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[發(fā)明專利]機(jī)器人巡檢圖像的表計位置檢測方法、裝置及存儲介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910324251.8 申請日: 2019-04-22
公開(公告)號: CN110136197A 公開(公告)日: 2019-08-16
發(fā)明(設(shè)計)人: 張貴峰;田治仁;廖永力;王頌;李銳海;侯春萍;楊陽;李北辰;王致芃;趙林杰;王俊錁;龔博;黃增浩;馮瑞發(fā);何錦強(qiáng) 申請(專利權(quán))人: 南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司;中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司
主分類號: G06T7/70 分類號: G06T7/70;G06N3/04
代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202 代理人: 麥小嬋;郝傳鑫
地址: 510670 廣東*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 表計 訓(xùn)練圖像 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 巡檢圖像 機(jī)器人 位置檢測 卷積 待測試圖像 采樣單元 存儲介質(zhì) 下采樣 位置檢測裝置 背景檢測 采樣結(jié)果 檢測結(jié)果 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 錯誤率 第一層 小尺度 殘差 構(gòu)建 兩層 去除 預(yù)設(shè) 檢測 重復(fù)
【說明書】:

發(fā)明公開了一種機(jī)器人巡檢圖像的表計位置檢測方法,包括:將巡檢圖像按預(yù)設(shè)的比例分為訓(xùn)練圖像和待測試圖像;構(gòu)建初始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并去除初始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的小尺度的訓(xùn)練卷積層,得到表計訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);表計訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收訓(xùn)練圖像,訓(xùn)練圖像經(jīng)過第一層卷積層后,對訓(xùn)練圖像進(jìn)行一次下采樣;訓(xùn)練圖像經(jīng)過采樣單元后,對訓(xùn)練圖像進(jìn)行下采樣;根據(jù)采樣結(jié)果訓(xùn)練表計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);其中,采樣單元包括兩層卷積層及一層殘差層;將待測試圖像輸入訓(xùn)練后的表計訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到表計檢測結(jié)果。本發(fā)明公開的一種機(jī)器人巡檢圖像的表計位置檢測方法,能夠提高檢測速度,降低背景檢測錯誤率,避免重復(fù)識別現(xiàn)象。本發(fā)明還公開了一種機(jī)器人巡檢圖像的表計位置檢測裝置和存儲介質(zhì)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及表計位置檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種機(jī)器人巡檢圖像的表計位置檢測方法、裝置及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

變電站是電力系統(tǒng)的重要組成部分,因而需要通過變電站智能監(jiān)控作業(yè),來有效保證變電站的運行安全。當(dāng)前,許多變電站的智能監(jiān)控依靠智能機(jī)器人巡檢的方法來完成。相較于傳統(tǒng)的定點監(jiān)控方法,利用智能機(jī)器人對變電站巡檢具有部署方便,節(jié)約開銷的優(yōu)點。表計是變電站中監(jiān)控安全情況的重要設(shè)備,通過讀取變電站表計的顯示狀態(tài)或當(dāng)前數(shù)值,可以明確當(dāng)前變電站的運行狀態(tài)。

正確識別表計類型是對變電站表計狀態(tài)及顯示數(shù)值讀取的必要前提。利用智能機(jī)器人巡檢采集到的圖像包含多種類型的表計,其中有壓力表,液壓表,油位表,避雷針指示器等。除此之外,相同類型的表計又有多種型號,因此設(shè)計一種能夠?qū)Σ煌愋投嘈吞柕谋碛嬤M(jìn)行識別的模型是當(dāng)前實現(xiàn)機(jī)器人智能巡檢所面臨的的一項巨大挑戰(zhàn)。

現(xiàn)有技術(shù)中,表計的檢測方法有:(1)以RCNN、Fast-RCNN為代表的基于預(yù)選框的思想來實現(xiàn)目標(biāo)檢測;(2)以YOLO為代表的基于回歸思想的目標(biāo)檢測算法。

本發(fā)明人在實施本發(fā)明的過程中發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有技術(shù)中存在以下技術(shù)問題:

(1)RCNN、Fast-RCNN算法結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜,運行速率較慢;(2)YOLO 算法會出現(xiàn)重復(fù)檢測出同一物體的現(xiàn)象。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供一種機(jī)器人巡檢圖像的表計位置檢測方法,提高了檢測速度,降低了背景檢測錯誤率,避免了重復(fù)識別現(xiàn)象。

本發(fā)明實施例一提供一種機(jī)器人巡檢圖像的表計位置檢測方法,包括:

將巡檢圖像按預(yù)設(shè)的比例分為訓(xùn)練圖像和待測試圖像;

構(gòu)建初始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并去除所述初始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的小尺度的訓(xùn)練卷積層,得到表計訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

所述表計訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收所述訓(xùn)練圖像,所述訓(xùn)練圖像經(jīng)過第一層卷積層后,對所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行一次下采樣;所述訓(xùn)練圖像經(jīng)過采樣單元后,對所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行下采樣;根據(jù)采樣結(jié)果訓(xùn)練所述表計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);其中,所述采樣單元包括兩層卷積層及一層殘差層;

將所述待測試圖像輸入訓(xùn)練后的所述表計訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到表計檢測結(jié)果。

作為上述方案的改進(jìn),所述訓(xùn)練圖像經(jīng)過采樣單元后,對所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行下采樣,具體包括:

所述訓(xùn)練圖像經(jīng)在第一個所述采樣單元之后進(jìn)行,對所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行下采樣;再經(jīng)過兩個所述采樣單元后,對所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行下采樣;經(jīng)過八個所述采樣單元后,對所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行下采樣。

本發(fā)明實施例二對應(yīng)提供了一種機(jī)器人巡檢圖像的表計位置檢測裝置,包括:

圖像分類單元,用于將巡檢圖像按預(yù)設(shè)的比例分為訓(xùn)練圖像和待測試圖像;

網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建單元,用于構(gòu)建初始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并去除所述初始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的小尺度的訓(xùn)練卷積層,得到表計訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

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