[發明專利]高壓輸電塔絕緣子缺陷自動識別的方法及裝置

有效

• 申請號: 201810228904.8
• 申請日: 2018-03-20
• 公開（公告）號: CN108648169B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 陶顯;張大朋;劉希龍;徐德;馬文治;林福嚴
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/73;G06Q50/06
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩

1.一種高壓輸電塔絕緣子缺陷自動識別的方法，其特征在于，所述方法包括：

基于獲取的高壓輸電塔絕緣子的圖像數據，利用預先構建的定位網絡模型定位出所述絕緣子在所述圖像數據中的區域位置，確定所述區域位置為所述絕緣子圖像數據；

通過預先構建的區域裁剪網絡模型對所述區域位置進行裁剪，得到優化區域位置；

利用預先構建的深度殘差網絡對所述優化區域位置進行絕緣子識別，再次利用所述深度殘差網絡對所述絕緣子中缺陷進行識別，標記所述絕緣子缺陷的位置信息；

其中，

所述定位網絡模型基于深度卷積神經網絡模型構建，并在所述深度卷積神經網絡模型中加入區域建議網絡，對其進行訓練；

所述方法還包括訓練所述定位網絡模型的步驟，其步驟包括：

對所述高壓輸電塔絕緣子的圖像進行映射變換，得到標準絕緣子圖像，其中所述映射變換的方法如下公式所示：

其中，表示所述標準絕緣子圖像中的像素點，表示所述高壓輸電塔絕緣子圖像中的像素點，m表示旋轉和尺度系數，t表示平移系數；

利用分割卷積神經網絡對所述標準絕緣子圖像進行分割，得到絕緣子的輪廓圖像；

將所述絕緣子的輪廓圖像與預設的不含絕緣子的背景圖像進行融合，得到融合絕緣子圖像；

對所述融合絕緣子圖像進行裁剪，將裁剪后的融合絕緣子圖像進行隨機高斯模糊和隨機亮度變換操作，得到定位網絡模型的訓練樣本。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，“利用預先構建的深度殘差網絡對所述優化區域位置進行絕緣子識別，再次利用所述深度殘差網絡對所述絕緣子中的缺陷進行識別”，其方法為：

將所述優化區域位置輸入所述深度殘差網絡生成所述絕緣子的固定長度特征圖，提取所述固定長度特征圖中絕緣子的初步特征；

將所述絕緣子的初步特征輸入所述深度殘差網絡進行絕緣子缺陷識別，得到識別結果，并在所述深度殘差網絡的全連接層分割絕緣子缺陷的位置信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，“利用預先構建的定位網絡模型定位出所述絕緣子在所述圖像數據中的區域位置”，其方法為：

將所述圖像數據輸入所述定位網絡模型生成所述絕緣子的特征圖，在所述特征圖上設計多個長寬比不同的矩形區域，并對所述矩形區域的特征進行分類；

根據所述矩形區域的特征類別判斷所述矩形區域中是否包含絕緣子，若包含，則分割所述絕緣子所在圖像數據中的區域位置。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述定位網絡模型包括VGG網絡、區域建議網絡和全連接層，所述VGG網絡用于圖像特征提取，所述區域建議網絡用于目標區域提取，所述全連接層用于分割目標區域。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，“通過預先構建的區域裁剪網絡模型對所述區域位置進行裁剪”之前，該方法還包括：

判斷所述區域位置的面積是否大于預設的面積閾值，若是，則對所述區域位置進行裁剪，其中，計算所述區域位置的面積的方法如下公式所示：

其中，R表示所述區域位置的面積，H、W分別表示所述高壓輸電塔絕緣子的圖像的高度和寬度，[x₁，y₁]表示所述絕緣子的區域位置的左上角坐標，[x₂，y₂]表示所述絕緣子的區域位置的右下角坐標。

6.一種存儲裝置，其中存儲有多條程序，其特征在于，所述程序適于由處理器加載并執行如權利要求1-5任一項所述的高壓輸電塔絕緣子缺陷自動識別的方法。

7.一種處理裝置，包括處理器、存儲設備；處理器，適于執行各條程序；存儲設備，適于存儲多條程序；其特征在于，所述程序適于由處理器加載并執行如權利要求1-5任一項所述的高壓輸電塔絕緣子缺陷自動識別的方法。