[发明专利]一种基于生成对抗网络的输电杆塔缺陷检测方法在审
| 申请号： | 201811004849.0 | 申请日： | 2018-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN109242841A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 鲁仁全;张焕坤;张斌;饶红霞;徐雍 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杜鹏飞;杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的输电杆塔缺陷检测方法，包括下述步骤：S1，准备训练样本，将高分辨率的杆塔图片采用多种倍率的下采样，从而得到低分辨率的图片，并与原图组成训练样本对；本发明使用生成对抗网络的方法对模糊的杆塔图像进行超分辨率复原，从大量的数据中发现高低分辨率图片之间的关系，并对其进行复原；使用多个网络对输入图片进行复原，最终网络会选择一个适合的放大倍率的复原图片作为输出；使用多种不同尺寸的图片对来训练深度网络，不仅解决了训练样本不足导致训练不好的问题，而且能让网络能学习到更多的结构特征。 | ||
| 搜索关键词： | 复原 网络 训练样本 杆塔 缺陷检测 输电杆塔 对抗 分辨率图片 图片 超分辨率 低分辨率 放大倍率 高分辨率 输入图片 下采样 图像 模糊 输出 发现 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的输电杆塔缺陷检测方法，其特征在于，包括下述步骤：S1，准备训练样本，将高分辨率的杆塔图片采用多种倍率的下采样，从而得到低分辨率的图片，并与原图组成训练样本对；S2，将步骤S1得到的多种倍率的训练样本对进行以下处理：将高分辨率的图片用于训练鉴别器，将低分辨率的图片用于训练生成器；S3，在训练生成网络的初始阶段，利用生成网络的损失函数来调整生成网络；在训练生成网络的调优阶段，利用生成网络的损失函数与对抗网络的损失函数的和作为损失函数调整生成网络；S4，将日常巡检的杆塔图像输入训练好的生成对抗网络中，使用生成器对杆塔图像进行高分辨率还原；S5，使用缺陷检测器对还原后的杆塔图像进行缺陷检测。
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