[发明专利]基于输电线路巡检图像的防震锤脱落检测方法在审

专利信息
申请号: 202010875888.9 申请日: 2020-08-27
公开(公告)号: CN112070730A 公开(公告)日: 2020-12-11
发明(设计)人: 郭高鹏;庞红旗;罗玉鹤;钟维军;郑明军;金启海;蒋菲;张舜;叶梁恒 申请(专利权)人: 宁波市电力设计院有限公司;福建博电工程设计有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 陈明鑫;蔡学俊
地址: 315020 浙江省宁*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 基于 输电 线路 巡检 图像 防震 脱落 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于输电线路巡检图像的防震锤脱落检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤S1:对电力巡检图像数据进行预处理,得到预处理后的图像数据;

步骤S2:基于预处理后的图像数据,构建防震锤目标检测数据集;

步骤S3:构建基于DSSD的防震锤目标检测模型;

步骤S4:根据防震锤目标检测数据集,训练防震锤目标检测模型;

步骤S5:将防震锤目标检测数据集通过防震锤目标检测模型测试后的防震锤目标进行截取、标注处理,并构建防震锤固定夹检测数据集;

步骤S6:构建防震锤固定夹检测模型,并根据防震锤固定夹检测数据集,训练防震锤固定夹检测模型;

步骤S7:将待检测的防震锤电力图像依次通过训练后的防震锤目标检测模型和防震锤固定夹检测模型,判断防震锤掉把故障,并根据固定夹识别结果判断防震锤缺失故障。

2.根据权利要求1所述的基于输电线路巡检图像的防震锤脱落检测方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:

步骤S11:利用拉普拉斯算子对电力巡检图像数据进行锐化处理,获得边缘清晰的电力图像;

步骤S12:对边缘清晰的电力图像进行去雾处理,利用暗通道先验去雾法对电力图像进行去雾处理,获得预处理后的图像数据。

3.根据权利要求1所述的基于输电线路巡检图像的防震锤脱落检测方法,其特征在于,所述步骤S2具体为:

步骤S21:对预处理后的图像数据中的防震锤目标使用LabelME进行目标信息的记录,并生成xml格式的电力图像标注文件;

步骤S22:将防震锤图像与标注文件,以预设比例划分成所需要的防震锤训练集和测试集。

4.根据权利要求3所述的基于输电线路巡检图像的防震锤脱落检测方法,其特征在于,所述电力图像标注文件具体包括图像中的所有待检测目标的坐标信息、所属类别信息与难样本信息。

5.根据权利要求1所述的基于输电线路巡检图像的防震锤脱落检测方法,其特征在于,所述防震锤目标检测模型基于DSSD网络模型,在DSSD中加入top-down网络结构进行高低层特征融合,将浅层和深层的特征图在对应的信道上做乘法运算;并在预测时加入残差单元,在残差旁路将原来的特征图用的卷积核做处理后与网络主干道的特征图做通道间加法。

6.根据权利要求1所述的基于输电线路巡检图像的防震锤脱落检测方法,其特征在于,所述防震锤固定夹检测模型具体为:

将待检测的防震锤图像经过训练后的防震锤目标检测模型,经过网络前向传播后,得到防震锤目标检测结果;

对图像中所有检测出的防震锤进行连接形成一条防震锤中心点连接线,并对该线进行横向扩展,得到防震锤连接区域;

将该区域进行单把防震锤与固定夹的标注,并构建单把防震锤与固定夹训练数据集;

将构建好的数据集通过该模型进行训练,不加载预训练模型并训练至网络收敛,得到训练后的防震锤固定夹检测模型。

7.根据权利要求1所述的基于输电线路巡检图像的防震锤脱落检测方法,其特征在于,所述步骤S7具体为:

步骤S71:将待检测的防震锤电力图像通过训练后的防震锤目标检测模型后,提取防震锤目标位置,并根据坐标位置建立候选搜索区域;

步骤S72:根据检测到的防震锤目标结果,在搜索候选区域中,将防震锤目标ROI从图像中去除,并将图像通过训练后的防震锤固定夹检测模型,判断防震锤掉把故障,并根据固定夹识别结果判断防震锤缺失故障。

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