CN112132826A - 基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法及***，包括如下步骤：收集杆塔上各类型附件的图像，对图像中的附件标注***框，将标注后的图像分为训练集和测试集；建立卷积神经网络，将训练集输入卷积神经网络利用R‑CNN算法建立附件缺陷识别模型；设定判别阈值，将测试集输入附件缺陷识别模型中进行缺陷识别，将测试集中已标注的图像与缺陷识别结果进行对比计算判别准确率；将判别准确率与判别阈值进行比较，若判别准确率大于判别阈值，采集新的图像进行缺陷判别，否则采用弹性变换算法对训练集中的图像进行更新，利用更新后胡训练集对模型重新训练。本发明能快速精准帮助运维员判断缺陷类型，便于及时有效的消除缺陷。
Description
技术领域
本发明属于电网设备状态检测技术领域，具体涉及一种基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查***及方法。
背景技术
随着人工智能技术领域的不断革新，采用图像识别等新技术推动电力输电巡检业务发展成为近年来电网行业的重大课题。输电线路运行状态识别智能化工作的主要内容包括输电线路运行状态识别智能化、输电线路缺陷识别智能化和输电线路隐患识别智能化三个方面。传统的模式识别技术已经无法满足新形势下的输电立体化巡检发展需求，无法高精准的对小部件、复杂背景缺陷、隐患等进行识别，需要结合人工智能技术对架空输电线路设备本体缺陷及通道环境内的异常及风险情况进行识别分析。
发明内容
针对传统模式识别技术无法高精准识别小部件缺陷及隐患的问题，本发明提出了一种基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查***及方法。
为解决以上技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查***，包括如下步骤：
S1，收集杆塔上各类型附件的图像，并对图像中的附件进行***框标注，将标注后的图像分为训练集和测试集；
S2，建立卷积神经网络，将步骤S1中的训练集输入卷积神经网络利用R-CNN算法建立附件缺陷识别模型；
S3，设定判别阈值，将测试集输入步骤S2所建立的附件缺陷识别模型中进行缺陷识别，将测试集中已标注的图像与所输出的缺陷识别结果进行对比计算判别准确率；
S4，将步骤S3所获得的判别准确率与判别阈值进行比较，若判别准确率大于判别阈值，执行步骤S5，否则返回步骤S2，并采用弹性变换算法对训练集中的图像进行更新；
S5，采集新的图像，利用附件缺陷识别模型对新的图像进行缺陷识别，输出附件类型及对应的缺陷图像。
在步骤S1中，各类型附件是指间隔棒、防震锤和均压环。
在步骤S2中，建立附件缺陷识别模型的方法包括以下步骤：
S2.1，利用DPM算法从训练集的图像中分别提取候选区域；
S2.2，对每个候选区域分别采用卷积神经网络进行特征提取，输出高维的特征向量；
S2.3，将高维的特征向量送入线性分类器计算得分，根据得分判断出包含附件的最优候选区域；
每个附件均对应于一个线性分类器，将每个高维的特征向量均送入所有线性分类器中计算得分，对打好分的区域使用非极大抑制算法得到包含附件的最优候选区域；
S2.4，对步骤S2.3中的最优候选区域在卷积神经网络上进行线性回归得到附件缺陷识别模型。
所述判别阈值为90%。
以上所述的基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法所采用的***，包括巡检图像采集模块，巡检图像采集模块采集附件的图像，将图像发送给图像识别模块，图像识别模块对图像进行处理发送给特征提取模块；所述图像存储模块中存储有标准附件图像，特征提取模块对处理后的图像进行附件特征提取并发送给缺陷识别模型建立模块，缺陷识别模型建立模块与图像输出模块相连接。
所述图像输出模块与故障报修模块连接，故障报修模块通过无线通信模块与终端连接
本发明的有益效果：
本发明利用R-CNN算法可快速建立缺陷识别模型，基于缺陷识别模型精准地判断缺陷图像及对应的附件类型，方便运维人员根据结果及时、有效、有针对性地开展消除缺陷及风险隐患排除工作，确保电力***的安全稳定运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：一种基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1，收集杆塔上各类型附件的图像，并对图像中的附件进行***框标注，将标注后的图像分为训练集和测试集；
各类型附件是指间隔棒、防震锤和均压环，附件的图像采用旋翼无人机、直升机或者人工拍摄获取，从季节上涵盖春、夏、秋、冬四个季节下的各种环境下的图像；在对图像中的附件进行***框标注时，对训练集中的每张图片里完整出现的没有被遮挡的附件直接标记其***框，不完整或被遮挡的附件不进行标记；而对测试集，要标出每张图片里出现的所有附件，包括完整的、不完整的、被遮挡的附件。
