[發明專利]一種基于區域網絡與超分辨率生成的旋轉絕緣子檢測方法

在審

• 申請號: 202210973264.X
• 申請日: 2022-08-15
• 公開（公告）號: CN115908235A
• 公開（公告）日: 2023-04-04
• 發明（設計）人: 龍玉江;李洵;衛薇;紀元;王杰峰;龍娜;方繼宇;白雪;吳建蓉
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G06T7/11;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/82;G06T3/40;G06N3/08;G06N3/0464
• 代理公司: 貴陽中新專利商標事務所 52100
• 代理人: 商小川

本發明公開了一種基于區域網絡與超分辨率生成的旋轉絕緣子檢測方法，所述方法包括：步驟1、通過超分辨率網絡改善圖像質量，并將圖像切割，輸入本文改進網絡；步驟2、輸入圖像經過ResNet50網絡處理，提取目標特征信息，并通過特征金字塔豐富特征圖語義信息，最后通過多角度RPN結構生成不同角度候選框；步驟3、將待檢測的圖片輸入已訓練好的模型，得到部分檢測結果，將檢測后的分割圖片進行拼接，得到最終的檢測圖像；解決了現有技術絕緣子檢測時目標檢測框架無法準確定位絕緣子目標，檢測框架中含有大量冗余信息；在實際應用中，由于相互阻礙，尺寸較小的絕緣子在檢測過程中容易漏檢等技術問題。

技術領域

本發明屬于絕緣子檢測技術領域，尤其涉及一種基于區域網絡與超分辨率生成的旋轉絕緣子檢測方法。

背景技術

絕緣器是高壓輸電系統中用于電氣隔離和機械固定電線的基本設備，絕緣子的失效直接威脅著輸電線路的穩定性和安全性。據統計，絕緣子缺陷引起的事故在電力系統故障中所占比例最高。因此，智能及時地檢測絕緣子缺陷顯得尤為重要。在過去的十年中，許多研究已經調查了可視化檢查輸電系統的自動化任務。隨著直升機和無人機等空中平臺的出現，并顯示出高效率、準確性和安全性，近年來它們已成為檢查電力設備的重要工具。安裝在平臺上的攝像機能夠獲取包括絕緣子信息在內的許多航空圖像。目前，絕緣子缺陷檢測都是基于這些航空圖像進行人工檢測，因此很難高效、準確地檢測。為了克服人工檢查的局限性，需要開發自動缺陷檢測技術，以幫助或取代人工決策。

空中檢查平臺拍攝的圖像通常包括塔樓、山脈、河流、草原和農田造成的雜亂背景。在實際的探測環境中，航空圖像捕獲了環境和照明條件變化的不同視圖。因此，處理這些圖像非常復雜，很容易導致錯誤的故障檢測。絕緣子在檢查圖像中最重要的特征之一是其方向性和拍攝角度的不確定性。目前主流的目標檢測框架無法準確定位絕緣子目標，檢測框架中含有大量冗余信息。在實際應用中，由于相互阻礙，尺寸較小的絕緣子在檢測過程中容易漏檢。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：提供一種基于區域網絡與超分辨率生成的旋轉絕緣子檢測方法，以解決現有技術絕緣子檢測時目標檢測框架無法準確定位絕緣子目標，檢測框架中含有大量冗余信息；在實際應用中，由于相互阻礙，尺寸較小的絕緣子在檢測過程中容易漏檢等技術問題。

本發明的技術方案是：

一種基于區域網絡與超分辨率生成的旋轉絕緣子檢測方法，所述方法包括：

步驟1、通過超分辨率網絡改善圖像質量，并將圖像切割，輸入本文改進網絡；

步驟2、輸入圖像經過ResNet50網絡處理，提取目標特征信息，并通過特征金字塔豐富特征圖語義信息，最后通過多角度RPN結構生成不同角度候選框；

步驟3、將待檢測的圖片輸入已訓練好的模型，得到部分檢測結果，將檢測后的分割圖片進行拼接，得到最終的檢測圖像。

通過Residual?In?Residual(RIR)和殘差通道注意力網絡學習網絡特征，提升圖像質量；RIR結構表示為在殘差結構中添加兩組小型的殘差模塊，其中第二組由包含基于注意力機制的殘差模塊組成，并通過上采樣改變分辨率。

使用注意力機制提升特征的信息表達能力，首先進行全局平均池化壓縮圖像，并設置比例系數r，通過比例系數改變圖像通道數，再上采樣得到每個通道的權重系數，最后與殘差線的原始特征相乘，得到重新分配權重的新特征。