[发明专利]一种基于FCN的无人机航拍图像的输电线定位识别方法

摘要

本发明公开了一种基于FCN的无人机航拍图像的输电线定位识别方法。首先对训练图片进行标记形成训练集；其次构建FCN模型对图片进行目标检测与定位；再其次用COCO数据集对FCN模型进行预训练，得到预训练模型；最后用标记的训练集对FCN预训练模型进行针对训练。本发明能够实现输电线的识别与定位，具有较高的准确率，并且具有稳定性好，抗干扰能力强，通用性高等优点，具有良好的鲁棒性，能够应用于无人机巡检系统或者是变电站智能视频监控系统。

主权项

1.一种基于FCN的无人机航拍图像的输电线定位识别方法，包括以下步骤：1)采集包含有输电线目标物的输电线样本图像；2)遍历所有输电线样本图像，对每张图像用包围框针对输电线目标物进行标记处理，包围框包围完整的输电线目标物，将包围框内的像素点均标记为输电线类别，将包围框外的像素点标记为背景类别，获得训练集；3)采用尺寸缩放方法进行缩放处理：针对训练集中具有包围框的输电线样本图像，进行尺度缩放，分别将每张图像和包围框中较长边变换到预设目标尺寸，较短边根据较长边变换到预设目标尺寸的缩放尺度进行相同比例缩放；4)采用COCO数据集输入预训练模型进行预训练，预训练中调节预训练模型中的网络参数，直至模型训练误差loss下降到10％以下结束训练，获得预训练后模型；5)采用步骤3)中缩放处理后的训练集输入预训练后模型进行针对训练，不断迭代训练直至模型训练误差loss趋于稳定，训练结束获得的模型作为输电线检测模型；6)实时采集输电线待测图像按照与步骤3)中相同的尺寸缩放方法进行缩放后作为步骤5)获得的输电线检测模型的输入，输电线检测模型输出后，将输出的分类结果中置信度大于90％的分类结果保留，作为输电线待测图像的最终识别结果。