[發(fā)明專利]一種電力設(shè)備目標(biāo)識別方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010012244.7 | 申請日: | 2020-01-07 |
| 公開(公告)號: | CN111209864B | 公開(公告)日: | 2023-05-26 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 劉亞東;嚴(yán)英杰;李喆;錢勇;羅林根;汪可友;宋輝;盛戈皞;江秀臣;熊思衡 | 申請(專利權(quán))人: | 上海交通大學(xué) |
| 主分類號: | G06V20/52 | 分類號: | G06V20/52;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/84 |
| 代理公司: | 上海恒慧知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人: | 張寧展 |
| 地址: | 200240 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 電力設(shè)備 目標(biāo) 識別 方法 | ||
1.一種電力設(shè)備目標(biāo)識別方法,其特征在于包括以下步驟:
步驟一、建立包含多張電力設(shè)備圖像的數(shù)據(jù)集,并對每張電力設(shè)備圖像包含的電力設(shè)備進(jìn)行標(biāo)注,以此為輸入,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí);
步驟二、利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對待識別的電力設(shè)備圖像進(jìn)行識別,輸出多個識別結(jié)果;
步驟三、利用訓(xùn)練好的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果進(jìn)行篩選,篩選出對應(yīng)待識別的電力設(shè)備圖像最準(zhǔn)確的識別結(jié)果;
利用標(biāo)簽工具對每張電力設(shè)備圖像包含的電力設(shè)備進(jìn)行標(biāo)注,根據(jù)標(biāo)注信息計算對應(yīng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點和有向邊信息,構(gòu)建對應(yīng)的有向無環(huán)圖,利用數(shù)據(jù)集的多張電力設(shè)備圖像對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,獲得對應(yīng)的條件概率表;
設(shè)置閾值,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有識別結(jié)果進(jìn)行篩選,根據(jù)篩選出的多個識別結(jié)果,重新計算對應(yīng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點和有向邊信息,構(gòu)建對應(yīng)的有向無環(huán)圖,并結(jié)合訓(xùn)練得到的條件概率表,計算對應(yīng)的聯(lián)合概率,選取最高的聯(lián)合概率對應(yīng)的識別結(jié)果,作為待識別的電力設(shè)備圖像最準(zhǔn)確的識別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電力設(shè)備目標(biāo)識別方法,其特征在于:每一個所述節(jié)點設(shè)置為一個設(shè)備,每一條所述有向邊設(shè)置為設(shè)備之間的關(guān)系,其方向由優(yōu)先級較高的節(jié)點指向優(yōu)先級較低的節(jié)點,
整個有向無環(huán)圖的概率分布包括三部分,第一部分設(shè)置為在某幾種設(shè)備存在的前提下,另一個設(shè)備存在的概率Ps,其條件概率表達(dá)式如下所示:
Ps=P(p2|p1,p4)P(p3|p2,p4)...
第二部分設(shè)置為設(shè)置自身概率Pa,即每種設(shè)備的相對面積s大小與該設(shè)備自身的種類有關(guān),其條件概率表達(dá)式如下所示:
Pa=P(s1|p1)P(s2|p2)...
第三部分設(shè)置為空間關(guān)系概率Pr,即設(shè)備與設(shè)備之間的空間關(guān)系與這兩個設(shè)備的類型有關(guān),其條件概率表達(dá)式如下所示:
Pr=P(R1,2|p1,p2)...P(R9,10|p9,p10)
則聯(lián)合概率P分布表達(dá)式如下所示:
P=PsPaPr=P(p2|p1,p4)P(p3|p2,p4)...P(s1|p1)P(s2|p2)...P(R1,2|p1,p2)...P(R9,10|p9,p10)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電力設(shè)備目標(biāo)識別方法,其特征在于:所述標(biāo)注信息包括電力設(shè)備的輪廓、類型和圖像質(zhì)量信息,以json格式文件進(jìn)行存儲,所述輪廓信息設(shè)置為每個設(shè)備外沿取較多的點連接成的多邊形;
所述節(jié)點包含10個參數(shù),分別設(shè)置為設(shè)備類型type,設(shè)備相對面積area,設(shè)備形心的橫坐標(biāo)centroidx,設(shè)備形心的縱坐標(biāo)centroidy,設(shè)備輪廓上每個標(biāo)注點的橫坐標(biāo)xs,設(shè)備輪廓上每個標(biāo)注點的縱坐標(biāo)ys,設(shè)備序號number,設(shè)備的子節(jié)點children,設(shè)備包含的所有像素點mask,設(shè)備的優(yōu)先級priviledge,
其中,設(shè)備類型type,設(shè)備輪廓上每個標(biāo)注點的橫坐標(biāo)xs,設(shè)備輪廓上每個標(biāo)注點的縱坐標(biāo)ys,設(shè)備序號number,設(shè)備的優(yōu)先級priviledge由標(biāo)注信息直接得到,剩余的參數(shù)根據(jù)設(shè)備的輪廓信息計算得到;
所述有向邊包括邊的權(quán)值參數(shù),先判斷兩個節(jié)點之間是否存在邊,再計算邊的權(quán)值參數(shù),均根據(jù)設(shè)備的輪廓信息計算得到。
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