[发明专利]一种输电线路绝缘子爆裂识别方法及装置有效

专利信息
申请号: 202010732376.7 申请日: 2020-07-27
公开(公告)号: CN111914720B 公开(公告)日: 2021-08-17
发明(设计)人: 詹炜;朱晨光;舒子桓 申请(专利权)人: 长江大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 代理人: 易贤卫
地址: 434023*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 输电 线路 绝缘子 爆裂 识别 方法 装置
【说明书】:

发明涉及电力巡检技术领域,公开了一种输电线路绝缘子爆裂识别方法,包括以下步骤:采集输电线路图像,对输电线路图像中绝缘子区域进行标注,得到绝缘子标注框;对输电线路图像进行分割,得到多个锚框,选取一部分锚框,根据绝缘子标注框对选取的锚框进行分类,得到包括绝缘子的正样本和不包括绝缘子的负样本;利用正样本和负样本对区域提议网络进行训练,得到绝缘子识别模型;根据绝缘子识别模型对所有锚框进行分类,得到正样本和负样本,对正样本进行爆裂区域标注,得到训练样本;利用训练样本对神经网络进行训练,得到爆裂识别模型;结合绝缘子识别模型以及爆裂识别模型对待识别图像进行爆裂识别。本发明具有巡检效率高的技术效果。

技术领域

本发明涉及电力巡检技术领域,具体涉及一种输电线路绝缘子爆裂识别方法、装置以及计算机存储介质。

背景技术

随着科技的发展和社会的进步,国家对电力的需求越来越大,对供电可靠性的要求也越来越高。目前我国电网规模位居世界第一,共六个跨省区电网系统,其庞大的规模,复杂的地理环境对供电可靠性提出了严峻的挑战。仅靠人工的方式进行电力巡检已经无法完全满足现代电力系统的广泛需求,因此国内外加大了对新型电力巡检技术的研究力度并取得了突破性的进展,如:载人直升机巡检,机器人巡检,固定翼无人机巡检,多旋翼无人机巡检等新型电力巡检技术。其中多旋翼无人机的应用最为广泛。早在2017年,全国各电网公司就已装备了2000余架无人机,使用无人机巡检杆塔总数超过20万座,巡检出存在的问题超过4万处,在巡检作业中取得了不容小觑的作用,其基本工作流程如下:

划定无人机工作区域,设定巡查时间;

无人机飞达指定区域,进行图片拍摄(要求尽可能达到360°全方位);

分析无人机拍摄的图片,并进行问题标注,反馈至调度中心;

调度中心根据问题,安排对应人员进行检修。

但是,由于无人机拍摄图片数目多(单个高架塔拍摄图像大于300张),尺寸大(例如4096*2160),人工进行一张图片标注就需要5-10分钟,工作量巨大。同时执行标注工作的相关人员极易用眼疲劳,从而导致漏标,错标。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足,提供一种输电线路绝缘子爆裂识别方法、装置以及计算机存储介质,解决现有技术中人工进行电路巡检照片的识别标注,效率低、工作量大、且容易出现标注出错的技术问题。

为达到上述技术目的,本发明的技术方案提供一种输电线路绝缘子爆裂识别方法,包括以下步骤:

采集输电线路图像,对输电线路图像中绝缘子区域进行标注,得到绝缘子标注框;

对所述输电线路图像进行分割,得到多个锚框,选取一部分锚框,根据所述绝缘子标注框对选取的锚框进行分类,得到包括绝缘子的正样本和不包括绝缘子的负样本;

利用所述正样本和负样本对区域提议网络进行训练,得到绝缘子识别模型;

根据所述绝缘子识别模型对所有所述锚框进行分类,得到正样本和负样本,对所述正样本进行爆裂区域标注,得到训练样本;

利用训练样本对神经网络进行训练,得到爆裂识别模型;

结合所述绝缘子识别模型以及爆裂识别模型对待识别图像进行爆裂识别。

本发明还提供一种输电线路绝缘子爆裂识别装置,包括处理器以及存储器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,实现所述输电线路绝缘子爆裂识别方法。

本发明还提供一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机该程序被处理器执行时,实现所述输电线路绝缘子爆裂识别方法。

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