[發(fā)明專利]一種覆冰導(dǎo)線識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211591804.4
• 申請(qǐng)日: 2022-12-12
• 公開（公告）號(hào): CN116310374A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何錦強(qiáng);丁志敏;伍泓樂;覃甘簡(jiǎn);龔博;李昊;吳建蓉;文屹;黃歡;曾華榮;范強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司;貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司
• 主分類號(hào): G06V10/44
• 分類號(hào): G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08;G06V10/25;G06T7/00;G06T7/62;G06N3/0464
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 沈闖

1.一種覆冰導(dǎo)線識(shí)別方法，其特征在于，包括：

通過預(yù)設(shè)Mask?R-CNN中的FPN網(wǎng)絡(luò)提取預(yù)置覆冰導(dǎo)線圖像的多維融合特征圖，所述預(yù)置覆冰導(dǎo)線圖像包括預(yù)設(shè)標(biāo)簽；

基于所述預(yù)設(shè)Mask?R-CNN中RPN的修正anchor對(duì)所述多維融合特征圖進(jìn)行前景區(qū)域提取，得到導(dǎo)線ROI圖，所述修正anchor基于導(dǎo)線幾何形態(tài)優(yōu)化得到；

依據(jù)所述導(dǎo)線ROI圖分別進(jìn)行圖像分類、導(dǎo)線框回歸和Mask生成操作，得到覆冰導(dǎo)線識(shí)別結(jié)果，所述覆冰導(dǎo)線識(shí)別結(jié)果包括導(dǎo)線覆冰類型、導(dǎo)線區(qū)域框和導(dǎo)線區(qū)域Mask。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的覆冰導(dǎo)線識(shí)別方法，其特征在于，所述通過預(yù)設(shè)Mask?R-CNN中的FPN網(wǎng)絡(luò)提取預(yù)置覆冰導(dǎo)線圖像的多維融合特征圖，所述預(yù)置覆冰導(dǎo)線圖像包括預(yù)設(shè)標(biāo)簽，之前還包括：

基于預(yù)置質(zhì)量評(píng)估規(guī)則將初始覆冰導(dǎo)線圖像中的不合格圖像剔除，得到篩選覆冰導(dǎo)線圖像；

通過labelme工具對(duì)所述篩選覆冰導(dǎo)線圖像進(jìn)行標(biāo)注操作，得到標(biāo)注覆冰導(dǎo)線圖像，所述標(biāo)注覆冰導(dǎo)線圖像包括導(dǎo)線標(biāo)注；

將所述標(biāo)注覆冰導(dǎo)線圖像進(jìn)行進(jìn)行COCO數(shù)據(jù)集格式轉(zhuǎn)換操作，得到預(yù)置覆冰導(dǎo)線圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的覆冰導(dǎo)線識(shí)別方法，其特征在于，所述基于所述預(yù)設(shè)Mask?R-CNN中RPN的修正anchor對(duì)所述多維融合特征圖進(jìn)行前景區(qū)域提取，得到導(dǎo)線ROI圖，所述修正anchor基于導(dǎo)線幾何形態(tài)優(yōu)化得到，包括：

基于所述預(yù)設(shè)Mask?R-CNN中的RPN網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述多維融合特征圖生成多個(gè)初始anchor，并將所述初始anchor基于面積比例劃分為前景正標(biāo)簽和背景負(fù)標(biāo)簽；

對(duì)所述前景正標(biāo)簽的anchor進(jìn)行目標(biāo)框回歸處理，得到候選anchor；

基于導(dǎo)線幾何形態(tài)調(diào)整所述候選anchor的尺寸大小，得到修正anchor；

在所述修正anchor中選取前景分?jǐn)?shù)最高的目標(biāo)anchor區(qū)域后，通過ROI池化的方式對(duì)所述目標(biāo)anchor區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)一裁剪，得到導(dǎo)線ROI圖。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的覆冰導(dǎo)線識(shí)別方法，其特征在于，所述依據(jù)所述導(dǎo)線ROI圖分別進(jìn)行圖像分類、導(dǎo)線框回歸和Mask生成操作，得到覆冰導(dǎo)線識(shí)別結(jié)果，包括：

依據(jù)所述導(dǎo)線ROI圖和所述預(yù)設(shè)標(biāo)簽進(jìn)行圖像分類預(yù)測(cè)操作，得到導(dǎo)線覆冰類型，所述導(dǎo)線覆冰類型包括有冰導(dǎo)線和無冰導(dǎo)線；

基于所述導(dǎo)線ROI圖進(jìn)行導(dǎo)線目標(biāo)框回歸分析，得到導(dǎo)線區(qū)域框；

通過所述預(yù)設(shè)Mask?R-CNN中的Mask分支根據(jù)所述導(dǎo)線ROI圖生成導(dǎo)線區(qū)域Mask。

5.一種覆冰導(dǎo)線識(shí)別裝置，其特征在于，包括：

特征提取模塊，用于通過預(yù)設(shè)Mask?R-CNN中的FPN網(wǎng)絡(luò)提取預(yù)置覆冰導(dǎo)線圖像的多維融合特征圖，所述預(yù)置覆冰導(dǎo)線圖像包括預(yù)設(shè)標(biāo)簽；

前景分析模塊，用于基于所述預(yù)設(shè)Mask?R-CNN中RPN的修正anchor對(duì)所述多維融合特征圖進(jìn)行前景區(qū)域提取，得到導(dǎo)線ROI圖，所述修正anchor基于導(dǎo)線幾何形態(tài)優(yōu)化得到；

導(dǎo)線識(shí)別模塊，用于依據(jù)所述導(dǎo)線ROI圖分別進(jìn)行圖像分類、導(dǎo)線框回歸和Mask生成操作，得到覆冰導(dǎo)線識(shí)別結(jié)果，所述覆冰導(dǎo)線識(shí)別結(jié)果包括導(dǎo)線覆冰類型、導(dǎo)線區(qū)域框和導(dǎo)線區(qū)域Mask。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的覆冰導(dǎo)線識(shí)別裝置，其特征在于，還包括：

數(shù)據(jù)剔除模塊，用于基于預(yù)置質(zhì)量評(píng)估規(guī)則將初始覆冰導(dǎo)線圖像中的不合格圖像剔除，得到篩選覆冰導(dǎo)線圖像；

導(dǎo)線標(biāo)注模塊，用于通過labelme工具對(duì)所述篩選覆冰導(dǎo)線圖像進(jìn)行標(biāo)注操作，得到標(biāo)注覆冰導(dǎo)線圖像，所述標(biāo)注覆冰導(dǎo)線圖像包括導(dǎo)線標(biāo)注；

格式轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述標(biāo)注覆冰導(dǎo)線圖像進(jìn)行進(jìn)行COCO數(shù)據(jù)集格式轉(zhuǎn)換操作，得到預(yù)置覆冰導(dǎo)線圖像。