[發(fā)明專利]一種基于YOLO3算法的變電站壓板狀態(tài)的識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011252600.9
• 申請(qǐng)日: 2020-11-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112329870A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王世文;楊昕;宋建光;單金燦;李凱;賈志淵;崔海青
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)山東省電力公司威海供電公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 威海科星專利事務(wù)所 37202
• 代理人: 李沫

本發(fā)明提出一種基于YOLO3算法的變電站壓板狀態(tài)的識(shí)別方法，包括以下步驟：收集圖像信息、標(biāo)注訓(xùn)練集、模型訓(xùn)練、模型預(yù)測(cè)以及利用訓(xùn)練合格的YOLO3模型對(duì)含有壓板的圖像進(jìn)行壓板狀態(tài)的識(shí)別。上述基于YOLO3算法的變電站壓板狀態(tài)的識(shí)別方法，其利用當(dāng)前深度學(xué)習(xí)中的YOLO3算法，能夠?qū)Σ杉降囊曨l和照片中的變電站的壓板狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于YOLO3算法的變電站壓板狀態(tài)的識(shí)別方法。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和通訊技術(shù)的快速發(fā)展，變電站內(nèi)的各種設(shè)備趨于智能化，由于變電站自動(dòng)化水平日益提高，并逐步向無(wú)人值班方式發(fā)展，因此對(duì)一次設(shè)備和二次設(shè)備的智能化的可靠性和穩(wěn)定性提出了更高的要求。伴隨著國(guó)網(wǎng)公司各級(jí)電網(wǎng)的快速發(fā)展，變電站數(shù)量逐漸增多，對(duì)于固定的運(yùn)維人員提出了更高的要求。

運(yùn)維人員在秋檢和春檢期間每個(gè)變電站都要執(zhí)行大量的倒閘操作，對(duì)變電站保護(hù)屏上的壓板投退均需進(jìn)行多次操作。一旦某個(gè)壓板發(fā)生漏投退或者誤投退，將會(huì)對(duì)相應(yīng)的保護(hù)裝置后續(xù)運(yùn)行埋下巨大的隱患，導(dǎo)致保護(hù)裝置在關(guān)鍵時(shí)刻發(fā)生拒動(dòng)或者誤動(dòng)，對(duì)人身、電網(wǎng)和設(shè)備產(chǎn)生巨大影響。當(dāng)前變電站壓板除了人工進(jìn)行壓板檢查外還存在變電站巡檢機(jī)器人的檢查。變電站巡檢機(jī)器人主要通過(guò)模式識(shí)別進(jìn)行壓板檢查，模式識(shí)別需要定點(diǎn)拍攝且識(shí)別方法全靠人工提前錄入的固定模式進(jìn)行比對(duì)，對(duì)于識(shí)別位置要求高并且對(duì)多種廠家的不同類型的壓板識(shí)別不具備通用性。所以如何進(jìn)一步降低傳統(tǒng)人工檢測(cè)識(shí)別可能存在的誤判以及模式識(shí)別存在的苛刻條件，成為需要解決的問(wèn)題。

近年來(lái)深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)日趨火熱，計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別算法(例如YOLO3等)層出不窮。YOLO3算法采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測(cè)物品邊界和類別概率，實(shí)現(xiàn)端到端的物品檢測(cè)，因此，通過(guò)利用深度學(xué)習(xí)中的YOLO3算法進(jìn)行變電站壓板狀態(tài)的識(shí)別便成為了可能。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于YOLO3算法的變電站壓板狀態(tài)的識(shí)別方法，其利用當(dāng)前深度學(xué)習(xí)中的YOLO3算法，能夠?qū)Σ杉降囊曨l和照片中的變電站的壓板狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于YOLO3算法的變電站壓板狀態(tài)的識(shí)別方法，包括以下步驟：

步驟1、收集圖像信息：收集變電站中與壓板有關(guān)的視頻和照片，其中每個(gè)視頻對(duì)應(yīng)著若干幀圖像，將收集到的視頻和照片所對(duì)應(yīng)的各個(gè)圖像進(jìn)行分辨率的調(diào)整，使各個(gè)圖像的分辨率統(tǒng)一；

步驟2、標(biāo)注訓(xùn)練集：將步驟1中統(tǒng)一分辨率后的各個(gè)圖像按照互斥原則進(jìn)行預(yù)設(shè)比例的劃分，劃分成兩部分，將其中一部分圖像人工進(jìn)行壓板狀態(tài)的標(biāo)記，根據(jù)圖像中壓板的實(shí)際狀態(tài)人工標(biāo)注為“投入”、“停用”或“解除”，將這部分圖像作為訓(xùn)練集使用；將另一部分圖像不做任何標(biāo)注，作為測(cè)試集使用；

步驟3、模型訓(xùn)練：將訓(xùn)練集中的圖像隨機(jī)均分為n批，其中2≤n≤5，且n為整數(shù)，將第一批圖像輸入到Y(jié)OLO3模型中對(duì)YOLO3模型進(jìn)行訓(xùn)練，重復(fù)m次，其中5≤m≤8，且m為整數(shù)，使得通過(guò)第一批圖像對(duì)YOLO3模型進(jìn)行m輪訓(xùn)練，之后再將第二批圖像輸入到Y(jié)OLO3模型中對(duì)YOLO3模型進(jìn)行訓(xùn)練，重復(fù)m次，使得通過(guò)第二批圖像對(duì)YOLO3模型進(jìn)行m輪訓(xùn)練，以此類推，直到通過(guò)第n批圖像對(duì)YOLO3模型進(jìn)行m輪訓(xùn)練；

步驟4、模型預(yù)測(cè)：在YOLO3模型完成訓(xùn)練后，將測(cè)試集中的圖像全部作為輸入，檢測(cè)YOLO3模型的訓(xùn)練效果；若每一張測(cè)試集圖像內(nèi)的壓板的狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率均大于90％，則認(rèn)為此YOLO3模型的訓(xùn)練合格；否則重復(fù)步驟3，將訓(xùn)練集中的圖像再次隨機(jī)均分為n批，對(duì)YOLO3模型繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練，直到認(rèn)為YOLO3模型的訓(xùn)練合格為止；

步驟5、利用訓(xùn)練合格的YOLO3模型對(duì)含有壓板的圖像進(jìn)行壓板狀態(tài)的識(shí)別。

在一些實(shí)施例中，在步驟1中，將各個(gè)圖像的分辨率統(tǒng)一調(diào)整為1024*768。