[发明专利]一种基于动态感受野的输电线路销钉缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于动态感受野的输电线路销钉缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

11)输电线路销钉缺陷样本的获取和预处理：获取输电线路销钉缺陷样本，对缺陷样本进行数据清洗、数据增强的预处理；

12)输电线路销钉缺陷检测模型的构建：构建由嵌入动态感受野模块融合上下文和通道间信息的特征提取网络、嵌入空间激活模块的区域生成网络和缺陷检测网络组成的输电线路销钉缺陷检测模型；

13)输电线路销钉缺陷检测模型的训练：将预处理后的输电线路销钉缺陷样本送入输电线路销钉缺陷检测模型进行训练；

14)待检测输电线路销钉图像的获得：获得待检测输电线路销钉图像，并进行预处理；

15)输电线路销钉缺陷检测结果的获得：将预处理后的待检测输电线路销钉图像输入训练后的输电线路销钉缺陷检测模型，得到输电线路销钉缺陷检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态感受野的输电线路销钉缺陷检测方法，其特征在于，所述输电线路销钉缺陷检测模型的构建包括以下步骤：

21)基于特征金字塔构建结合不同大小动态感受野并融合上下文信息的特征提取网络；

211)特征金字塔的设定：设定特征金字塔包括自下而上、自上而下和横向连接3个部分；

212)设置动态感受野模块：设定动态感受野模块由两个分支组成，其为具有不同大小感受野并融合上下文和通道信息的大感受野分支、小感受野分支；

22)通过激活感兴趣区域的空间信息，构建空间激活的区域生成网络；

221)区域生成网络的设定：设定区域生成网络由两个分支组成，一个1*1*18卷积的分类分支使用softmax损失，一个1*1*36卷积的回归分支使用smooth-L1损失，经过两个分支产生感兴趣区域；

222)设定空间激活模块由两个分支组成，其放置在每一个感兴趣区域之后，进一步激活这些区域的空间信息，具体为一个分支将所有通道的特征图对应点的像素值取平均得到一张特征图，通过平均处理更好的获取特征层的全局信息，另一个分支将所有通道的特征图对应点的像素值取最大值得到另一张特征图，通过取最大值更好的获取特征层的纹理信息，然后将这两个特征图拼接起来，再经过一个3*3的卷积层和一个sigmoid非线性函数激活，产生热力图反馈到对应的感兴趣区域；

f(x)＝σ{c[mean(x)+max(x)]}*x，

其中，c为3*3卷积,σ为sigmoid激活函数，x为输入的感兴趣区域，f(x)为激活之后的感兴趣区域，max(x)为取最大值函数，mean(x)为取平均值函数；

23)构建缺陷检测网络：缺陷检测网络对空间激活之后的感兴趣区域进行最后的预测，包括2个分支，一个1*1*C卷积的分类分支使用softmax损失，一个1*1*4卷积的定位分支使用smooth-L1损失。