[發(fā)明專利]一種輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)、方法及應(yīng)用在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201811290178.9 | 申請(qǐng)日: | 2018-10-31 |
| 公開(公告)號(hào): | CN110197475A | 公開(公告)日: | 2019-09-03 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 李寧;鄭仟;陳煒;白陸;楊少賓;張曉波;海發(fā)林;羅宏洋;張悅;李波 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 國(guó)網(wǎng)寧夏電力有限公司檢修公司 |
| 主分類號(hào): | G06T7/00 | 分類號(hào): | G06T7/00;G06T7/73;G06K9/62 |
| 代理公司: | 天津諾德知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 12213 | 代理人: | 欒志超 |
| 地址: | 750001 寧夏回族自治區(qū)銀*** | 國(guó)省代碼: | 寧夏;64 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 絕緣子 定位模型 輸電線路中 自動(dòng)識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 模型參數(shù) 準(zhǔn)確率 巡檢 圖片 更新 輸電線路巡檢 學(xué)習(xí)算法 訓(xùn)練樣本 自動(dòng)處理 檢測(cè) 制作 標(biāo)注 抽取 檢修 應(yīng)用 優(yōu)化 | ||
1.一種輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:
包括樣本制作模塊,用于人工標(biāo)注輸電線路巡檢圖片中的絕緣子,得到帶標(biāo)簽的圖片,從所述帶標(biāo)簽的圖片中獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集;
訓(xùn)練模塊,用于利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)待訓(xùn)練的Faster-Rcnn網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后絕緣子定位模型;
測(cè)試模塊,用于利用所述測(cè)試數(shù)據(jù)集測(cè)試所述絕緣子定位模型,得到所述絕緣子定位模型的準(zhǔn)確率;
修正模塊,用于修正所述絕緣子定位模型;
絕緣子識(shí)別模塊,用于導(dǎo)入待檢測(cè)巡檢圖片,向所述絕緣子定位模型中輸入所述待檢測(cè)巡檢圖片,提取出絕緣子的區(qū)域,標(biāo)注絕緣子位置,得到自動(dòng)識(shí)別圖片。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:還包括模型參數(shù)更新模塊,用于利用所述自動(dòng)識(shí)別圖片重新制作新的所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,在原有所述絕緣子定位模型的基礎(chǔ)上不斷更新模型參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,所述樣本獲取模塊中所述輸電線路巡檢圖片的數(shù)量為至少11萬張。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所述帶標(biāo)簽的圖片中隨機(jī)選取總數(shù)量8/10的圖片作為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,其余2/10的圖片作為所述測(cè)試數(shù)據(jù)集。
5.一種輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1.制作絕緣子定位模型;
S2.導(dǎo)入待檢測(cè)巡檢圖片,向所述絕緣子定位模型中輸入所述待檢測(cè)巡檢圖片,提取出包含絕緣子的區(qū)域,標(biāo)注絕緣子位置,得到自動(dòng)識(shí)別圖片;
S3.更新所述絕緣子定位模型的模型參數(shù),在已識(shí)別的所述自動(dòng)識(shí)別圖片中抽取典型圖片,重新制作新的訓(xùn)練樣本,在原有所述絕緣子定位模型的基礎(chǔ)上不斷更新模型參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于:所述步驟S1具體包括:
S101.制作絕緣子定位樣本,對(duì)無人機(jī)輸電線路巡檢圖片進(jìn)行人工標(biāo)注,標(biāo)出圖中所有的絕緣子,形成帶標(biāo)簽的圖片;從所述帶標(biāo)簽的圖片中隨機(jī)選取部分圖片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,其余的圖片作為測(cè)試數(shù)據(jù)集;
S102.訓(xùn)練絕緣子定位模型,將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入到待訓(xùn)練的Faster-Rcnn網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模型訓(xùn)練,訓(xùn)練使用隨機(jī)梯度下降方法對(duì)Faster-Rcnn模型的參數(shù)進(jìn)行更新迭代,迭代后得到完成訓(xùn)練的絕緣子定位模型;
S103.測(cè)試模型,利用所述測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)所述絕緣子定位模型進(jìn)行測(cè)試,得到所述絕緣子定位模型的定位識(shí)別準(zhǔn)確率;
S104.判斷所述定位識(shí)別準(zhǔn)確率是否達(dá)到準(zhǔn)確率要求,若否,進(jìn)入步驟S105,若是,進(jìn)入步驟S106;
S105.修正模型,根據(jù)所述步驟S103中的測(cè)試結(jié)果,對(duì)所述絕緣子定位模型進(jìn)行修正,進(jìn)入步驟S103;
S106.保存并輸出所述絕緣子定位模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于:所述步驟S101中所述無人機(jī)輸電線路巡檢圖片的數(shù)量為至少11萬張,優(yōu)選為28-46萬張。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于:從所述帶標(biāo)簽的圖片中隨機(jī)選取總數(shù)量8/10的圖片作為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,其余2/10的圖片作為所述測(cè)試數(shù)據(jù)集。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于:所述步驟S102中迭代至少18萬步,優(yōu)選為26-48萬步。
10.根據(jù)權(quán)利要求5-9中任一項(xiàng)所述的輸電線路中的絕緣子自動(dòng)識(shí)別方法在輸電線路巡視方面的應(yīng)用。
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