CN113160184B - 一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法，使用YOLOv3表面缺陷检测模型分别进行训练和检测，通过无人机采集电缆图像数据验证及应用所构建的缺陷检测模型，评估与分析应用误差，构建合理有效评价机制，本发明可以提高电缆中缺陷的识别精确度，对电缆中缺陷产生初期有较好的识别能力，可以及时发现电缆缺陷并快速处理。

Description

一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法。
背景技术
现今我国的电网规模就已跃居世界首位。目前已经建成了六大跨省区的电网，分别是南方、西北、华东、华中、华北和东北这六大电网，输电线路总长度超过了115万千米，500kV及以上的输电线路已成为各区电网输电主力。由于地形复杂，丘陵多、平原少，以及气象条件复杂多变，电力线路走廊需要穿越各种复杂的地理环境，特别是对于电力线路穿越原始森林边缘地区、高海拔、冰雪覆盖区以及沿线存在频繁多滑坡、泥石流等地质灾害，大部分地区山高坡陡，交通和通讯极不发达时，给跨区电网和超高压输电线路工程的建设带来一定难度。在这种复杂气候地形情况下，人工巡检作业非常困难，受限制的因素也特别多。庞大的线路，纯靠人工，巡线人员工作量会非常大、劳动强度高、巡线时间长，巡线效率也较低。
使用无人机进行人工观测，检测电缆破损位置。但是对大规模电网无法迅速检测，人工观察无人机拍摄的电缆图片会造成极大的效率迟缓，且存在漏检的问题，该方式对于人力、物力以及时间等方面消耗巨大。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法，通过无人机采集电缆图像，构建YOLOv3表面缺陷检测模型对大规模的电缆识别判断是否存在缺陷或缺陷，检测和分析预测能力较其他方法有较大的提升。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
该种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法，包括以下步骤：
S1：本发明使用缺陷检测模型检测电缆中出现的缺陷，建立电缆缺陷图像数据库，对所有电缆的图像进行标注，然后按照预设比例划分训练集和测试集，同时针对实际中无法获取大量实际电缆缺陷图像采用人工合成的方式扩充数据集；
S2：构建改进YOLOv3缺陷检测模型，所述的改进YOLOv3缺陷检测模型主要功能是检测出电缆存在的缺点和缺陷，并检测电缆中缺陷的具体种类，分析的电缆缺陷类型；
S3：使用训练集训练改进YOLOv3缺陷检测模型；
S4：将测试集中的电缆图像输入训练好的改进YOLOv3检测模型，获取检测结果，并使用该结果针对普通可见光图像裁切出对应的目标框，识别缺陷点电缆的类别。
进一步，YOLOv3表面缺陷检测模型是指改进后的YOLOv3表面缺陷检测模型，是在YOLOv3的基础上改进特征检测层，改进了检测单元中先验框，对特征图进行缺陷预估算从而提高模型的识别精度，并针对无人机拍摄的电缆表面缺陷检测具体类别。
进一步，步骤S1中，电缆表面图像数据库由无人机采集电缆图像以及人工合成缺陷图像，并加以标注。
进一步，将电缆表面图像数据库中每一张图像中每个缺陷的缺陷点的四个顶点坐标进行标注，将其坐标、边框、检测信息类别一起写入到标签文件中，构建电缆的电缆表面缺陷图像数据库中每一张图片对应一个标签。
进一步，所述步骤S2中，YOLOv3表面缺陷检测模型中的先验框部分改进了提取特征，在先验框前对特征图进行预估算，对特征图采取高斯建模，判断特征图中是否达到自适应阈值，该阈值为超参数随训练轮数进行调整，在N维卷积层中采用一个N维列向量对输出的卷积层进行判断，LThreshold用来表示阈值损失，经过迭代调整出一个合适的阈值。将符合条件的特征图继续向先验框继续运行；
进一步的，在先验框中，选定预测框后设置搜索算法，并分析区域是否存在连续，在预测框中可能存在多个缺陷特征区域故需要将预测框划分为若干小预测框，将若干个较小预测框进行筛选后在预测框中找到特征较大值，在较大的特征值中选择位置坐标最大值Xmax、Ymax和最小值Xmin、Ymin，重新调整box为仅包含特征最大的几个值的新box，进行后序流程。
进一步，所述步骤S3中，在训练模型前进行预处理及分析步骤，采用图像处理并将每个处理部分进行放入封装处理成一个模块，将每个模块嵌入到模型中。在数据喂入模型前，采用数据增强对图像进行扩充，将电缆表面缺陷按照类别进行标记，并有标记好的数据集训练该模型。
进一步，所述步骤S4中，通过无人机采集电网中电缆图像和构建缺陷检测模型对图像进行识别判断是否存在表面缺陷，分析图像中电缆表面缺陷特征的特点。
进一步，所述步骤S4中，将采集到的电缆表面图像输入训练好的YOLOv3检测模型，获取电缆表面缺陷热成像检测结果，并使用该结果针对图像裁切出对应的目标框，并使用该结果针对图像裁切出对应的目标框，识别缺陷点电缆的类别。
