[发明专利]一种输电线路反事故措施智能统计方法

摘要

本发明涉及一种输电线路反事故措施智能统计方法；包括：S1：输入需要识别的输电线路杆塔照片，S2：遍历输电线路杆塔图片；S3：对图片的铁塔类型和挂点类型进行识别；S4：若识别成功则获取识别铁塔类型及挂点类型，并在截取图片中进行标记，保存图片，同时记录识别结果，进入S6；若识别失败则进入S5；S5：判断图片是否遍历结束；若没有，则返回S2；若完成，而且均识别失败，则保存不识别的原始图片并在记录识别结果，进入S6；S6：识别结束，输出识别结果、截取的部件图片和不识别图片。S7：二次识别，S8：根据交叉跨越信息和图像识别结果，统计反措情况。本发明所述的输电线路反事故措施统计全面、效率高。

主权项

1.一种输电线路反事故措施智能统计方法，特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：输入需要识别的输电线路杆塔照片，S2：利用固定大小的检测窗口，遍历输电线路杆塔图片，截取固定尺寸大小的图片进行识别；S3：对S2截取的图片进行识别，依据前期训练的Fast R‑CNN铁塔类型及挂点识别模型，对图片的铁塔类型和挂点类型进行识别；S4：判断识别结果；若识别成功则获取识别铁塔类型及挂点类型，并在截取图片中进行标记，保存图片，同时记录识别结果，进入S6；若识别失败则进入S5；S5：判断图片是否遍历结束；若没有遍历完成，则返回S2截取其他的图片进行识别；若图片均遍历完成，而且均识别失败，保存不识别的原始图片并在记录识别结果，进入S6；S6：识别结束，输出识别结果、截取的部件图片和不识别图片；对于不识别的结果通过人工判别与标注，完善数据集，增量训练更新模型；对于已识别结果，将截取的部件图片再次输入模型，进行二次识别，进入S7；S7：二次识别，对S4截取的图片进行二次识别，依据前期训练的yolov3铁塔类型及挂点类型识别模型进行识别，对于识别的部件用矩形框进行标记，并记录识别结果，进入S8；对于不识别的结果通过人工判别与标注，完善数据集，增量训练更新模型；S8：根据交叉跨越信息和图像识别结果，统计反措情况。