[发明专利]一种基于深度语义特征提取的配电房小动物检测方法

说明书

本发明涉及配电房安全技术领域，且公开了一种基于深度语义特征提取的配电房小动物检测方法，包括以下步骤：S1：数据的采集处理，下载获取ISLVRC 2012数据集，将该数据集根据图像内容是否为动物标记为是动物与不是动物两类；S2：深度神经网络结构的设计，深度神经网络采用ResNet50网络；S3：深度神经网络的训练。本发明运用已有数据集，而不需要额外配电房环境下的数据，通过以ResNet50网络为框架的深度学习从不同种动物的信息中提取动物这个大概概念的语义信息，并利用它进行配电房的智能化检测，能够有效地减小人工巡检的误差，且使整个检测过程智能化，减少了人员的消耗以及显著提高了检测效率。

技术领域

本发明涉及配电房安全技术领域，具体为一种基于深度语义特征提取的配电房小动物检测方法。

背景技术

配电房是配网中重要的供电接点，配电房数量众多，且在地域分布上分散、广泛，由于配电房内环境的安全是安全用电的一个重要条件，因此对配电房环境的安全检测将至关重要，其中不止设备的正常运行以及指标正常需要注意，也绝不可忽视诸如老鼠、蛇等一类容易进入配电房的小动物对配电房安全运行造成的危害，如果它们在配电变压器的高低压接线柱上或配电盘的刀开关上，会造成变压器或配电盘发生短路或接地故障，不仅直接影响正常供电，还会给居民生活或工业生产造成一定的损失。

对于配电房的安全检测目前多采用人工巡检的方式，虽然在准确度上大体表现不错，但由于其中一些配电房分散、地处偏远，管理难度大以及有的由于园区面积大，导致工作量大，巡检不便，出现故障无法及时发现的问题，因此配电房的智能化检测显得十分必要，而预防小动物的闯入以往同样只能通过人工巡检的检测方法以及防止鼠药等预防方法，且由于小动物体型小也会造成检测人员的疏忽，因此如何将配电房的中小动物的检测智能化也是未来实现配电房运维智能化的关键环节。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度语义特征提取的配电房小动物检测方法，主要通过运用深度学习提取小动物图像语义特征的抽象定义，并用于检测智能化配电房中是否有小动物闯入，一方面该深度学习方法准确率高，减少了人工巡检的检测误差；另一方面，使整个检测过程智能化，有效地减少了人员消耗，增加了检测效率。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于深度语义特征提取的配电房小动物检测方法，包括以下步骤：

S1：数据的采集处理，下载获取ISLVRC 2012数据集，将该数据集根据图像内容是否为动物标记为是动物与不是动物两类；