[發(fā)明專利]線路巡檢方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110902221.8
• 申請(qǐng)日: 2021-08-06
• 公開（公告）號(hào): CN113609996A
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張穎豪;張逸明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 寰宇鵬翔航空科技（深圳）有限公司;人民中科（濟(jì)南）智能技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/73
• 代理公司: 深圳華屹智林知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44785
• 代理人: 陳裕恒

1.一種線路巡檢方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢測(cè)輸電線路的輸電線路圖像；

對(duì)所述輸電線路圖像進(jìn)行特征提取，得到特征金字塔；

根據(jù)所述特征金字塔確定多尺度語義特征；

對(duì)所述多尺度語義特征進(jìn)行語義增強(qiáng)，得到語義增強(qiáng)的增強(qiáng)特征圖像；

根據(jù)所述語義增強(qiáng)的增強(qiáng)特征圖像確定所述待檢測(cè)輸電線路的缺陷類別和缺陷位置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述根據(jù)所述特征金字塔確定多尺度語義特征，包括：

通過多感受野級(jí)聯(lián)模塊確定所述特征金字塔的最高層特征中的多尺度語義特征，所述多感受野級(jí)聯(lián)模塊包括多個(gè)感受野的空洞卷積模塊，所述多個(gè)感受野的空洞卷積模塊級(jí)聯(lián)；每個(gè)所述空洞卷積模塊包括多個(gè)空洞卷積層、批標(biāo)準(zhǔn)化層以及激活層；所述多個(gè)空洞卷積模塊中的空洞卷積率不同。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述方法，其特征在于，所述多個(gè)空洞卷積模塊的個(gè)數(shù)為n，n為正整數(shù)，所述通過多感受野級(jí)聯(lián)模塊確定所述特征金字塔的最高層特征中的多尺度語義特征，包括：

將所述特征金字塔的最高層特征作為第一輸入特征，輸入第一空洞卷積模塊，通過所述第一空洞卷積模塊對(duì)所述第一輸入特征進(jìn)行計(jì)算，輸出第一感受野增強(qiáng)特征；

將所述特征金字塔的最高層特征和所述第一中間層特征作為第二輸入特征，輸入第二空洞卷積模塊，通過所述第二空洞卷積模塊對(duì)所述第二輸入特征進(jìn)行計(jì)算，輸出第二感受野增強(qiáng)特征；

將所述特征金字塔的最高層特征和n-1個(gè)空洞卷積模塊輸出的n-1個(gè)感受野增強(qiáng)特征作為第n個(gè)空洞卷積模塊的輸入特征，輸入至第n個(gè)空洞卷積模塊，通過所述第n個(gè)空洞卷積模塊對(duì)所述第n個(gè)空洞卷積模塊的輸入特征進(jìn)行計(jì)算，輸出所述多尺度語義特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述方法，其特征在于，所述第n個(gè)空洞卷積模塊的輸入特征的數(shù)量為m，m為正整數(shù)，所述通過所述第n個(gè)空洞卷積模塊對(duì)所述第n個(gè)空洞卷積模塊的輸入特征進(jìn)行計(jì)算，包括：

通過第n個(gè)空洞卷積模塊將m個(gè)輸入特征在通道維度上拼接為目標(biāo)特征；

依據(jù)輸入特征的個(gè)數(shù)m，通過1*1卷積模塊將通道維度降低至m；

通過激活函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)特征進(jìn)行通道維度上的歸一化處理，得到m個(gè)歸一化系數(shù)；

根據(jù)所述m個(gè)歸一化系數(shù)和所述m個(gè)輸入特征進(jìn)行加權(quán)求和，得到所述多尺度語義特征。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述方法，其特征在于，所述特征金字塔的層數(shù)為k，k為正整數(shù)，對(duì)所述多尺度語義特征進(jìn)行語義增強(qiáng)，得到語義增強(qiáng)的增強(qiáng)特征圖像，包括：

通過語義引導(dǎo)學(xué)習(xí)模塊中的上采樣函數(shù)對(duì)所述多尺度語義特征進(jìn)行上采樣，得到第k層語義特征；根據(jù)所述第k層語義特征和所述特征金字塔中的第k-1層特征確定第k-1層語義特征；

通過上采樣函數(shù)對(duì)所述第k層語義特征進(jìn)行上采樣，得到第k層新的語義特征；根據(jù)所述第k-1層語義特征進(jìn)行上采樣，得到第k-1層新的語義特征；根據(jù)所述第k層新的語義特征、所述第k-1層新的語義特征和所述特征金字塔中的第k-2層特征確定第k-2層語義特征；

通過上采樣函數(shù)對(duì)第2層至第k層新的語義特征第進(jìn)行上采樣，得到k-1個(gè)新的語義特征；根據(jù)所述k-1個(gè)新的語義特征和所述特征金字塔中的第1層特征確定所述語義增強(qiáng)的特征金字塔，所述特征金字塔中的第1層特征為所述特征金字塔中的最低層特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述方法，其特征在于，所述根據(jù)所述k-1個(gè)新的語義特征和所述特征金字塔中的第1層特征確定所述語義增強(qiáng)的特征金字塔，包括：

獲取k層特征金字塔中每一層對(duì)應(yīng)的加權(quán)系數(shù)，得到k個(gè)加權(quán)系數(shù)；

根據(jù)所述k個(gè)加權(quán)系數(shù)、所述k-1個(gè)新的語義特征和所述特征金字塔中的第1層特征進(jìn)行加權(quán)求和，得到所述多尺度語義特征。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，在所述對(duì)所述輸電線路圖像進(jìn)行特征提取，得到特征金字塔之前，所述方法還包括：

對(duì)所述待檢測(cè)輸電線路圖像進(jìn)行預(yù)處理；其中，所述預(yù)處理包括：對(duì)圖片進(jìn)行裁剪去除背景區(qū)域；對(duì)輸入圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。