[发明专利]一种电网均压环超复杂类别缺陷多阶段模型联合检测方法

说明书

本申请涉及一种电网均压环超复杂类别缺陷多阶段模型联合检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：对第一模型、第二模型、第三模型进行联合推理，得到第一训练结果、第二训练结果和第三训练结果。基于第一训练结果、以及与相应第一训练结果对应图像标签，确定第一优化后的第一模型。基于第二训练结果、以及与相应第二训练结果对应图像标签，确定第二优化后的第一模型和第二优化后的第二模型。基于第三训练结果、以及与相应第三训练结果对应图像标签，确定优化第一模型、优化第二模型和优化第三模型。通过多次迭代训练，确定训练完成所得到的第一目标模型、第二目标模型和第三目标模型，提升了对均压环缺陷检测的准确率。

技术领域

本申请涉及缺陷检测技术领域，特别是涉及一种电网均压环超复杂类别缺陷多阶段模型联合检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着缺陷检测技术的发展，常常需要对电网输电线路中的均压环进行缺陷检测，以维持电网稳定运行。其中，为了对均压环进行缺陷检测，常构建与缺陷类别对应的YOLOv4(You Only Look Once第4版本)模型。这样，将待检测的图像分别输入到各个缺陷类别分别对应的YOLOv4模型中，以确定均压环缺陷的类别。

在传统技术中，在对各个YOLOv4模型的训练过程中，常常是单独对每个模型进行训练，各个模型之间无法信息共享。因此，在实际的缺陷检测过程中，通过没有信息共享的各个模型，对缺陷特征非常相似的均压环进行检测，无法正确识别均压环存在的缺陷，即，存在对均压环缺陷检测的准确率。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电网均压环超复杂类别缺陷多阶段模型联合检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种电网均压环超复杂类别缺陷多阶段模型联合检测方法。所述方法包括：

确定经前次迭代得到的第一模型、第二模型和第三模型；其中，所述第一模型用于检测样本输电线路中均压环的丢失情况，所述第二模型用于检测所述均压环的完整性情况，所述第三模型用于检测所述均压环的位姿情况；

获取当前迭代的当前样本图像和各当前样本图像所属的图像标签，并基于所述当前样本图像，对所述第一模型、所述第二模型和第三模型，进行联合推理训练，得到所述第一模型输出的第一训练结果、所述第二模型输出的第二训练结果、和所述第三模型输出的第三训练结果；

基于所述第一训练结果、以及与相应第一训练结果对应的当前样本图像所属的图像标签，对所述第一模型的参数进行第一优化，得到第一优化后的第一模型；

基于所述第二训练结果、以及与相应第二训练结果对应的当前样本图像所属的图像标签，对所述第一优化后的第一模型的参数和所述第二模型的参数，进行第二优化，得到第二优化后的第一模型和所述第二优化后的第二模型；

基于所述第三训练结果、以及与相应第三训练结果对应的当前样本图像所属的图像标签，对所述第二优化后的第一模型的参数、所述第二优化后的第二模型的参数、以及所述第三模型的参数，进行第三优化，得到优化第一模型、优化第二模型和优化第三模型；

进入下一迭代，并将所述优化第一模型、所述优化第二模型、所述优化第三模型分别作为下一迭代所对应的前次迭代得到的第一模型、第二模型和第三模型，返回所述获取当前迭代的当前样本图像和各当前样本图像所属的图像标签的步骤继续执行，直至达到训练停止条件时停止，确定训练完成所得到的第一目标模型、第二目标模型和第三目标模型；其中，所述第一目标模型、第二目标模型和第三目标模型用于通过联合推理模式对均压环进行缺陷检测。

第二方面，本申请还提供了一种电网均压环超复杂类别缺陷多阶段模型联合检测装置。所述装置包括：