进一步，所述步骤S3中，YOLOv3表面缺陷检测模型使用包含电缆表面图像缺陷的普通图像，将标记好的数据集训练该模型，在训练前采用数据增强和迁移训练提高模型精度。
本发明的有益效果是：
(1)本发明提出的一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法采用改进的YOLOv3模型进程训练感知，构建表面缺陷检测模型，用于检测电缆图像检测是否存在缺陷损坏，并精准定位到缺陷位置；
(2)本发明围绕着电网电缆的电缆表面缺陷检测YOLOv3模型实现表面缺陷检测模型机制，可以使得模型输出特征向量具备更好的训练性能，弥补传统检测中缺陷目标识别能力不足的问题，使缺陷检测的目标位置更加精确；
(3)本发明利用无人机采集图像并构建YOLOv3表面缺陷检测模型，解决电缆巡检的实际环境中人工无法快速分析大批量场景图片的问题，同时避免在实际应用场景中会出现检测能力不足的问题，提高识别检测效果。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和前述的权利要求书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为本发明的流程图；
图2为本发明中改进YOLOv3模型的结构示意图。
具体实施方式
以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“长度”、“周向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接或可以互相通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
YOLOv3是YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法中的第三版，相比之前的算法，尤其是针对小目标，精度有显著提升，YOLOv3的网络模型结构主要由75个卷基层构成，卷基层对于分析物体特征最为有效。由于没有使用全连接层，该网络可以对应任意大小的输入图像。此外，池化层也没有出现在YOLOv3当中，取而代之的是将卷基层的stride设为2来达到下采样的效果，同时将尺度不变特征传送到下一层。除此之外，YOLOv3中还使用了类似ResNet和FPN网络的结构，这两个结构对于提高检测精度也是大有裨益。
本发明的一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：本发明使用YOLOv3表面缺陷检测模型检测电缆中出现的缺陷，建立电缆缺陷图像数据库，对所有电缆的表面缺陷进行标注，然后按照预设比例划分训练集和测试集，同时针对实际中无法获取大量实际电缆缺陷的图像采用人工合成的方式扩充数据集；
本实施的步骤S1中，将电缆表面图像数据库中每个缺陷的四个顶点坐标进行标注，将其坐标、边框、检测信息类别一起写入到标签文件中，构建电缆表面缺陷图像数据库中每一张图片对应一个标签。将图像按照预设的比例机械能划分，本实施例中采用4：1的比例，划分至训练集和测试集。
S2：构建改进YOLOv3表面缺陷检测模型，所述的改进YOLOv3表面缺陷检测模型主要功能是检测出电缆中电缆表面存在的缺点和缺陷，并分析的电缆中缺陷类型；
如图2所示，本发明的改进YOLOv3表面缺陷检测模型。在实际检测中，检测目标为电缆巡检中的电缆表面缺陷，虽然电缆表面缺陷有分布不均大小不一的特点，但是电电缆表面缺陷具有像素一致性即缺陷区域图像的像素值趋同，且像素值偏高。利用这一特征，针对性的对YOLOv3模型中先验框进行调整。
具体地，如图2所示，在先验框前对特征图进行缺陷预估算，对特征图采取高斯建模，判断特征图中是否达到自适应阈值，该阈值为超参数随训练轮数进行调整，在N维卷积层中采用一个N维列向量对输出的卷积层进行判断，LThreshold用来表示阈值损失，经过迭代调整出一个合适的阈值。将符合条件的特征图继续向先验框继续运行；其次是在先验框中，选定预测框后设置搜索算法，并分析区域是否存在连续，在预测框中可能存在多个缺陷特征区域故需要将预测框划分为若干小预测框。将若干个较小预测框进行筛选后在预测框中找到特征较大值，在较大的特征值中选择位置坐标最大值Xmax、Ymax和最小值Xmin、Ymin重新调整box为仅包含特征最大的几个值的新box，进行后序流程。
S3：使用训练集训练改进YOLOv3表面缺陷检测模型；
本实施例中，对损失函数采用批量梯度下降的方法，优化深度学习模型的权重参数，使得分类的错误率最小。训练过程中各项超参数配置：权值初始化采用正态随机初始化方法，批大小根据训练所使用GPU的性能和内存容量，选取最适当的批大小；学习率采用动态学习率。训练完成后，使用独立的测试集损失函数进行误差评估。
在设置好网络结构并将训练集完成后，本实施例中使用COCO2017数据集分别对YOLOv3表面缺陷检测模型进行预训练(用coco数据库进行的是预训练，也可以换成其他数据集进行预训练，能加快缺陷数据集的训练速度、尽快实现拟合)，将模型在多次迭代中学习网络参数，使模型具有良好的检测性能。
