[發(fā)明專利]一種輸變電設(shè)備缺陷圖像自動識別方法

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• 申請日: 2022-05-30
• 公開（公告）號: CN114998248A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳亮;劉垚宏;李誠;徐彤;易偉;喻婷;楊斯旭;唐海東;汪曉帆
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)四川省電力公司眉山供電公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/40;G06T5/00;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/17;G06N3/04
• 代理公司: 成都聚蓉眾享知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51291
• 代理人: 孔靜

本發(fā)明公開了一種輸變電設(shè)備缺陷圖像自動識別方法，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，目的在于解決現(xiàn)有輸變電設(shè)備缺陷圖像自動識別技術(shù)采集的圖像清晰度低、圖像特征提取及圖像識別穩(wěn)定性差的問題。其基于非線性灰度變換的直方圖均衡法和小波去噪算法提高圖像質(zhì)量，基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)增廣技術(shù)擴充輸變電設(shè)備圖像訓練數(shù)據(jù)集，提高了網(wǎng)絡(luò)特征提取能力，使得網(wǎng)絡(luò)生成的圖像清晰度、多樣性和局部細節(jié)都有明顯的提高，基于FasterR?CNN網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)，能夠在復(fù)雜多變背景的影響下學習到輸變電設(shè)備的特征并快速準確地識別出來，充分平衡了識別準確率和速率。本發(fā)明適用于輸變電設(shè)備圖像數(shù)據(jù)增廣方法小波去噪算法對圖像進行去噪處理。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種輸變電設(shè)備缺陷圖像自動識別方法。

背景技術(shù)

近年來，隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，各地區(qū)輸電線需求迅速增加，電網(wǎng)規(guī)模也在不斷擴大，輸電線路的散股、斷股和絕緣子損壞口等缺陷引起的輸電故障會對企業(yè)、工業(yè)生產(chǎn)造成無法彌補的經(jīng)濟損失，因此定期對輸電線路進行安全巡檢工作十分必要，目前比較傳統(tǒng)的巡檢方式主要還是靠人工巡檢，采用這種方式進行巡檢存在巡檢工作強度大、效率低，巡檢工作存在安全隱患，巡檢質(zhì)量不高，維修不及時等問題。伴隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于深度學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能分析巡檢圖像大大提高了巡檢人員的工作效率，但對于目前的輸變電設(shè)備缺陷圖像自動識別仍存在以下問題：

1、首先關(guān)于圖像獲取方面：遠距離拍攝下，畫面之中難免出現(xiàn)樹木與丘陵，如果圖像信息不夠豐富，便會導(dǎo)致特征點提取較少，在分類時導(dǎo)致分類不準確的問題發(fā)生，且由于無人機拍攝的角度不同，輸電線路中電力桿塔可能出現(xiàn)疊加情況。

2、然后關(guān)于圖像預(yù)處理方面：輸電線路所處環(huán)境光照變化劇烈，而且時常會遭遇大雨、大雪以及大霧等惡劣天氣，這些惡劣的天氣會嚴重影響成像質(zhì)量，圖像的亮度和對比度會大幅下降。并且由于輸電線路的傳輸距離遠，傳輸環(huán)境復(fù)雜，這些原因會使得傳輸回來的圖像受到極大的噪聲干擾。

3、接著關(guān)于圖像特征提取方面：輸電線路所處的環(huán)境非常復(fù)雜，復(fù)雜環(huán)境會使得輸電線路設(shè)備的提取成為了一個難題，設(shè)計一個魯棒性高、穩(wěn)定、通用的算法將是一個非常大的難題。

4、最后關(guān)于圖像分析與識別方面：輸電線路現(xiàn)場安裝的攝像頭角度多變，會導(dǎo)致針對同一輸電線路設(shè)備的拍攝視角多變。這個問題會導(dǎo)致提取的特征不穩(wěn)定，例如形狀特征，視角不同會導(dǎo)致同一物體的形狀特征發(fā)生變化。這將會在輸電線路的識別中成為難題。而且攝像頭安裝的位置不妥當，會導(dǎo)致“遮擋”問題，例如絕緣子的兩串絕緣子之間會造成互相遮擋，影響絕緣子的識別。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于：提供一種輸變電設(shè)備缺陷圖像自動識別方法，解決現(xiàn)有輸變電設(shè)備缺陷圖像自動識別技術(shù)采集的圖像清晰度低、圖像特征提取及圖像識別穩(wěn)定性差的問題。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種輸變電設(shè)備缺陷圖像自動識別方法，包括以下步驟：

(A)作業(yè)人員操控無人機，對輸變電設(shè)備進行巡檢，作業(yè)人員觸發(fā)無人機拍照指令，巡檢軟件就立刻記錄當前巡檢點位的飛行數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；

(B)對采集的圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，首先對圖像進行基于Gamma校正的非線性灰度變化以，構(gòu)造非線性變換：

s＝cr^γ (1)；

其中，r表示原始圖像的灰度級，s表示變換后的灰度級，c和γ為正常數(shù)，γ＞1時，輸入越亮輸出值越加強，即圖像變亮，γ＜1時，輸入越亮輸出值越減弱，即圖像變暗；γ＝1時，表示為線性變換，圖像亮度不變；因此，提出根據(jù)圖像的平均灰度值的大小來決定γ的取值：