[发明专利]一种车载接触网绝缘器消弧缺断在线智能检测方法

权利要求书

1.一种车载接触网绝缘器消弧缺断在线智能检测方法，其特征在于，包括：

采集接触网绝缘器图像以及接触网绝缘器的定位信息，为每一帧图像关联最近邻的定位信息；

对采集到的接触网绝缘器图像首先用深度学习方法对接触网绝缘器图像数据进行预处理，将图像大小进行重置，并将图像数据进行归一化，将归一化后的图像数据通过消弧检测网络提取图像数据中的候选区域；

根据候选区域，消弧检测网络的掩码预测分支输出对应的二值掩码，根据二值掩码进一步进行缺陷分类与检测框的回归，得到绝缘器检测位置(x,y,w,h)；

根据得到的绝缘器检测位置，再利用消弧检测网络进一步检测绝缘器四个消弧是否存在，若检测出四个消弧有缺失、断裂的情况，则返回缺陷类别与绝缘器检测位置(x,y,w,h)，并进行报警。

2.根据权利要求1所述的一种车载接触网绝缘器消弧缺断在线智能检测方法，其特征在于，所述的采集接触网绝缘器图像以及接触网绝缘器的定位信息，包括如下过程：

获取接触网绝缘器图像，在非卫星导航盲区，利用GPS进行初始定位，在卫星导航盲区，利用信号基站进行初始定位；然后利用惯性导航器件进行连续定位，同时在有GPS信号或者基站信号的时候，进行位置校正，同步定位信息和图片时钟信息，为每一帧图片关联最近邻的定位信息。

3.根据权利要求1所述的一种车载接触网绝缘器消弧缺断在线智能检测方法，其特征在于，所述的对采集到的接触网绝缘器图像首先用深度学习方法对接触网绝缘器图像数据进行预处理，将图像大小进行重置，并将图像数据进行归一化；包括如下过程：

首先用深度学习方法对接收到的图像数据进行预处理，利用opencv库自带重置函数将输入图像大小进行重置，重制后将图像数据进行归一化，采用Mask RCNN实例分割算法检测接触网绝缘器图像消弧缺断。

4.根据权利要求1所述的一种车载接触网绝缘器消弧缺断在线智能检测方法，其特征在于，所述的将归一化后的图像数据通过消弧检测网络提取图像数据中的候选区域，具体包括：

通过滑动窗口扫描输入图像并进行卷积操作，结合不同的的尺寸与长宽比，生成互相重叠的区域，并得到每个区域的位置信息，用来提取候选区域。

5.根据权利要求1所述的一种车载接触网绝缘器消弧缺断在线智能检测方法，其特征在于，所述的根据候选区域，消弧检测网络的掩码预测分支输出对应的二值掩码，根据二值掩码进一步进行缺陷分类与检测框的回归，得到绝缘器检测位置(x,y,w,h)，具体的为：取ROI分类器选择的正区域为输入，并生成它们的掩码，根据掩码计算损失函数，即分割误差Loss_mask；损失函数为Loss＝Loss_cls+Loss_box+Loss_mask，通过优化函数来优化损失函数，对分类与检测框进行优化回归，得到绝缘器的检测位置(x，y，h，w)。