[發明專利]一種基于人類概念學的電力設備目標識別方法

在審

• 申請號: 202010978271.X
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112102296A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 劉亞東;嚴英杰;熊思衡;裴凌;李喆;徐鵬;蘇磊;傅曉飛;江秀臣
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 朱寶慶

本發明公開了一種基于人類概念學的電力設備目標識別方法，包括，建立電力設備圖像數據集，并對所述電力設備圖像中的電力設備進行標注；通過利用標注后的數據集訓練神經網絡和貝葉斯網絡，分別獲得識別結果和條件概率；利用所述條件概率計算聯合概率；篩選最高聯合概率所對應的識別結果作為所述電力設備的識別結果，完成所述電力設備的識別。本發明通過結合Mask R?CNN和概率圖模型，底層使用Mask R?CNN，頂層使用貝葉斯網絡對電力設備圖像進行識別訓練，使得通過少量的數據樣本也能達到很好的識別效果，且成功地提升了Mask R?CNN模型的性能。

技術領域

本發明涉及圖像識別的技術領域，尤其涉及一種基于人類概念學的電力設備目標識別方法。

背景技術

檢查高壓設備是確保設備可靠供電的有效手段，隨著中國國有企業固定崗位政策的實施和電網的發展，設備檢查的問題日益突出，如果能夠采用先進的檢測診斷技術，實現變電站關鍵設備的無人值守檢查和對隱患，異常情況的自動判斷，則可以極大地解放一線人員的檢查負擔，大大提高了當前變電站運維水平。

在電力設備目標識別領域，國內外學者進行了一定的研究并取得了一定的成就。在國外，一些學者使用紅外和可見光圖像來實現電線檢測目標。首先，從紅外和可見光傳感器獲取視頻流圖像，然后使用圖像處理確定電線是否有故障，并通過復合圖像流實時顯示；除了輸電線路，一些學者還嘗試了絕緣算子的方向。他們提出了一種基于視頻的在線檢測方法。該方法使用諸如模板，直方圖和邊緣之類的信息來考慮亮度不同時的情況，并用于傾斜絕緣體和降雪檢測。

六年前的中國，有人指出，圖像識別技術的發展為智能電網的實現提供了技術保障，它可以解決電力設備在線監控面臨的巨大計算問題，對提高電力設備的在線監測意義重大。一般的方法是在對攝像機采集的變電站的圖像進行預處理之后，提取出電力設備目標形狀的不變矩，并將其用作特征向量，使用支持向量機識別電力設備的類型，然后使用設備操作圖片和數據庫比較圖片以確定是否存在故障。使用支持向量機進行訓練時，該方法一次只能訓練兩個類別，但是電力設備種類很多，因此需要多次使用支持向量機，由于總運行時間是所有SVM訓練時間的總和，因此效率很低。

還有其他方法可以定位和識別電力設備標志，以讀出電力設備的類型和參數。這種方法有一定的局限性，一方面，圖片的分辨率可能無法滿足要求，另一方面，這項工作并沒有必要使用圖像識別方法。例如，為了減少圖像識別算法的運行時間，使用了模板匹配算法，電力設備的特定部分用作模板來遍歷和匹配整個圖片。例如，要識別變壓器，只需在圖片中找到絕緣算子，計算效率大大提高，但是此方法的先決條件是拍攝相機的角度是已知且固定的，這等效于拍攝對象的已知形狀和大小。

發明內容

本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發明的范圍。

鑒于上述現有存在的問題，提出了本發明。

因此，本發明提供了一種基于人類概念學的電力設備目標識別方法，解決了現有方法需要提前知道電力設備圖片或視頻的拍攝角度，否則無法達到預期效果的問題。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：包括，建立電力設備圖像數據集并進行標注；利用標注后的數據集訓練神經網絡和貝葉斯網絡，分別獲得識別結果和條件概率；結合所述條件概率計算聯合概率；篩選最高聯合概率所對應的識別結果作為所述數據集中電力設備的識別結果，完成所述電力設備的識別。

作為本發明所述的一種基于人類概念學的電力設備目標識別方法的一種優選方案，其中：所述數據集包括，利用VIA VGG圖像注釋器標記工具建立包含750張所述電力設備圖像的數據集，其中所述電力設備圖像由變電站檢查機器人拍攝。