[發明專利]一種基于改進的Faster RCNN的輸電線路異物檢測方法

在審

• 申請號: 201811358337.4
• 申請日: 2018-11-15
• 公開（公告）號: CN109493337A
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 張衛山;劉霞;耿祖琨
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提出了一種基于改進的Faster RCNN的輸電線路異物檢測方法，包括以下步驟：對采集到的異物圖片進行預處理，增加訓練集的規模；對Faster RCNN中的共享卷積網絡部分進行網絡的改進；對Faster RCNN中的RPN網絡中的anchor大小比列進行調整；對改進后的網絡進行端到端的聯合訓練；用訓練好的檢測模型對圖片進行異物檢測，框出異物的位置并識別出異物的種類。一種基于改進的Faster RCNN的輸電線路異物檢測方法，將圖像處理和深度學習相結合，并采用改進的Faster RCNN以提高輸電線路異物檢測的準確率。

技術領域

本發明涉及圖片處理、人工智能、深度學習，具體涉及到一種基于改進的FasterRCNN的輸電線路異物檢測方法。

背景技術

電力系統對我們國家有著重要的意義，輸電線路網是構成系統的主要的部件，維護輸電線路的安全顯得至關重要。最近幾年，全國各地因為懸掛的風箏、氣球，飄落的塑料薄膜，危及電網安全的事件經常出現.輸電線路纏繞這些異物會縮短高壓電的極限放電距離，對輸電線下的行人，車輛產生威脅.因此，及時準確地發現異物，然后采取相應的清除措施，具有十分重要的意義.

目前排查異物主要有兩種方法：人工巡線法和無人機巡檢法。輸電線路通常經過山川河流、公路橋梁等復雜的地理環境，人工巡線法存在較大的安全隱患，浪費大量的人力物力，且存在巡檢效率低和巡檢效果差等問題。隨后，出現了借助飛行器作為運載工具，裝載可見光成像設備對110～1000KV高壓輸電線走廊進行巡檢的無人機巡檢法。它雖然不受地理環境的影響，巡線速度也比人工巡檢法快，但是無人飛行器傳回的大量圖像數據還是需要人為地判斷線路上是否存在異物，因此導致了這種方法的局限性。

此外，利用圖像形態學對異物進行檢測也是一種常見的方法，先針對圖像中的輸電線路進行了提取，然后在進行檢測。利用圖像形態學進行檢測的一般過程為：首先利用高斯濾波、中值濾波、或者雙邊濾波消除噪聲，提高識別的精度，然后再利用Otsu(最大類間方差)對圖像進行背景和前景的分割，最后利用Hough變換提取輸電線路，再對異物進行識別。由于輸電線路的地理背景差異較大和各種天氣的影響，很難確定一個合適的灰度閾值對所有的圖像都適合，只能針對每一張圖像進行閾值的設定，加重了檢測負擔，使工作效率低下。

近幾年，深度學習得到了飛速的發展，把目標檢測和分類推向了一個新方向。與傳統排查異物的算法不同，它可根據輸入到網絡的數據自動地生成相應特征的描述，具有較高的靈活性和普適性。現階段，我們都是利用Faster RCNN檢測行人，水果等形狀固定的物體，而沒有人嘗試將它應用于異物的檢測。因為Faster RCNN對不規則物體進行檢測時，由于這樣的物體沒有固定的形態，導致神經網絡難以提取到有用的特征，增強了訓練的難度，進而識別效果不理想。

因此提出了一種基于改進的Faster RCNN的輸電線路異物檢測方法，此模型可以自動地提取輸電線路上異物的各種相關特征，進而對異物進行檢測。相比于以上提到的各種方法，此方法較大程度地減少了人的參與，既不需要人為地去判斷異物是否存在，也不需要人為地設定各種閾值，加快了工作的效率，而且它對不規則的異物具有良好的適應性，檢測效果理想。

發明內容

為了解決復雜場景中輸電線路異物(氣球，薄膜，風箏等)檢測不理想的問題，本發明的目的是提供一種基于改進的Faster RCNN的輸電線路異物檢測方法。該方法較好地提高了輸電線路上異物的檢測效果。

發明的一種基于改進的Faster RCNN的輸電線路異物檢測方法，包括：

步驟1：對采集到的異物圖片進行預處理，增加訓練集的規模；

步驟2：對Faster RCNN中的共享卷積網絡部分進行網絡的改進；

步驟3：對Faster RCNN中的RPN網絡中的anchor大小比列進行調整；

步驟4：對改進后的網絡進行端到端的聯合訓練；