图像经预处理后，待检测图像输入YOLOv3，在骨干网输出层上采样，获取预测的目标区域，在预测器中首先经过一个先验框，在N维卷积层中采用一个N维列向量对输出的卷积层进行判断，用来表示阈值损失，经过迭代调整出一个合适的阈值。将符合条件的特征图继续向先验框继续运行。最终网络输出预测框的中心坐标和长宽数据和预测框的类型。
S4：将测试集中的电缆图像输入训练好的改进YOLOv3检测模型，获取电缆表面缺陷检测结果，识别缺陷的类别。
本实施例中，对路巡检中出现的电缆表面进行检测采用的YOLOv3检测模型，该模型是由无人机在采集的普通电缆表面图像和人工拍摄的数据集训练出来的。制作训练集时标注标签是由实际电网运行中使用的电缆上缺陷进行标注分类。在实践工作中，无人机采集图像，使用YOLOv3表面缺陷检测模型针对实际场景中的电缆图像进行检测和分析。
本发明利用YOLOv3表面缺陷检测模型检测结果来定位相应的普通可见光电缆的电缆表面在图像中的位置，对图像中的电缆表面分类得出缺陷的具体类别便于快速发现、快速诊断，实现高效率运营维护。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：使用缺陷检测模型检测电缆中出现的缺陷，建立电缆缺陷图像数据库，对所有电缆的图像进行标注，然后按照预设比例划分训练集和测试集，同时针对实际中无法获取大量实际电缆缺陷图像采用人工合成的方式扩充数据集；
S2：构建改进YOLOv3缺陷检测模型，所述的改进YOLOv3缺陷检测模型用于检测出电缆存在的缺点和缺陷，并检测电缆中缺陷的具体种类，分析的电缆缺陷类型；
所述YOLOv3表面缺陷检测模型是改进后的YOLOv3表面缺陷检测模型，是在YOLOv3的基础上改进特征检测层，改进了检测单元中先验框，对特征图进行缺陷预估算从而提高模型的识别精度，并针对无人机拍摄的电缆表面缺陷检测具体类别；
YOLOv3表面缺陷检测模型中的先验框部分改进了提取特征，在先验框前对特征图进行预估算，对特征图采取高斯建模，判断特征图中是否达到自适应阈值，该阈值为超参数随训练轮数进行调整，在N维卷积层中采用一个N维列向量对输出的卷积层进行判断， LThreshold用来表示阈值损失，经过迭代调整出一个自适应阈值，将符合条件的特征图继续向先验框继续运行；
将符合条件的特征图继续向先验框继续运行包括：在先验框中，选定预测框后设置搜索算法，并分析区域是否存在连续，在预测框中存在多个缺陷特征区域，将预测框划分为若干小预测框，将若干个小预测框进行筛选后在预测框中找到特征值中位置坐标最大值Xmax、Ymax和最小值Xmin、Ymin，重新调整预测框为仅包含特征值中的位置坐标最大值的新预测框，进行后续流程；
S3：使用训练集训练改进YOLOv3缺陷检测模型；
所述步骤S3中，在训练模型前进行预处理及分析步骤，采用图像处理并将每个处理部分进行放入封装处理成一个模块，将每个模块嵌入到模型中；在数据喂入模型前，采用数据增强对图像进行扩充，将电缆表面缺陷按照类别进行标记，并有标记好的数据集训练该模型；
S4：将测试集中的电缆图像输入训练好的改进YOLOv3检测模型，获取检测结果，并使用该结果针对普通可见光图像裁切出对应的目标框，识别缺陷点电缆的类别。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法，其特征在于：步骤S1中，电缆表面图像数据库由无人机采集电缆图像以及人工合成缺陷图像，并加以标注。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法，其特征在于：将电缆表面图像数据库中每一张图像中每个缺陷的缺陷点的四个顶点坐标进行标注，将其坐标、边框、检测信息类别一起写入到标签文件中，构建电缆的电缆表面缺陷图像数据库中每一张图片对应一个标签。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤S4中，通过无人机采集电网中电缆图像和构建缺陷检测模型对图像进行识别判断是否存在表面缺陷，分析图像中电缆表面缺陷特征的特点。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤S4中，将采集到的电缆表面图像输入训练好的YOLOv3检测模型，获取电缆表面缺陷热成像检测结果，并使用该结果针对图像裁切出对应的目标框，识别缺陷点电缆的类别。
6.根据权利要求1或3所述的一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法, 其特征在于：所述步骤S3中，YOLOv3表面缺陷检测模型使用包含电缆表面图像缺陷的普通图像，将标记好的数据集训练该模型，在训练前采用数据增强和迁移训练提高模型精度。
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