预处理,得到多个输电线巡检图片,并集合所述多个输电线巡检图片,得到输电线巡检数据集,并将所述输电线巡检数据集分为输电线巡检训练集和输电线巡检测试集;
训练集处理模块,用于对所述输电线巡检训练集进行数据增强处理,得到输电线巡检增强训练集;
模型优化模块,用于构建Libra R-CNN模型,并对所述Libra R-CNN模型进行优化处理,得到Libra R-CNN优化模型;
模型训练模块,用于根据所述输电线巡检增强训练集对所述Libra R-CNN优化模型进行训练,得到小金具检测模型;
检测结果获得模块,用于根据所述小金具检测模型对所述输电线巡检测试集进行检测,得到小金具缺陷检测结果。
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