[發明專利]用于通訊變壓器的引腳連接穩定性的檢測方法

在審

• 申請號: 202110075005.0
• 申請日: 2021-01-20
• 公開（公告）號: CN112733786A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 楊雨欣
• 申請（專利權）人: 成都莉娣揚科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請涉及智慧安全領域下的智能狀態監控，其具體地公開了一種用于通訊變壓器的引腳連接穩定性的檢測方法，其通過增強注意力機制獲得聚焦通訊變壓器的最外層的連接引腳的特征圖，以提高通訊變壓器的引腳連接穩定性的檢測的準確度。具體地，針對所獲得的引腳連接特征圖，通過對引腳連接圖像中的通訊變壓器作為對象的邊緣檢測來獲取最外層的連接引腳對應的位置并將其映射到引腳連接特征圖中。由于卷積神經網絡在特征映射時的位置不變性，該框形位置映射到引腳連接特征圖中之后也是一個框形的感興趣區域。然后，從所述引腳連接特征圖中提取所述感興趣區域的特征值并將其它位置以默認值填充，進而通過多個卷積層以獲得注意力特征圖。

技術領域

本申請涉及智慧安全領域下的智能狀態監控，且更為具體地，涉及一種用于通訊變壓器的引腳連接穩定性的檢測方法、用于通訊變壓器的引腳連接穩定性的檢測系統和電子設備。

背景技術

在遠程通信中，通訊變壓器廣泛地用于通信線纜的中轉位置的中繼線產品線路中，用來調節遠程通訊電路的質量和狀態，從而使得廣泛地分布于各處的終端設備，比如線纜調制解調器，網卡、集線器、xDSL寬帶通信設備、交換機、光纖收發器、路由器、嵌入式系統等可以相互通信。此外，VoIP網絡通信設備，數據通信設備、光電傳輸設備、接入網設備、電力線上網設備、語音設備等也可能直接連接到該通訊變壓器。

現有的通訊變壓器大部分采用引腳式固定，在使用時，由于通訊變壓器的安裝位置，比如通訊塔的高處，包括一些自然環境比較惡劣的地方，使得通訊變壓器的安裝時間長后容易松動，導致變壓器性能降低，穩定性降低。如果在通訊變壓器出故障之后再進行維修，則將影響大范圍內的通信，造成不良影響。

因此，期望提供一種能夠對通訊變壓器的安裝穩定性進行監控的方法。

目前，深度學習以及神經網絡已經廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、文本信號處理等領域。此外，深度學習以及神經網絡在圖像分類、物體檢測、語義分割、文本翻譯等領域，也展現出了接近甚至超越人類的水平。

近年來，深度學習以及神經網絡的發展為通訊變壓器的的安裝穩定性的檢測提供了新的解決思路和方案。

發明內容

為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種用于通訊變壓器的引腳連接穩定性的檢測方法、用于通訊變壓器的引腳連接穩定性的檢測系統和電子設備，其通過增強注意力機制獲得聚焦通訊變壓器的最外層的連接引腳的特征圖，以提高通訊變壓器的引腳連接穩定性的檢測的準確度。具體地，針對所獲得的引腳連接特征圖，通過對引腳連接圖像中的通訊變壓器作為對象的邊緣檢測來獲取最外層的連接引腳對應的位置并將其映射到引腳連接特征圖中。由于卷積神經網絡在特征映射時的位置不變性，該框形位置映射到引腳連接特征圖中之后也是一個框形的感興趣區域。然后，從所述引腳連接特征圖中提取所述感興趣區域的特征值并將其它位置以默認值填充，進而通過多個卷積層以獲得注意力特征圖。

根據本申請的一個方面，提供了一種用于通訊變壓器的引腳連接穩定性的檢測方法，其包括：

訓練階段，包括：

獲取訓練圖像，所述訓練圖像為通訊變壓器的引腳連接圖像；

將所述引腳連接圖像通過深度卷積神經網絡，以獲得訓練特征圖；

確定所述訓練特征圖中對應于所述通訊變壓器的最外層的連接引腳的感興趣區域；

從所述訓練特征圖中提取所述感興趣區域的特征值，并將其他位置以相同的默認值填充，以獲得訓練局部加強特征圖；

將所述訓練局部加強特征圖通過注意力機制模塊，以獲得訓練注意力特征圖；

融合所述訓練注意力特征圖與所述訓練特征圖，以獲得訓練分類特征圖；

將所述訓練分類特征圖通過第一分類器，以獲得第一分類損失函數值；