[發明專利]電力部件識別方法、裝置和計算機設備

在審

• 申請號: 201911258770.5
• 申請日: 2019-12-10
• 公開（公告）號: CN111027480A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: 董召杰;趙繼光;吳洋;李習峰
• 申請（專利權）人: 南方電網數字電網研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 馮右明

本發明涉及一種電力部件識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質，通過獲取無人機拍攝的包括至少一個種類待識別的電力部件的輸電線路圖像，然后通過目標識別模型識別上述輸電線路圖像中的電力部件，其中該目標模型可以根據輸電線路圖像樣本訓練得到，無人機可以根據從上述輸電線路圖像中識別出的電力部件的位置和種類，分別在輸電線路圖像中相應位置上標記上述輸電線路圖像中待識別電力部件的位置和種類。相較于傳統的在服務器中使用邊緣檢測算法或基于閾值分割方法識別圖片中的電力部件，本申請提供的方案可以通過在大量電力部件在復雜背景中的圖像樣本訓練得到的目標識別模型在無人機中實時識別電力部件，提高了識別電力部件的精度。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，特別是涉及一種電力部件識別方法、裝置、計算機設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

輸電線路是電力系統的重要組成部分，它擔負著傳輸和分配電能的任務。在對電力設備的維護中，通常需要對輸電線路上的電力部件進行識別，由于無人機技術的發展，現在的無人機擁有攜帶方便、操作簡單、反應迅速等優點，因此越來越多國家開始使用無人機巡檢輸電線路。而無人機巡檢時會拍攝大量的輸電線路圖片，需要在大量的無人機拍攝的輸電線路圖片中識別電力部件，傳統的電力部件識別方法通常在服務器中使用邊緣檢測算法或基于閾值分割方法識別圖片中的電力部件，然而，采用邊緣檢測技術時，對于背景復雜的圖片會引入大量干擾邊緣；采用基于閾值分割方法時，無法應對光照或背景頻繁變化的場景。

因此，傳統的電力部件識別方法存在識別精度不高的缺陷。

發明內容

基于此，有必要針對傳統技術識別精度不高的技術問題，提供一種電力部件識別方法、裝置、計算機設備和計算機可讀存儲介質。

一種電力部件識別方法，包括步驟：

獲取無人機拍攝的輸電線路圖像；所述輸電線路圖像為至少一個種類的待識別電力部件的圖像；

通過目標識別模型，識別所述輸電線路圖像中的待識別電力部件的位置以及種類；所述目標識別模型根據輸電線路圖像樣本訓練得到；所述輸電線路圖像樣本包括至少一個種類的電力部件的圖像，以及所述至少一個種類的電力部件的圖像中電力部件的已知位置和已知種類；

根據識別出的電力部件的位置以及種類，分別在所述輸電線路圖像中相應位置上添加相應標記，以標記所述輸電線路圖像中的待識別電力部件的位置以及種類。

在一個實施例中，所述獲取無人機拍攝的輸電線路圖像之前，包括：

獲取至少一個種類的電力部件的圖像；

對每個所述圖像進行標注，得到所述至少一個種類的電力部件的圖像中電力部件的已知位置和已知種類，并根據所述已知位置和已知種類建立對應的標簽文件；

將所述至少一個種類的電力部件的圖像輸入待訓練的識別模型，將所述識別模型的輸出結果與當前輸入圖像對應的標簽文件中信息比較，得到識別誤差；所述輸出結果包括當前輸入圖像中的電力部件的種類和在所述當前輸入圖像中的位置；

根據所述識別誤差，迭代調整所述識別模型中的權值，直到滿足設定的訓練結束條件，根據訓練結束時的識別模型得到所述目標識別模型；

所述訓練結束條件包括：當所述識別誤差在設定范圍內，和/或，迭代次數達到預設數量。

在一個實施例中，所述對每個所述圖像進行標注，還得到：

所述圖像的名稱、所述圖像的路徑、所述圖像的寬度和所述圖像的高度。

在一個實施例中，所述根據所述已知位置和已知種類建立對應的標簽文件，包括：

根據所述已知位置、已知種類、所述圖像的名稱、所述圖像的路徑、所述圖像的寬度和所述圖像的高度，建立對應的標簽文件。