[發明專利]一種輸電線路銷釘狀態檢測方法和檢測系統

在審

• 申請號: 202111143286.5
• 申請日: 2021-09-28
• 公開（公告）號: CN114120164A
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發明（設計）人: 潘屹峰;李勇;黃吳蒙;王丹;鄧廣宏;周成虎
• 申請（專利權）人: 佛山中科云圖智能科技有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V20/52;G06V10/774
• 代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425
• 代理人: 潘桂生

本發明提供一種輸電線路銷釘狀態檢測方法和檢測系統，其中，檢測方法包括以下步驟：獲取包含定位懸鏈線支撐裝置的輸電線路圖像；定位懸鏈線支撐裝置設有多個關節組件，關節組件包括銷釘；將輸電線路圖像輸入到預訓練的第一神經網絡模型中，得到關節組件在輸電線路圖像中的位置信息；根據關節組件在輸電線路圖像的位置信息，從輸電線路圖像中提取出關節組件圖像；將關節組件圖像輸入到預訓練的第二神經網絡模型中，得到銷釘在關節組件圖像中的位置信息；根據銷釘在關節組件圖像中的位置信息，從關節組件圖像中提取出銷釘圖像；將銷釘圖像輸入到預訓練的第三神經網絡模型中，得到銷釘的狀態結果。本發明可以提高對銷釘狀態的檢測效率和準確性。

技術領域

本發明涉及輸電線路的銷釘檢測技術領域，具體涉及一種輸電線路銷釘狀態檢測方法和檢測系統。

背景技術

目前變電站巡檢正朝著無人化、智能化的方向發展，本方案正是該目標發展的產物，但是已有的變電站針對輸電線路銷釘缺陷檢測方法存在檢測準確率低，這是因為圖像背景復雜，而銷釘體積小且容易被遮擋，導致難以一次性識別出銷釘的狀態結果。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的缺點與不足，提供一種輸電線路銷釘狀態檢測方法和檢測系統，通過三個不同的神經網絡模型檢測銷釘，提高對銷釘狀態的檢測效率和準確性。

本發明的一個實施例提供一種輸電線路銷釘狀態檢測方法，包括以下步驟：

獲取包含定位懸鏈線支撐裝置的輸電線路圖像；其中，所述定位懸鏈線支撐裝置設有多個關節組件，所述關節組件包括銷釘；

將所述輸電線路圖像輸入到預訓練的第一神經網絡模型中，得到所述關節組件在所述輸電線路圖像中的位置信息；

根據所述關節組件在所述輸電線路圖像的位置信息，從所述輸電線路圖像中提取出關節組件圖像；

將所述關節組件圖像輸入到預訓練的第二神經網絡模型中，得到所述銷釘在所述關節組件圖像中的位置信息；

根據所述銷釘在所述關節組件圖像中的位置信息，從所述關節組件圖像中提取出所述銷釘圖像；

將所述銷釘圖像輸入到預訓練的第三神經網絡模型中，得到所述銷釘的狀態結果。

相對于現有技術，本發明的輸電線路銷釘狀態檢測方法，先通過第一神經網絡模型檢測出關節組件在輸電線路圖像中的位置信息，以提取出關節組件圖像，然后通過第二神經網絡模型檢測出銷釘在所述關節組件圖像中的位置信息，以提取出銷釘圖像，再通過第三神經網絡模型檢測所述銷釘圖像中的銷釘，得到所述銷釘的狀態結果，可以提高對銷釘狀態的檢測效率和準確性。

進一步，所述第一神經網絡模型通過以下步驟訓練得到：

獲取第一訓練樣本集；所述第一訓練樣本集為多個標注有所述關節組件位置的輸電線路圖像；

利用所述第一訓練樣本集對初始的第一神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的第一神經網絡模型。通過訓練所述第一神經網絡，提高檢測所述關節組件在所述輸電線路圖像中的位置信息的準確性。

進一步，所述第二神經網絡模型通過以下步驟訓練得到：

獲取第二訓練樣本集；所述第二訓練樣本集為多個標注有所述銷釘位置的關節組件圖像；

利用所述第二訓練樣本集對初始的第二神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的第二神經網絡模型。通過訓練所述第二神經網絡，提高檢測所述銷釘在所述關節組件圖像中的位置信息的準確性。

進一步，所述第三神經網絡模型通過以下步驟訓練得到：

獲取第三訓練樣本集；所述第三訓練樣本集為多個根據所述銷釘的形狀，進行了狀態結果標注的銷釘圖像；其中，所述狀態結果包括缺失、松動和正常；