[发明专利]一种元学习小样本输电线缺陷目标检测和告警系统及方法

权利要求书

1.一种元学习小样本输电线缺陷目标检测和告警系统，其特征在于，所述目标检测和告警系统包括离线训练模块和在线检测模块：

所述离线训练模块包括用于训练基于元学习的目标检测模型，该模型实现从有限图像样本中学习准确分类和精准定位；

所述在线检测模块采集输电线路缺陷图像，将图像传输给训练好的目标检测模型进行缺陷检测，根据缺陷类别等级，发送对应的告警信息；

所述离线训练模块包括的训练步骤为：

步骤一，在样本充足的基类C_base上进行训练，样本包括标注信息；

步骤二，在C_base和带有标签的输电线路缺陷C_defect上同时训练，由于输电线路缺陷图像样本数量少，步骤二的训练需要配合C_defect，满足N_class-K_bbox；

所述基于元学习的目标检测模型包括三个模块：特征提取模块、元学习模块和目标检测子网络：

所述特征提取模块以ResNet网络为主体，实现query图像的特征提取，生成对应的特征向量F_query＝D(I),其中D代表特征提取网络，I代表输入图像，F代表特征向量；

所述元学习模块用于生成具有权重系数的权重向量，元学习模块N个类别中每一类随机抽取一张图像组成supportset,学习预测系数α_i,调整特定类图像特征的权重，推理query图像中更重要的部分，得到特定类的特征F_i；

所述目标检测子网络接收元学习模块得到的特定类的特征，对bbox位置偏移量和分类分数进行回归，得到输入图像中目标的类别以及位置信息。

2.根据权利要求1所述的一种元学习小样本输电线缺陷目标检测和告警系统，其特征在于，所述在线检测模块包括图像采集模块、输电线缺陷检测模块和告警模块。

3.根据权利要求2所述的一种元学习小样本输电线缺陷目标检测和告警系统，其特征在于，所述图像采集模块用于采集输电线路缺陷图像数据，并且图像以拍摄位置的经纬度和采集时间作为图像名称。

4.根据权利要求3所述的一种元学习小样本输电线缺陷目标检测和告警系统，其特征在于，所述输电线缺陷检测模块即离线训练的基于元学习的目标检测模块，将采集的实时图像输入训练好的模型，得到输电线路缺陷的类别和位置信息，并将信息传递给告警模块。

5.根据权利要求4所述的一种元学习小样本输电线缺陷目标检测和告警系统，其特征在于，所述输电线检测模块同样包括离线训练中的三个模块，特征提取模块、元学习模块和目标检测子网络，特征提取模块提取待测图像的特征，元学习模块调整权重系数，得到特定类别的特征，传输给目标检测子网络，预测待测图像的目标类别和位置信息。

6.一种元学习小样本输电线缺陷目标检测和告警方法，通过权利要求1-5中任意一项权利要求所述的系统实施，其特征在于，还包括告警模快，所述告警方法步骤为：步骤一：告警模块首先获取待测图像的名称，名称中包括拍摄图像的经纬度信息I_loc以及拍摄图像的时间I_time，其次，获取模型推断的结果-检测目标的类别I_cls以及位置信息，根据目标类别判断输电线缺陷等级I_grade，输电线路缺陷等级共分为三类：一般缺陷、严重缺陷和紧急缺陷，从左到右，严重程度递增：G_defect＝{g₁，g₂，g₃}；

步骤二：生成对应的告警信息，告警信息由拍摄图像的经纬度信息、缺陷类别以及缺陷等级三个信息组成：Assert＝I_loc+I_grade+I_cls；

步骤三：判断告警信息是否冲突，若无冲突，则直接将告警信息发送给工作人员；若告警信息冲突，则比较缺陷等级，缺陷等级越高优先级越高，按照优先级顺序发送告警信息。