[发明专利]高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法及装置

权利要求书

1.一种高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

基于获取的高压输电塔绝缘子的图像数据，利用预先构建的定位网络模型定位出所述绝缘子在所述图像数据中的区域位置，确定所述区域位置为所述绝缘子图像数据；

通过预先构建的区域裁剪网络模型对所述区域位置进行裁剪，得到优化区域位置；

利用预先构建的深度残差网络对所述优化区域位置进行绝缘子识别，再次利用所述深度残差网络对所述绝缘子中缺陷进行识别，标记所述绝缘子缺陷的位置信息；

其中，

所述定位网络模型基于深度卷积神经网络模型构建，并在所述深度卷积神经网络模型中加入区域建议网络，对其进行训练；

所述方法还包括训练所述定位网络模型的步骤，其步骤包括：

对所述高压输电塔绝缘子的图像进行映射变换，得到标准绝缘子图像，其中所述映射变换的方法如下公式所示：

其中，表示所述标准绝缘子图像中的像素点，表示所述高压输电塔绝缘子图像中的像素点，m表示旋转和尺度系数，t表示平移系数；

利用分割卷积神经网络对所述标准绝缘子图像进行分割，得到绝缘子的轮廓图像；

将所述绝缘子的轮廓图像与预设的不含绝缘子的背景图像进行融合，得到融合绝缘子图像；

对所述融合绝缘子图像进行裁剪，将裁剪后的融合绝缘子图像进行随机高斯模糊和随机亮度变换操作，得到定位网络模型的训练样本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，“利用预先构建的深度残差网络对所述优化区域位置进行绝缘子识别，再次利用所述深度残差网络对所述绝缘子中的缺陷进行识别”，其方法为：

将所述优化区域位置输入所述深度残差网络生成所述绝缘子的固定长度特征图，提取所述固定长度特征图中绝缘子的初步特征；

将所述绝缘子的初步特征输入所述深度残差网络进行绝缘子缺陷识别，得到识别结果，并在所述深度残差网络的全连接层分割绝缘子缺陷的位置信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，“利用预先构建的定位网络模型定位出所述绝缘子在所述图像数据中的区域位置”，其方法为：

将所述图像数据输入所述定位网络模型生成所述绝缘子的特征图，在所述特征图上设计多个长宽比不同的矩形区域，并对所述矩形区域的特征进行分类；

根据所述矩形区域的特征类别判断所述矩形区域中是否包含绝缘子，若包含，则分割所述绝缘子所在图像数据中的区域位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述定位网络模型包括VGG网络、区域建议网络和全连接层，所述VGG网络用于图像特征提取，所述区域建议网络用于目标区域提取，所述全连接层用于分割目标区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，“通过预先构建的区域裁剪网络模型对所述区域位置进行裁剪”之前，该方法还包括：

判断所述区域位置的面积是否大于预设的面积阈值，若是，则对所述区域位置进行裁剪，其中，计算所述区域位置的面积的方法如下公式所示：

其中，R表示所述区域位置的面积，H、W分别表示所述高压输电塔绝缘子的图像的高度和宽度，[x₁，y₁]表示所述绝缘子的区域位置的左上角坐标，[x₂，y₂]表示所述绝缘子的区域位置的右下角坐标。

6.一种存储装置，其中存储有多条程序，其特征在于，所述程序适于由处理器加载并执行如权利要求1-5任一项所述的高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法。

7.一种处理装置，包括处理器、存储设备；处理器，适于执行各条程序；存储设备，适于存储多条程序；其特征在于，所述程序适于由处理器加载并执行如权利要求1-5任一项所述的高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法。