[发明专利]输电线路异物检测方法、网络训练方法、装置和设备

权利要求书

1.一种输电线路异物检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标输电线路的待识别图像集；所述待识别图像集包括不存在异物的第一图像集和存在待识别异物的第二图像集；

将所述待识别图像集输入至第一中间网络，通过所述第一图像集建立背景模型，根据所述背景模型确定所述第二图像集中待识别异物的预测区域；

将具有所述预测区域的待识别图像集输入至第二中间网络，得到所述待识别异物的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一中间网络包括显著图网络和背景建模网络；所述通过所述第一图像集建立背景模型，根据所述背景模型确定所述第二图像集中待识别异物的预测区域，包括：

通过所述显著图网络对所述第二图像集的背景和前景进行预处理；

根据所述第一图像集，通过所述背景建模网络建立背景模型，根据所述背景模型确定所述待识别异物在所述第二图像集的预测区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像集，通过所述背景建模网络建立背景模型，根据所述背景模型确定所述待识别异物在所述第二图像集的预测区域，包括：

通过所述背景建模网络根据所述第一图像集的预设数量的图像建立背景模型；

根据所述背景模型，通过前景检测算法确定所述待识别异物在所述第二图像集的预测区域。

4.一种网络训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取用于训练的多个第一图像；对所述第一图像中的已知异物进行信息标注，得到具有所述已知异物信息的第二图像；所述已知异物信息包括所述已知异物的位置；

将所述第二图像输入至生成对抗网络中，通过所述生成对抗网络对所述第二图像进行扩增，得到输电线路异物数据集；

将所述输电线路异物数据集输入待训练的第一中间网络；通过所述输电线路异物数据集建立背景模型，根据所述背景模型确定所述已知异物在所述数据集的预测区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一中间网络包括显著图网络和背景建模网络；所述通过所述输电线路异物数据集建立背景模型，根据所述背景模型确定所述已知异物在所述数据集的预测区域，包括：

通过所述显著图网络对所述输电线路异物数据集的背景和前景进行预处理；

根据预处理后的输电线路异物数据集，通过所述背景建模网络建立背景模型，根据所述背景模型和所述已知异物的位置确定所述已知异物在所述数据集的预测区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络对所述第二图像进行扩增的方法包括裁剪、翻转、旋转、缩放、平移、添加噪声其中的至少一种。

7.一种输电线路异物检测装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取目标输电线路的待识别图像集；所述待识别图像集包括不存在异物的第一图像集和存在待识别异物的第二图像集；

预测区域确定模块，用于将所述待识别图像集输入至第一中间网络，通过所述第一图像集建立背景模型，根据所述背景模型确定所述待识别异物在所述第二图像集的预测区域；

异物类别确定模块，用于将具有所述预测区域的待识别图像集输入至第二中间网络，得到所述待识别异物的类别。

8.一种网络训练装置，其特征在于，所述装置包括：

训练图像获取模块，用于获取用于训练的多个第一图像；对所述第一图像中的已知异物进行信息标注，得到具有所述已知异物信息的第二图像；所述已知异物信息包括所述已知异物的位置；

图像扩增模块，将所述第二图像输入至生成对抗网络中，通过所述生成对抗网络对所述第二图像进行扩增，得到输电线路异物数据集；

已知异物确定模块，将所述输电线路异物数据集输入待训练的第一中间网络；通过所述输电线路异物数据集建立背景模型，根据所述背景模型确定所述已知异物在所述数据集的预测区域。