[发明专利]一种输电线路巡检目标识别方法及装置

说明书

本申请公开了一种输电线路巡检目标识别方法及装置，通过对采集到的原始图像进行预处理，提取出包含识别目标的处理图像，并对处理图像进行变形、附加环境条件，从而获得具有结合环境条件的变形图像和/或处理图像，来模拟不同拍摄角度和不同环境条件下的图像，并由增广操作后的处理图像、变形图像和附加图像共同组成图像数据集，从而提高了数据量和多样性，将图像数据集输入到分割网络训练出的目标分割网络模型，能够快速准确的识别出不同拍摄角度和不同环境下的输电线路中的识别目标，从而减少背景、天气和光照等环境对提取输电线路中识别目标的影响，降低了识别和定位输电线路的难度。

技术领域

本申请涉及输电线路巡检技术领域，尤其涉及一种输电线路巡检目标识 别方法及装置。

背景技术

在输电线路巡检等领域采用无人机作业，不仅可以保证作业人员的人身 安全，还将节约大量的人力成本，提高生产效率。

但是，在室外非结构化作业环境中，无人机视觉系统采集到的图像易受 背景、天气和光照等各种环境因素的影响，极大地干扰了输电线路的提取效 果，増加了识别和定位输电线路的难度。

因此，目前亟需一种能够降低环境因素干扰的线路巡检目标识别方法。

发明内容

本申请提供了一种输电线路巡检目标识别方法及装置，用于解决所采集 的图像易受环境因素的影响从而导致增加识别和定位输电线路的难度的技术 问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种输电线路巡检目标识别方法，包 括以下步骤：

对预先采集的输电线路的原始图像进行预处理，以得到处理图像，所述 处理图像中含有识别目标；

对所述处理图像进行变形处理，以得到变形图像；

对所述处理图像和/或所述变形图像附加环境条件，以得到带有环境条件 的附加图像；

对所述处理图像、所述变形图像和所述附加图像分别进行增广操作，获 得增广后的图像数据集；

根据所述增广后的图像数据集对分割网络进行训练，以获得输出所述增 广后的图像数据集相应的识别目标的目标分割网络模型；

通过所述目标分割网络模型提取待识别的原始图像中的所述识别目标。

优选地，所述对预先采集的输电线路的原始图像进行预处理，以得到处 理图像，所述处理图像中含有识别目标的步骤具体包括：

将所述原始图像进行切割，以获得若干个尺寸一致的切割图像；

在若干个所述切割图像中自动和/或手动标注含有所述识别目标的切割图 像，从而将标注的所述切割图像作为处理图像。

优选地，所述对所述处理图像进行变形处理，以得到变形图像的步骤具 体包括：

将所述处理图像以水平翻转、垂直翻转、随机角度旋转、90°旋转、180° 旋转、270°旋转、随机缩放和扭曲变形中的一种变形方式或多种变形方式组合 进行变形处理，以得到所述变形图像。

优选地，所述对所述处理图像和/或所述变形图像附加环境条件，以得到 带有环境条件的附加图像的步骤具体包括：

根据环境条件对所述处理图像和/或所述变形图像进行亮度操作、背景操 作和添加气象效果操作中的图像操作中一种操作或多种操作组合，以得到带 有所述环境条件的所述附加图像，所述附加图像包括亮度图像、背景图像和 效果图像。

优选地，所述分割网络包括编码层和解码层，则所述根据所述增广后的 图像数据集对分割网络进行训练，以获得输出所述增广后的图像数据集相应 的识别目标的分割网络模型的步骤具体包括：

将所述增广后的图像数据集输入至所述编码层进行编码处理，得到对应 的多个目标图像；