[发明专利]一种电力隔离开关及其部件自动识别方法和装置

权利要求书

1.一种电力隔离开关及其部件自动识别方法，其特征在于，包括：

步骤1：获得经过组件级标注以及设备级标注的隔离开关图像集；

步骤2：对图像进行预处理，获得隔离开关扩展图像集；

步骤3：将隔离开关图像分为训练集和测试集；

步骤4：将训练集中的隔离开关图像以及该图像的标签输入到隔离开关标注模型中进行训练，获得训练图像中的隔离开关预测框、预测设备类型和预测设备组件类型；

步骤5：将隔离开关标注模型与实际标签信息间的差值进行自动更新；

步骤6：使用测试集测试隔离开关标注模型的标注精度，判断标注精度是否达到预设阈值，若是，则执行步骤7，否则，返回步骤5继续对标注模型进行训练；

步骤7：使用训练好的隔离开关标注模型对电力隔离开关进行自动识别。

2.根据权利要求1所述的一种电力隔离开关及其部件自动识别方法，其特征在于，所述的步骤1具体为：

采用LabelImg工具对隔离开关图像进行设备级标注，获得图像中隔离开关的标签，该标签包括隔离开关标注框左上角位置坐标、右下角位置坐标和隔离开关类型，然后对每个识别出的隔离开关的组件进行组件级标注。

3.根据权利要求2所述的一种电力隔离开关及其部件自动识别方法，其特征在于，所述的组件把包括搭接板、引线、抱箍、螺栓和桩头。

4.根据权利要求1所述的一种电力隔离开关及其部件自动识别方法，其特征在于，所述的步骤2具体为：

首先将图像的尺寸进行归一化处理，将图像归一化为300×300像素，然后保存将原始图像旋转90°、180°和270°后的图像，形成隔离开关扩展图像集。

5.根据权利要求1所述的一种电力隔离开关及其部件自动识别方法，其特征在于，所述的步骤3具体为：

使用Bootstrap技术将隔离开关图像集分为训练集和测试集，训练集用于训练隔离开关标注模型，测试集用于测试隔离开关标注模型的精度。

6.根据权利要求1所述的一种电力隔离开关及其部件自动识别方法，其特征在于，所述的隔离开关标注模型为基于融合FPN的Faster RCNN的图像标注模型。

7.根据权利要求1所述的一种电力隔离开关及其部件自动识别方法，其特征在于，所述的步骤5具体为：

使用梯度下降算法为基于随机梯度下降的误差反向传播算法对隔离开关标注模型与实际标签信息间的差值进行自动更新。

8.一种使用如权利要求1所述自动识别方法的隔离开关自动识别装置，其特征在于，包括：

图像传感器(1)，用于采集隔离开关设备的图像；

存储器(2)，用于存储隔离开关原始图像、隔离开关训练集图像集标签信息、隔离开关测试集图像及标签信息，隔离开关标注图像集标签信息和隔离设备标准组件库；

CPU(3)，内嵌隔离开关自动识别方法，用于对隔离开关图像进行处理，获得隔离开关标注图像；

电源(4)，用于为图像传感器(1)、CPU(3)供电；

所述的图像传感器(1)、存储器(2)和电源(4)分别与CPU(3)相连。

9.根据权利要求8所述的一种电力隔离开关及其部件自动识别装置，其特征在于，所述的自动识别装置设有用于加速图像处理速度的GPU(5)；所述的GPU(5)与CPU(3)相连。

10.根据权利要求8所述的一种电力隔离开关及其部件自动识别装置，其特征在于，所述的存储器(2)内存储有隔离开关设备的组件关系图谱。