[发明专利]金属部件腐蚀状况检测方法、装置、设备和存储介质在审
申请号: | 202010579223.3 | 申请日: | 2020-06-23 |
公开(公告)号: | CN111815576A | 公开(公告)日: | 2020-10-23 |
发明(设计)人: | 王上元;肖黎;许向明;崔宇中 | 申请(专利权)人: | 深圳供电局有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/60;G06T5/50 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 刘雪帆 |
地址: | 518001 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 金属 部件 腐蚀 状况 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种金属部件腐蚀状况检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取变电站巡检设备采集的金属部件图像;
获取基于改进的目标检测网络训练的腐蚀检测模型;所述改进的目标检测网络包括特征提取网络和预测网络,所述特征提取网络为特征金字塔网络,所述预测网络为SSD网络;
通过所述腐蚀检测模型对所述金属部件图像进行检测,得到检测结果;
根据所述检测结果确定金属部件的腐蚀等级;
在所述金属部件图像中标注所述腐蚀区域,并显示所述腐蚀等级。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述腐蚀检测模型对所述金属部件图像进行检测,得到检测结果,包括:
通过所述腐蚀检测模型对所述金属部件图像进行特征提取,得到不同尺寸的部件特征图;
将所述部件特征图进行融合,得到融合后部件特征图;
对所述融合后部件特征图进行检测,得到检测结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述融合后部件特征图进行检测,得到检测结果,包括:
对所述融合后部件特征图进行混叠效应消除处理;
对经过所述混叠效应消除处理后的所述融合后部件特征图进行检测,得到检测结果。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述融合后部件特征图进行检测,得到检测结果,包括:
对所述融合后部件特征图进行检测,得到包围腐蚀区域的预测框和所述预测框对应的置信度分数值;
基于所述置信度分数值、采用非极大值抑制算法对所述预测框进行筛选,得到目标预测框;
将所述目标预测框和所述目标预测框对应的置信度分数值作为检测结果。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取基于改进的目标检测网络训练的腐蚀检测模型之前,所述方法还包括:
获取不同尺寸的包含腐蚀区域的第一图像和不包含腐蚀区域的第二图像;
通过改进的目标检测网络对所述第一图像和所述第二图像进行训练,得到腐蚀检测模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述不同尺寸的包含腐蚀区域的第一图像和不包含腐蚀区域的第二图像,包括:
获取包含腐蚀区域的样本金属部件图像;
对所述样本金属部件图像进行采样,得到不同尺寸的采样图像;
将包含腐蚀区域的采样图像确定为第一图像;
将不包含腐蚀区域的采样图像确定为第二图像。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述检测结果确定对应的腐蚀等级,包括:
根据所述检测结果确定所述金属部件图像中腐蚀区域的面积;
根据所述面积确定对应的腐蚀等级。
8.一种金属部件腐蚀状况检测装置,其特征在于,装置包括:
金属部件图像获取模块,用于获取变电站巡检设备采集的金属部件图像;
腐蚀检测模型获取模块,用于获取基于改进的目标检测网络训练的腐蚀检测模型;所述改进的目标检测网络包括特征提取网络和预测网络,所述特征提取网络为特征金字塔网络,所述预测网络为SSD网络;
检测模块,用于通过所述腐蚀检测模型对所述金属部件图像进行检测,得到检测结果;
腐蚀等级确定模块,用于根据所述检测结果确定金属部件的腐蚀等级;
腐蚀区域标注模块,用于在所述金属部件图像中标注所述腐蚀区域,并显示所述腐蚀等级。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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