[發(fā)明專利]結(jié)合SSD及Resnet50網(wǎng)絡(luò)的電力箱圖片銹蝕破損識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010326610.6
• 申請日: 2020-04-23
• 公開（公告）號: CN111583197B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 齊冬蓮;韓譯鋒;閆云鳳;吳越;李超勇;于淼
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué);杭州遠(yuǎn)鑒信息科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 北京睿智保誠專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11732
• 代理人: 周新楣

本發(fā)明公開了一種結(jié)合SSD及Resnet50網(wǎng)絡(luò)的電力箱圖片銹蝕破損識別方法。采集電力箱樣本圖片，預(yù)處理并進(jìn)行篩選整理并標(biāo)注，形成訓(xùn)練集；將訓(xùn)練集輸入到SSD目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測輸出電力箱小圖，訓(xùn)練得到電力箱檢測模型；利用電力箱小圖輸入到Resnet50分類網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測判斷出電力箱是否存在銹蝕破損情況，訓(xùn)練得到銹蝕破損檢測模型；通過測試后結(jié)合形成電力箱銹蝕破損識別綜合模型，利用電力箱銹蝕破損識別綜合模型實(shí)現(xiàn)對待測電力箱圖片進(jìn)行檢測。本發(fā)明能夠較好地檢測出電力箱在圖像中的位置并判斷是否出現(xiàn)銹蝕破損等狀況和結(jié)果，解決了電力箱拍攝圖像背景干擾大、銹蝕破損情況判斷困難等問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及了一種檢測并判斷電力箱銹蝕破損的圖像處理方法，尤其是涉及了一種基于SSD目標(biāo)檢測算法及Resnet50分類網(wǎng)絡(luò)的電力箱銹蝕破損自動判定方法。

背景技術(shù)

電力箱作為電力輸送途中(如電纜隧道等)的重要組成設(shè)備，其金屬外殼在潮濕環(huán)境中容易產(chǎn)生銹蝕破損等狀況。在電力隧道巡檢過程中，電力箱的巡檢是較為重要的一項工作。隨著固定攝像頭巡檢及機(jī)器人智能巡檢技術(shù)的發(fā)展，高效準(zhǔn)確的電力箱檢測及銹蝕破損判斷方法能夠使提高智能化巡檢效率，具有較為重要的意義。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決背景技術(shù)中的問題，本發(fā)明提出了一種基于SSD目標(biāo)檢測算法及Resnet50分類網(wǎng)絡(luò)的電力箱圖像中電力箱銹蝕破損識別方法，能夠較好地檢測出電力箱在圖像中的位置并判斷是否出現(xiàn)銹蝕破損等狀況和結(jié)果。

本發(fā)明的技術(shù)方案包括以下步驟：

本發(fā)明方法流程圖如附錄圖1所示，包括以下步驟：

1)采集電力箱樣本圖片，包含不同角度拍攝以及不同種類的電力箱目標(biāo)的各種樣本圖片；

電力箱的種類分為不同廠家、型號和不同大小的電力箱。

2)對采集到的樣本圖片進(jìn)行預(yù)處理并進(jìn)行篩選整理，形成訓(xùn)練集；

3)按照目標(biāo)檢測標(biāo)注方式對步驟2)獲得的電力箱樣本進(jìn)行標(biāo)注，將標(biāo)注后的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練集中的樣本圖片均具有相同的尺寸；

4)將步驟3)獲得的訓(xùn)練集及其位置信息的標(biāo)注輸入到SSD目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測輸出帶有電力箱的圖像區(qū)域作為電力箱小圖，通過調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練得到效果較好的電力箱檢測模型；

5)利用SSD目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出的電力箱小圖及其對應(yīng)的訓(xùn)練集中原有的銹蝕破損情況信息的標(biāo)注輸入到Resnet50分類網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測判斷出電力箱是否存在銹蝕破損情況，通過調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練得到效果較好的銹蝕破損檢測模型；

6)對步驟5)獲得的銹蝕破損檢測模型進(jìn)行測試，在通過測試后與訓(xùn)練好的電力箱檢測模型進(jìn)行結(jié)合，形成統(tǒng)一的基于SSD目標(biāo)檢測算法及Resnet分類網(wǎng)絡(luò)的電力箱銹蝕破損識別綜合模型，利用電力箱銹蝕破損識別綜合模型實(shí)現(xiàn)對待測電力箱圖片進(jìn)行檢測。

所述的綜合模型，由SSD目標(biāo)檢測模型與Resnet50分類模型組成，該綜合結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)電力箱檢測定位與銹蝕破損情況判斷。

所述的電力箱目標(biāo)是電力隧道巡檢過程中的電力箱。

所述步驟3)的訓(xùn)練集標(biāo)注是將每個樣本圖片中對應(yīng)電力箱的位置信息及是否銹蝕破損的情況進(jìn)行標(biāo)注。

所述步驟4)中待調(diào)節(jié)的訓(xùn)練參數(shù)包括學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練批次及數(shù)量。

所述步驟6)中，利用電力箱銹蝕破損識別綜合模型實(shí)現(xiàn)對待測電力箱圖片進(jìn)行檢測，包括：

6.1)待測電力箱圖片輸入后，利用電力箱銹蝕破損識別綜合模型中的SSD目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)部分檢測電力箱位置，預(yù)測裁剪出與電力箱基本相一致大小的圖像區(qū)域作為分類小圖；該分類小圖中充分包含了電力箱的信息。