[發明專利]基于絕緣子圖像檢測模型檢測絕緣子圖像的方法及裝置

有效

• 申請號: 202010852425.0
• 申請日: 2020-08-21
• 公開（公告）號: CN112149713B
• 公開（公告）日: 2022-12-16
• 發明（設計）人: 楊韻潔;張寶海;韓東旭
• 申請（專利權）人: 中移雄安信息通信科技有限公司;中移系統集成有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/80;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 趙秀芹

本申請實施例提供了一種基于絕緣子圖像檢測模型檢測絕緣子圖像的方法及裝置，該方法包括：獲取目標絕緣子圖像；通過第一預設卷積層對目標絕緣子圖像進行特征提取，得到第一特征圖；通過對第一特征圖進行空間變換，得到第二特征圖；通過對目標絕緣子圖像進行特征提取，得到第三特征圖；通過處理第二特征圖和第三特征圖，得到第四特征圖；將第四特征圖輸入區域候選網絡，輸出第五特征圖；將第四特征圖輸入分類器，輸出第四特征圖中的絕緣子類型；本申請實施例能夠基于改進的特征提取網絡較為準確的檢測絕緣子圖像的絕緣子，解決了現有的更快的用于精確物體定位和語義分割的豐富特征層次結構Faster?RCNN對絕緣子圖像檢測正確率較低的問題。

技術領域

本申請屬于計算機視覺和圖像處理領域，尤其涉及一種基于絕緣子圖像檢測模型檢測絕緣子圖像的方法及裝置。

背景技術

目前，在輸電線路中，對絕緣子圖像中的絕緣子目標進行檢測在絕緣子的故障診斷中是至關重要的。在對絕緣子故障進行診斷的過程中，只有準確的識別和定位圖像中的絕緣子目標才能對故障原因進行分析。

目前，對絕緣子的故障診斷主要是對無人機航拍巡線絕緣子圖像中的絕緣子目標進行分析。然而，在輸電線路中，絕緣子的種類較多，包括不同材質、不同形狀和不同顏色的絕緣子。此外，航拍巡線絕緣子圖像背景復雜，圖像差異大進而導致很難找到一種魯棒性較好的方法對航拍圖像中的絕緣子進行識別和定位。

目前有成功將基于卷積神經網絡的目標檢測模型Faster-RCNN應用于絕緣子圖像的絕緣子目標檢測中，但現有的Faster-RCNN對絕緣子圖像檢測正確率較低。

發明內容

本申請實施例提供一種基于絕緣子圖像檢測模型檢測絕緣子圖像的方法及裝置，能夠基于改進的特征提取網絡較為準確的檢測絕緣子圖像的絕緣子，解決了現有的Faster-RCNN對絕緣子圖像檢測正確率較低的問題。

第一方面，本申請實施例提供一種基于絕緣子圖像檢測模型檢測絕緣子圖像的方法，該絕緣子圖像檢測模型包括，特征提取網絡、區域候選網絡和分類器；特征提取網絡中嵌有空間變換網絡；

該方法包括：

獲取目標絕緣子圖像；

通過特征提取網絡中的第一預設卷積層對目標絕緣子圖像進行特征提取，得到第一特征圖；

通過空間變換網絡對第一特征圖進行空間變換，得到第二特征圖；

通過特征提取網絡中的第二預設卷積層對目標絕緣子圖像進行特征提取，得到第三特征圖；

通過處理第二特征圖和第三特征圖，得到第四特征圖；

將第四特征圖輸入區域候選網絡，輸出第五特征圖，第五特征圖中標識有絕緣子所在的位置；

將第四特征圖輸入分類器，輸出第四特征圖中的絕緣子類型。

進一步地，在一種實施例中，通過處理第二特征圖和第三特征圖，得到第四特征圖，包括：

在第一預設卷積核下對第二特征圖進行卷積，得到第六特征圖；

對第三特征圖進行上采樣，得到第七特征圖，第七特征圖與第一特征圖的尺寸相同；

通過處理第六特征圖與第七特征圖，得到第四特征圖。

進一步地，在一種實施例中，通過處理第六特征圖與第七特征圖，得到第四特征圖，包括：

分別在第一預設卷積核下和第二卷積核下對第七特征圖進行卷積，得到第八特征圖和第九特征圖；

對第六特征圖、第八特征圖和第九特征圖用加法進行特征融合，生成融合特征圖；

在第一預設卷積核下對融合特征圖進行卷積，得到第四特征圖。