[發明專利]一種面向電力巡檢場景的小目標缺陷檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202111421908.6
• 申請日: 2021-11-26
• 公開（公告）號: CN114120061A
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發明（設計）人: 梁恬;張一帆
• 申請（專利權）人: 中科南京人工智能創新研究院;中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06K9/62;G06Q50/06;G06T7/00
• 代理公司: 南京泰普專利代理事務所(普通合伙) 32360
• 代理人: 肖樂愈秋

1.一種面向電力巡檢場景的小目標缺陷檢測方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

步驟1、通過信息采集設備獲取實際應用中的檢測目標數據；

步驟2、通過預處理將所述檢測目標數據轉換為滿足預設需求的數據形式；

步驟3、構建檢測模型，并在完成深度學習后接收經過預處理后的檢測目標數據；

步驟4、利用所述檢測模型進行目標識別分析，并輸出分析結果；

步驟5、根據分析結果擬定對應的決策方案；

其中，對所述檢測模型進行訓練的過程進一步包括：

步驟3.1、通過離心率橢圓系選擇用于模型訓練的樣本數據集；

步驟3.2、接收所述樣本數據集，并對樣本集進行數據預處理；

步驟3.3、通過預測結果與實際結果的差別，自適應調整檢測模型中各個參數的權重；

步驟3.4、輸出訓練完成后的檢測模型，用于實際應用中的目標檢測。

2.根據權利要求1所述的一種面向電力巡檢場景的小目標缺陷檢測方法，其特征在于，步驟3.1選擇用于檢測模型訓練樣本數據集時，以真實框的中心點作為橢圓系的中心點，通過計算樣本點所在的橢圓的長軸以及短軸大小，得出樣本點到真實框中心點的距離，隨后，對于每個真實框，選擇m個樣本作為該框的正樣本參與檢測模型的訓練；

具體的，包括以下步驟：

步驟3.1.1、計算出每個真實框的內接橢圓長軸的1/2、短軸的1/2以及長軸一半和短軸一半的平方差求根；

步驟3.1.2、計算所有真實框的中心點坐標；

步驟3.1.3、將所有錨框的中心點坐標映射到以真實框為原點建立的坐標系；

步驟3.1.4、通過距離表達式計算錨框到真實框的距離；

步驟3.1.5、為每個真實框選擇距離最近的m個錨框，作為它的正樣本計算損失并反向傳播。

3.根據權利要求2所述的一種面向電力巡檢場景的小目標缺陷檢測方法，其特征在于，獲得樣本點到真實框中心點距離的表達式進一步為：

式中，a表示該橢圓系任一橢圓長軸的1/2；b表示該橢圓系任一橢圓短軸的1/2；(x,y)表示樣本點在以橢圓系的中心點為原點形成的坐標系中的坐標；k表示與樣本點所在橢圓長軸或短軸長度呈正。

4.根據權利要求1所述的一種面向電力巡檢場景的小目標缺陷檢測方法，其特征在于，為了提高檢測模型的檢測性能，對用于檢測模型學習訓練的訓練樣本數據集進行預處理操作；

進一步的，預處理過程包括以下步驟：

步驟3.2.1、獲取用于檢測模型學習訓練的訓練樣本數據集；

步驟3.2.2、通過去除全黑和全白的圖像數據，篩選訓練樣本數據集，獲得第二訓練樣本數據集；

步驟3.2.3、對第二訓練樣本數據集采用直方圖以及中值濾波器進行處理，獲取第三檢測目標數據集；

步驟3.2.4、對第三檢測目標數據集進行數據標注，形成第四訓練樣本數據集；

步驟3.2.5、對所述第四訓練樣本數據集進行數據增強操作，獲取最終輸入檢測模型的第五訓練樣本數據集。

5.根據權利要求4所述的一種面向電力巡檢場景的小目標缺陷檢測方法，其特征在于，采用直方圖進行均衡化的處理表達式為：

式中，表示圖像的第k級灰度的灰度值；表示灰度值為的像素的個數，M表示圖像的長；N表示圖像的寬；表示圖像中像素的總個數；表示灰度級在圖像中出現的概率估計。

6.根據權利要求4所述的一種面向電力巡檢場景的小目標缺陷檢測方法，其特征在于，采用中值濾波器進行數據處理時，進一步為采用大小為的滑動窗口，對于檢測目標數據集的每個像素點求其周圍個像素點的中值，并采用獲得的中值替原像素點的值，用于平滑圖像噪聲。