[发明专利]一种用于输电线路部件智能自动识别的方法

摘要

本发明公开了一种用于输电线路部件智能自动识别的方法，包括以下步骤S1、无人机巡检输电线路原图像作为图像源，手动标记杆塔、绝缘子、均压环、间隔棒等部件在原图像中的位置，并给每个部件添加属性标签，构建输电线路部件识别训练数据集合。S2、利用卷积神经网络与特征金字塔网络，提取输电线路图像多层次特征。S3、以提取到的图像特征和标定的标签数据为训练输入数据，计算位置敏感得分图，并计算分类与回归网络的损失值，利用随机梯度下降法优化分类网络与回归网络的参数，从而实现训练数据中部件的最优分类与定位。S4、根据输电线路识别训练得到的训练参数，初始化检测网络，批量导入输电线路巡检数据，实现部件的自动定位与分类。

主权项

一种用于输电线路部件智能自动识别的方法，其特征是，包括以下步骤：S1、巡检数据图像样本预处理步骤：以巡检数据原图像作为图像源，标记输电线路部件在原图像中的位置，并对每个输电线路部件添加属性标签，构建输电线路部件识别训练数据集合；S2、特征提取步骤：对完成预处理的巡检数据图像样本，利用卷积神经网络与特征金字塔网络，提取输电线路图像多层次特征；S3、训练目标定位回归网络与分类网络步骤：以提取到的输电线路图像多层次特征和标定的属性标签数据为训练输入数据，计算位置敏感得分图，并计算分类网络与目标定位回归网络的损失值，利用随机梯度下降法优化分类网络与回归网络的参数，从而实现训练数据中输电线路部件的最优分类与定位；S4、输电线路部件检测步骤：根据输电线路识别训练得到的训练参数，初始化检测网络，批量导入输电线路巡检数据，实现部件的自动定位与分类。