一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法
本专利技术涉及一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法，属于计算机视觉
技术介绍
随着国民经济的发展，各行各业对电力的需求不断扩大，各种人为和自然事故导致的断电造成的损失也越来越大。如何提早发现、处理和预防危害输电线路的自然灾害及意外事故，时刻保障电力正常供应，成为人们关注的焦点。2009年我国国家电网公司提出“坚强智能电网”发展规划，输电线路智能化巡检开始受到人们的重视。目前在我国许多地方已开始通过安装摄像头来监控输电线路情况，代替传统的人工巡线。最初时，摄像头拍摄图像或视频传回服务器，再由人工观察来排查隐患，工作量非常大。随着智能信息处理技术的发展，人们开始探索自动检测场景中隐患的方法，也取得了一定的进展。例如，2012年何川在《高压输电线路视频监控技术研究》一文中提出了自适应阈值目标提取算法、基于减法运算及纹理特性的识别算法、改进的模版匹配算法和基于特征值点的插值算法，降低了环境对识别的干扰，在输电线路覆冰、断线、施工机械入侵和线路弧垂越限等异常的视频监控中有一定作用；2015年张烨在《输电线路防外力破坏智能预...
【技术保护点】
一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法，其特征是，首先训练一个用于识别工程车辆的卷积神经网络模型，其次在检测图片中的工程车辆时通过图像差分得到候选检测区域，然后在超像素分割的基础上对候选检测区域进行合并生长，得到最终的候选检测区域，最后将候选区域输入训练好的神经网络进行分类，并将分类为工程车辆的区域进行标记示警。
【技术特征摘要】
1.一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法，其特征是，首先训练一个用于识别工程车辆的卷积神经网络模型，其次在检测图片中的工程车辆时通过图像差分得到候选检测区域，然后在超像素分割的基础上对候选检测区域进行合并生长，得到最终的候选检测区域，最后将候选区域输入训练好的神经网络进行分类，并将分类为工程车辆的区域进行标记示警。2.根据权利要求1所述的一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法，其特征是，所述的的检测方法包括以下步骤：步骤1：对训练样本进行预处理，将其输入设计好的卷积神经网络进行训练，得到训练好的网络模型及参数；步骤2：选择当前待检测图像的前一张图像作为对比图像，对当前待检测图像与对比图像进行差分处理，并根据差分结果确定候选区域；步骤3：对当前待检测图像进行超像素分割，以候选区域内的超像素块为种子进行区域合并及划分，得到最终的候选区域；步骤4：将每个候选区域图像输入步骤1训练好的网络模型，得到对应的分类结果及置信度，据此确定该区域是否是工程车辆来完成工程车辆的检测。3.根据权利要求2所述的一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法，其特征是，所述步骤1的具体步骤如下：步骤11，寻找工程车和非工程车图像样本，等比例地选择其中80％的图片作为训练集，剩余20％的图片作为验证集；步骤12，对训练样本图片进行规定化，统一为64*64像素的三通道彩色图像；步骤13，计算训练样本图像红绿蓝3个颜色通道的均值，将训练样本每个通道的值减去对应均值以实现0均值归一化处理；步骤14，对处理后的训练样本图像进行训练，得到训练好的卷积神经网络网络模型及参数。4.根据权利要求3所述的一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法，其特征是，所述工程车包括但不限于铲车、吊车和挖掘机中的一种或多种。5.根据权利要求3所述的一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法，其特征是，所述的卷积神经网络模型具有一个输入层、四个卷积层、四个池化层，一个全连接层和一个softmax分类输出层，其中4个卷积层的训练特征数依次为32、32、64和64，卷积核大小均为5*...
【专利技术属性】
技术研发人员：李金屏，丁健配，郭玉坤，于向茹，蔡富东，韩延彬，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：山东,37
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