CN111626323A - 一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及照片采集技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法，包括如下步骤：获取电表的样本照片，并进行预处理；将预处理后的电表照片分成训练集和测试集，采用深度学习算法对训练集进行多次训练，得到模型的参数，并在测试集上验证，选取效果最优的模型参数；将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果；根据检测结果对电表状态进行评估。本发明基于深度学习算法训练得到的模型进行电表的检测，具有更高的识别准确度、定位精确程度以及检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及照片采集技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法。
背景技术
电表是重要的电力计量装置，了解其安全状态非常重要，关系千家万户的安全用电。智能电网引入计算机技术，使用移动端进行拍照，进行电表状况的检测评估，能够节省大量人力物力。评估电表的安全状况依赖于对电表及其部件的精确检测，包括对电表和各个部件的准确识别和精确的定位。
传统的检测方法依赖于人工检测，其识别准确度、定位精确程度以及检测效率都较低。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法。
一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法，包括如下步骤：
获取电表的样本照片，并进行预处理；
将预处理后的电表照片分成训练集和测试集，采用深度学习算法对训练集进行多次训练，得到模型的参数，并在测试集上验证，选取效果最优的模型参数；
将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果；
根据检测结果对电表状态进行评估。
优选的，所述获取电表的样本照片，并进行预处理包括以下步骤：
对样本照片进行直方图均衡化的处理，增加照片的对比度；
对样本照片以k的概率施加旋转、缩放、平移、仿射变化的操作以达到数据扩充，其中k为数据扩充的概率；
使用标注工具对于每一张电表的照片进行数据标注，用矩形框分别标注出电表中各部件的位置和大小。
优选的，所述电表中各部件包括：电表主体、采集器、封印、进线出线开关、指示灯。
优选的，所述将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果包括以下步骤：
若未能检测到封印，则判断存在封印缺失的缺陷；
若未能检测到采集器，则判断存在采集器缺失的缺陷；
若检测到破损的进线出线开关而没有检测到正常的进线出线开关，则判断存在进线出线开关破损；
检测指示灯信号的颜色，若是警告色，则判断存在信号灯异常。
优选的，所述根据检测结果对电表状态进行评估包括以下步骤：
针对电表不同的缺陷设定对应的扣分系数；
根据待检测电表照片的检测结果计算得到对应的分数；
根据分数对待检测电表进行评估。
本发明的有益效果：通过获取电表的样本照片，并进行预处理；将预处理后的电表照片分成训练集和测试集，采用深度学习算法对训练集进行多次训练，得到模型的参数，并在测试集上验证，选取效果最优的模型参数；将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果；根据检测结果对电表状态进行评估。本发明基于深度学习算法训练得到的模型进行电表的检测，具有更高的识别准确度、定位精确程度以及检测效率。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明一实施例一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法的示意性流程图；
图2是本发明一实施例一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法中步骤S1的示意性流程图；
图3是本发明一实施例一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法中步骤S3的示意性流程图；
图4是本发明一实施例一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法中步骤S4的示意性流程图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
本发明的基本思想是获取电表的样本照片，并进行预处理；将预处理后的电表照片分成训练集和测试集，采用深度学习算法对训练集进行多次训练，得到模型的参数，并在测试集上验证，选取效果最优的模型参数；将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果；根据检测结果对电表状态进行评估。本发明基于深度学习算法训练得到的模型进行电表的检测，相对于人工检测具有更高的识别准确度、定位精确程度以及检测效率。
基于以上思想，本发明提出了一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1：获取电表的样本照片，并进行预处理。
首先通过照片采集装置采集电表的照片，大约采集10000张左右的照片。照片采集装置可以是手机等。
为了训练得到更准确的模型，如图2所示，在本实施例中对样本照片进行预处理，具体包括以下步骤：
S11：对样本照片进行直方图均衡化的处理，增加照片的对比度；
S12：对样本照片以k的概率施加旋转、缩放、平移、仿射变化的操作以达到数据扩充，其中k为数据扩充的概率；
S13：使用标注工具对于每一张电表的照片进行数据标注，用矩形框分别标注出电表中各部件的位置和大小。
首先对所有的照片进行直方图均衡化的处理，增加照片的对比度，有利于后续的目标检测，然后对数据集中的照片以0.5的概率施加旋转、缩放、平移、仿射变化的操作，达到扩充数据集的目的，最后使用标注工具对于每一张电表的照片进行数据标注，用矩形框分别标注出电表主体、采集器、封印、进线出线开关、指示灯的位置和大小。
S2：将预处理后的电表照片分成训练集和测试集，采用深度学习算法对训练集进行多次训练，得到模型的参数，并在测试集上验证，选取效果最优的模型参数。
在本实施例中，把所有标注完成之后的电表照片分成两部分，其中8000张为训练集，其余2000张为测试集。
用深度学习方法对在训练集进行多次训练，得到的DCNN模型的参数，并在测试集上验证效果，分别记录电表、采集器、封印、进出线开关和指示灯检测的准确率和整个检测的时间，选取效果最优的模型参数进行应用。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等，而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务。
S3：将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果。
在本实施例中，如图3所示，所述将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果包括以下步骤：
S31：若未能检测到封印，则判断存在封印缺失的缺陷；
S32：若未能检测到采集器，则判断存在采集器缺失的缺陷；
S33：若检测到破损的进线出线开关而没有检测到正常的进线出线开关，则判断存在进线出线开关破损；
S34：检测指示灯信号的颜色，若是警告色，则判断存在信号灯异常。
将待检测的照片输入到模型中，检测电表、采集器、封印、破损的进线出线开关和指示灯区域的位置和大小，记录模型返回的检测结果。
S4：根据检测结果对电表状态进行评估。
在本实施例中，如图4所示，所述根据检测结果对电表状态进行评估包括以下步骤：
S41：针对电表不同的缺陷设定对应的扣分系数；
S42：根据待检测电表照片的检测结果计算得到对应的分数；
S43：根据分数对待检测电表进行评估。
按最后得分把电表的缺陷等级划分为五个等级：I类：分数＜60；Ⅱ类：评分≥60且＜70；III类：评分≥70且＜80；IV类：得分≥80且＜90；其它：得分≥90。
本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (5)
1.一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取电表的样本照片，并进行预处理；
将预处理后的电表照片分成训练集和测试集，采用深度学习算法对训练集进行多次训练，得到模型的参数，并在测试集上验证，选取效果最优的模型参数；
将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果；
根据检测结果对电表状态进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法，其特征在于，所述获取电表的样本照片，并进行预处理包括以下步骤：
对样本照片进行直方图均衡化的处理，增加照片的对比度；
对样本照片以k的概率施加旋转、缩放、平移、仿射变化的操作以达到数据扩充，其中k为数据扩充的概率；
使用标注工具对于每一张电表的照片进行数据标注，用矩形框分别标注出电表中各部件的位置和大小。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法，其特征在于，所述电表中各部件包括：电表主体、采集器、封印、进线出线开关、指示灯。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法，其特征在于，所述将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果包括以下步骤：
若未能检测到封印，则判断存在封印缺失的缺陷；
若未能检测到采集器，则判断存在采集器缺失的缺陷；
若检测到破损的进线出线开关而没有检测到正常的进线出线开关，则判断存在进线出线开关破损；
检测指示灯信号的颜色，若是警告色，则判断存在信号灯异常。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法，其特征在于，所述根据检测结果对电表状态进行评估包括以下步骤：
针对电表不同的缺陷设定对应的扣分系数；
根据待检测电表照片的检测结果计算得到对应的分数；
根据分数对待检测电表进行评估。
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