[发明专利]基于空间变换Faster R-CNN模型的变电站设备缺陷在线检测系统在审
申请号: | 202110551736.8 | 申请日: | 2021-05-20 |
公开(公告)号: | CN113284103A | 公开(公告)日: | 2021-08-20 |
发明(设计)人: | 戴金林 | 申请(专利权)人: | 齐丰科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/90;G06T5/00;G06T5/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人: | 蒋昱 |
地址: | 210000 江苏省南京市江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 空间 变换 faster cnn 模型 变电站 设备 缺陷 在线 检测 系统 | ||
1.基于空间变换Faster R-CNN模型的变电站设备缺陷在线检测系统,具体步骤如下,其特征在于:
步骤1,获取离线训练样本:利用红外热像仪和高清摄像机拍摄变电站各种缺陷图像;
步骤2,样本拓展算法处理:将步骤1处理得到的红外图像和可见光图像输入到设计的空间变换模型Spatial transformation model,STM中以得到拓展的红外图像,并确定目标缺陷检测区域;
步骤2中样本拓展算法处理的具体步骤可表述如下:
步骤2.1,利用设计的动态滤波器矩阵将可见光图像从RGB色彩空间映射至LMS色彩空间,其中的映射关系为:
式中,R、G和B分别为图像在RGB通道上的值,L、M和S是经过动态滤波器矩阵处理后得到的像素值,ωt(t=1,2,...,9)为加权系数,且ωt=e-p,指数p满足均匀分布U[0,0.1]。
步骤2.2,利用固定的滤波器矩阵将步骤2.1得到的LMS色彩空间映射至lαβ色彩空间,其中的映射关系为:
式中,l、α和β分别是经过滤波器矩阵处理后可见光图像在lαβ色彩空间中的像素值。
步骤2.3,分别计算可见光图像和红外图像在lαβ色彩空间中的均值和标准差和而后结合步骤2.2得到的l、α和β的值计算扩展后得到的最终像素值l'、α'和β',具体的表达式为:
步骤3,改进的Faster R-CNN模型训练:将得到的拓展红外图像输入到改进的FasterR-CNN模型中,不断训练使得模型收敛;
步骤4,模型在线应用:将步骤1~步骤3训练得到的模型安装于上位机程序中,利用信息交互系统实时处理采集到的图像,最终实现对变电站设备缺陷的检测。
2.根据权利要求1所述的基于空间变换Faster R-CNN模型的变电站设备缺陷在线检测系统,其特征在于:
步骤3中改进的Faster R-CNN模型训练的具体步骤可表述如下:
步骤3.1,将扩展后的红外图像输入VGG16模型中以得到提取后的feature map;
步骤3.2,利用RPN网络对feature map进行回归计算,从而生成含有设备缺陷的候选边框,并输出相应的候选框矩阵和得分;
步骤3.3,将步骤3.1得到的feature map和步骤3.2得到的候选区域输入到ROIpooling层进行池化处理以得到候选特征图;
步骤3.4,利用Softmax逻辑回归和全连接层对候选特征图进行处理,实现特征图的分类和最终检测的设备缺陷所对应的边框区域。
其中,考虑到STM模型扩展得到的红外图像与原始的红外图像间存在一定的失真,本专利在Faster R-CNN模型原有的损失函数基础上加以改进,提出了新的损失函数,其表达式为:
式中,Nreg和Ncls分别为预测的边框数量和二分类锚点数,pi为锚点对应的二分类概率,表示实际的锚点分类结果,λ1为回归和分类损失的平衡系数,ei和分别为预测边框和锚点到实际边框的定位误差,Lcorr、Lcls和Lreg分别为红外图像失真损失函数、交叉熵损失函数和锚点的回归损失函数,具体的定义分别如下:
式中,M、N分别表示红外图像的长度和宽度所对应的维度。
3.根据权利要求1所述的基于空间变换Faster R-CNN模型的变电站设备缺陷在线检测系统,其特征在于:步骤4中对模型的在线应用的具体描述为:
将步骤1~步骤3训练得到的模型安装于上位机程序中,而后利用训练好的模型实时对采集的变电站红外图像进行缺陷检测,如果检测出缺陷,则发出警报,否则机器人继续巡检。
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