[发明专利]高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法及装置有效
| 申请号： | 201810228904.8 | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN108648169B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 陶显;张大朋;刘希龙;徐德;马文治;林福严 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/73;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于高压输电技术领域，具体涉及一种高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法及装置。旨在解决现有技术无法自动识别绝缘子缺陷的问题。本发明提供一种高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法，包括基于获取的高压输电塔绝缘子的图像数据，利用预先构建的定位网络模型定位出绝缘子在图像数据中的区域位置；通过预先构建的区域裁剪网络模型对区域位置进行裁剪，得到优化区域位置；利用预先构建的深度残差网络对优化区域位置进行绝缘子识别，再次利用深度残差网络对绝缘子中缺陷进行识别，标记绝缘子缺陷的位置信息。本发明能够自动从图像中识别出绝缘子的位置，并且在其基础上识别出绝缘子的缺陷，提高了识别的精度和准度。 | ||
| 搜索关键词： | 高压 输电 绝缘子 缺陷 自动识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法，其特征在于，所述方法包括：基于获取的高压输电塔绝缘子的图像数据，利用预先构建的定位网络模型定位出所述绝缘子在所述图像数据中的区域位置，确定所述区域位置为所述绝缘子图像数据；通过预先构建的区域裁剪网络模型对所述区域位置进行裁剪，得到优化区域位置；利用预先构建的深度残差网络对所述优化区域位置进行绝缘子识别，再次利用所述深度残差网络对所述绝缘子中缺陷进行识别，标记所述绝缘子缺陷的位置信息；其中，所述定位网络模型基于深度卷积神经网络模型构建，并在所述深度卷积神经网络模型中加入区域建议网络，对其进行训练。
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