S2，建立卷积神经网络，将步骤S1中的训练集输入卷积神经网络利用R-CNN算法建立附件缺陷识别模型；
建立附件缺陷识别模型的方法为：
S2.1，利用DPM算法从训练集的图像中分别提取候选区域；
S2.2，对每个候选区域分别采用卷积神经网络进行特征提取，输出高维的特征向量；
S2.3，将高维的特征向量送入线性分类器计算得分，根据得分判断出包含附件的最优候选区域；
每个附件均对应于一个线性分类器，将每个高维的特征向量均送入所有线性分类器中计算得分，对打好分的区域使用非极大抑制算法得到包含附件的最优候选区域；
S2.4，对步骤S2.3中的最优候选区域在卷积神经网络上进行线性回归得到附件缺陷识别模型。
S3，设定判别阈值，将测试集输入步骤S2所建立的附件缺陷识别模型中进行缺陷识别，将测试集中已标注的图像与所输出的缺陷识别结果进行对比计算判别准确率；
本实施例中，所述判别阈值为90%。
S4，将步骤S3所获得的判别准确率与判别阈值进行比较，若判别准确率大于判别阈值，执行步骤S5，否则返回步骤S2，并采用弹性变换算法对训练集中的图像进行更新；
采用弹性变换算法可以对训练集中的图像进行扩容，以获取更佳的附件缺陷识别模型。
S5，采集新的图像，利用附件缺陷识别模型对新的图像进行缺陷识别，输出附件类型及对应的缺陷图像。
实施例2：一种基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查***，包括巡检图像采集模块，巡检图像采集模块采集附件的图像，将图像发送给图像识别模块，图像识别模块对图像进行处理发送给特征提取模块；所述图像存储模块中存储有标准附件图像，特征提取模块对处理后的图像进行附件特征提取并发送给缺陷识别模型建立模块，缺陷识别模型建立模块与图像输出模块相连接，缺陷识别模型建立模块所判别的缺陷识别结果通过图像输出模块输出并显示给运维人员，方便查看及时维修。
所述图像输出模块与故障报修模块连接，故障报修模块通过无线通信模块与终端连接；故障报修模块根据图像输出模块中的缺陷识结果发送相关的信息给到终端，方便运维人员从终端直接查看电网状态。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，收集杆塔上各类型附件的图像，并对图像中的附件进行***框标注，将标注后的图像分为训练集和测试集；
S2，建立卷积神经网络，将步骤S1中的训练集输入卷积神经网络利用R-CNN算法建立附件缺陷识别模型；
S3，设定判别阈值，将测试集输入步骤S2所建立的附件缺陷识别模型中进行缺陷识别，将测试集中已标注的图像与所输出的缺陷识别结果进行对比计算判别准确率；
S4，将步骤S3所获得的判别准确率与判别阈值进行比较，若判别准确率大于判别阈值，执行步骤S5，否则返回步骤S2，并采用弹性变换算法对训练集中的图像进行更新；
S5，采集新的图像，利用附件缺陷识别模型对新的图像进行缺陷识别，输出附件类型及对应的缺陷图像。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法，其特征在于，在步骤S1中，各类型附件是指间隔棒、防震锤和均压环。
3.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法，其特征在于，在步骤S2中，建立附件缺陷识别模型的方法包括以下步骤：
S2.1，利用DPM算法从训练集的图像中分别提取候选区域；
S2.2，对每个候选区域分别采用卷积神经网络进行特征提取，输出高维的特征向量；
S2.3，将高维的特征向量送入线性分类器计算得分，根据得分判断出包含附件的最优候选区域；
每个附件均对应于一个线性分类器，将每个高维的特征向量均送入所有线性分类器中计算得分，对打好分的区域使用非极大抑制算法得到包含附件的最优候选区域；
S2.4，对步骤S2.3中的最优候选区域在卷积神经网络上进行线性回归得到附件缺陷识别模型。
4.根据权利要求3述的基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法，其特征在于，所述判别阈值为90%。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法所采用的***，其特征在于，包括巡检图像采集模块，巡检图像采集模块采集附件的图像，将图像发送给图像识别模块，图像识别模块对图像进行处理发送给特征提取模块；所述图像存储模块中存储有标准附件图像，特征提取模块对处理后的图像进行附件特征提取并发送给缺陷识别模型建立模块，缺陷识别模型建立模块与图像输出模块相连接。
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的杆塔附件缺陷巡检图像排查方法所采用的***，其特征在于，所述图像输出模块与故障报修模块连接，故障报修模块通过无线通信模块与终端连接。
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