[发明专利]一种无人机巡视输电线路销钉缺陷分级图像识别方法在审
| 申请号： | 201910530052.2 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN110309865A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 顾超越;史晋涛;李喆;盛戈皞;江秀臣 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;上海交通大学烟台信息技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06T7/00;G06T7/73;G01N21/88 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 张宁展 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种无人机巡视输电线路销钉缺陷分级图像识别方法，包括：S0、利用巡视采集图像对区域推荐卷积神经网络和SVM分类器进行预训练；S1、巡视采集图像送入区域推荐卷积神经网络；S2、利用区域推荐卷积神经网络对销钉进行定位，输出销钉定位矩形框图像；S3、对销钉定位矩形框图像上采样并作灰度化处理；S4、提取步骤S3处理后图像的SIFT特征；S5、对图像SIFT特征采用K‑means算法聚类并制作成词袋模型；S6、词袋模型送入SVM分类器判断销钉是否存在缺陷。有益效果是简化了输电线路巡检人员的工作量，提高了输电线路销钉缺陷的检出率。 | ||
| 搜索关键词： | 销钉 卷积神经网络 输电线路 巡视 定位矩形框 采集图像 词袋模型 缺陷分级 图像识别 图像 送入 输电线路巡检 灰度化处理 图像上采样 检出率 聚类 算法 工作量 输出 制作 | ||
【主权项】：
1.一种无人机巡视输电线路销钉缺陷分级图像识别方法，其特征在于包括以下步骤：S0、利用巡视采集图像对区域推荐卷积神经网络和SVM分类器进行预训练；S1、巡视采集图像送入区域推荐卷积神经网络；S2、利用区域推荐卷积神经网络对销钉进行定位，输出销钉定位矩形框图像；S3、对销钉定位矩形框图像上采样并作灰度化处理；S4、提取步骤S3处理后图像的SIFT特征；S5、对图像SIFT特征采用K‑means算法聚类并制作成词袋模型；S6、词袋模型送入SVM分类器判断销钉是否存在缺陷。
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