[发明专利]一种绝缘子图像分类方法及系统

权利要求书

1.一种绝缘子图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：

制备模拟图像；所述模拟图像为输电线路的模拟航拍图像，所述模拟图像包括绝缘子图像和背景图；

获取输电线路的历史航拍图像；

通过所述模拟图像以及所述历史航拍图像，对神经网络模型进行训练，得到分类模型；

对输电线路进行拍摄，得到输电线路的当前航拍图像；

根据所述分类模型对所述当前航拍图像进行分类，得到绝缘子图像。

2.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述制备模拟图像，具体包括：

根据绝缘子的尺寸和形状，绘制绝缘子部件，所述绝缘子部件包括金属端头、伞盘以及棒芯；

设置绝缘子各个部件的材质参数；

将各个部件进行组合，得到绝缘子；

对所述绝缘子进行环境渲染，得到模拟图像。

3.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述通过所述模拟图像以及所述历史航拍图像，对神经网络模型进行训练，得到分类模型，具体包括：

通过所述神经网络模型对所述模拟图像以及所述历史航拍图像进行分类，得到背景图输出数据以及绝缘子图像输出数据；

判断所述背景图输出数据以及绝缘子图像数据是否在误差阈值范围内；

否是，则确定所述神经网络模型为分类模型；

若否，则调整所述神经网络模型的参数，使所述背景图输出数据以及绝缘子图像数据在误差阈值范围内，得到分类模型。

4.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述神经网络模型包括3个卷积层、3个下采样层以及1个全连接层。

5.一种绝缘子图像分类系统，其特征在于，所述系统包括：

制备模块，用于制备模拟图像；所述模拟图像为输电线路的模拟航拍图像，所述模拟图像包括绝缘子图像和背景图；

获取模块，用于获取输电线路的历史航拍图像；

训练模块，用于通过所述模拟图像以及所述历史航拍图像，对神经网络模型进行训练，得到分类模型；

拍摄模块，用于对输电线路进行拍摄，得到输电线路的当前航拍图像；

分类模块，用于根据所述分类模型对所述当前航拍图像进行分类，得到绝缘子图像。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述制备模块包括：

绘制单元，用于根据绝缘子的尺寸和形状，绘制绝缘子部件，所述绝缘子部件包括金属端头、伞盘以及棒芯；

设置单元，用于设置绝缘子各个部件的材质参数；

组合单元，用于将各个部件进行组合，得到绝缘子；

渲染单元，用于对所述绝缘子进行环境渲染，得到模拟图像。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述训练模块包括：

分类单元，用于通过所述神经网络模型对所述模拟图像以及所述历史航拍图像进行分类，得到背景图输出数据以及绝缘子图像输出数据；

判断单元，用于判断所述背景图输出数据以及绝缘子图像数据是否在误差阈值范围内；

确定单元，与所述判断模块连接，用于当所述背景图输出数据以及绝缘子图像数据在误差阈值范围内时，确定所述神经网络模型为分类模型；以及用于当所述背景图输出数据以及绝缘子图像数据不在误差阈值范围内时，调整所述神经网络模型的参数，使所述背景图输出数据以及绝缘子图像数据在误差阈值范围内，得到分类模型。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述神经网络模型包括3个卷积层、3个下采样层以及1个全连接层。