[發明專利]一種基于改進yolo_v3的鳥巢隱患檢測方法

在審

• 申請號: 202011021047.8
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112149579A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 孫杰;彭龍;康鵬飛
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司南通供電分公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/70;G08B3/10;G08B21/18
• 代理公司: 南通市永通專利事務所(普通合伙) 32100
• 代理人: 葛雷

1.一種基于改進yolo_v3的鳥巢隱患檢測方法，其特征是：包括信息采集步驟、信息分析步驟以及監控報警步驟；所述信息采集步驟為通過無人機獲取高清圖像，所述信息分析步驟為通過計算機對所述圖像進行識別分析，所述監控報警步驟為對所述信息分析步驟得到的結果進行展示并報警。

2.根據權利要求1所述的一種基于改進yolo_v3的鳥巢隱患檢測方法，其特征是：所述信息分析步驟為采用改進yolo_v3算法對所述視頻進行識別分析。

3.根據權利要求2所述的一種基于改進yolo_v3的鳥巢隱患檢測方法，其特征是：所述信息分析步驟包括以下步驟：

S1：基于輸電線路鐵塔上鳥巢圖像數據的分布特點，提出一種改進yolo_v3模型；

S2：無人機拍攝高清圖像，并將該圖像輸入S1中得到的改進yolo_v3模型；

S3：將S2中得到的圖像劃分成為S×S的格柵，并判斷每個格柵中是否存在物體的中心；

S4：每個格柵負責檢測中心落在該格柵內的物體的坐標位置、類別、準確度，得到鳥巢位置信息、鐵塔位置信息；

S5：邏輯判斷，即根據S4中檢測得到的鳥巢位置信息、鐵塔位置信息，判斷是否存在鳥巢隱患。

4.根據權利要求3所述的的一種基于改進yolo_v3的鳥巢隱患檢測方法，其特征是：采用適用于高分辨率、大感受野骨干網絡的空洞卷積。

5.根據權利要求3所述的一種基于改進yolo_v3的鳥巢隱患檢測方法，其特征是：所述步驟S4中，當檢測得到鳥巢位置信息位于鐵塔位置信息以內時，將此鳥巢判斷為鳥巢隱患，所述監控報警步驟報警。

6.根據權利要求3所述的一種基于改進yolo_v3的鳥巢隱患檢測方法，其特征是：所述步驟S4中檢測得到的準確度≥70%時，啟動步驟S5；所述步驟S4中檢測得到的準確度≤50%時，不啟動步驟S5；所述步驟S4中檢測得到的準確度在50%~70%之間時，將重復檢測過程，重復檢測3次，取3次檢測準確度的平均值，若平均值≥50%，則啟動步驟S5。