基于广角的成像装置和自动识别图像的方法制造方法及图纸

技术编号:21454706 阅读:31 留言:0更新日期:2019-06-26 05:01
本发明专利技术公开了一种基于广角的成像装置和自动识别图像的方法,成像装置包括摆臂、第一驱动机构、第二驱动机构、自旋转安装机构和红外热成像仪,所述第一驱动机构的动力输出端与所述摆臂的一端铰接,所述第二驱动机构的动力输出端与所述摆臂的另一端铰接,所述第一驱动机构与第二驱动机构分别独立或者同时驱动摆臂在竖直平面内摆动,所述红外热成像仪固定设置于自旋转安装机构,所述自旋转安装机构以可绕自身旋转轴线转动的方式安装于摆臂上。基于广角的自动识别图像的方法采用VGG16深度网络,识别图像。本发明专利技术可对目标物体进行多角度拍摄,以提高图像识别准确率,本发明专利技术是VGG16深度网络在电力设备图像识别领域的具体应用。

【技术实现步骤摘要】
基于广角的成像装置和自动识别图像的方法
本专利技术属于电力设备
,具体涉及一种基于广角自动识别的方法和装置。
技术介绍
输变电线路中有多种电力设备,为了避免故障的发生,因长期工作,并且绝大多数电力设备经受日晒雨淋,出现故障的几率较大,因此需要定期巡检。对输变电线路中的电力设备进行识别的传统方法为:采集输变电线路中电力设备的图片或视频,传输至监控后台,监控后台的工作人员通过人眼观察图片或视频,人为判断输变电线路中的电力设备是否存在缺陷。该种通过监控后台的工作人员人眼观察并判断是否存在缺陷的方式,给工作人员带来很大的工作量,不能实现智能化缺陷识别,而且拍摄的图像也不能进行多角度拍摄,不能将待识别物体进行多角度的完整拍摄。目前,也出现了多种智能巡检方法,利用红外热像仪获取待检测电力设备的红外热图,通过计算机视觉、红外热图处理等技术实现电力设备的识别和定位,进而可以进行状态监测和故障诊断。虽然对于电力设备的巡检更加智能化,但是现有对于电力设备的红外热图识别技术依然存在一些不足,例如对于背景和拍摄器材的噪音抗干扰能力较弱。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术提供了一种基于广角自动识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于广角的成像装置,其特征在于:包括摆臂、第一驱动机构、第二驱动机构、自旋转安装机构和红外热成像仪,所述第一驱动机构的动力输出端与所述摆臂的一端铰接,所述第二驱动机构的动力输出端与所述摆臂的另一端铰接,所述第一驱动机构与第二驱动机构分别独立或者同时驱动摆臂在竖直平面内摆动,所述红外热成像仪固定设置于自旋转安装机构,所述自旋转安装机构以可绕自身旋转轴线转动的方式安装于摆臂上。

【技术特征摘要】
1.一种基于广角的成像装置,其特征在于:包括摆臂、第一驱动机构、第二驱动机构、自旋转安装机构和红外热成像仪,所述第一驱动机构的动力输出端与所述摆臂的一端铰接,所述第二驱动机构的动力输出端与所述摆臂的另一端铰接,所述第一驱动机构与第二驱动机构分别独立或者同时驱动摆臂在竖直平面内摆动,所述红外热成像仪固定设置于自旋转安装机构,所述自旋转安装机构以可绕自身旋转轴线转动的方式安装于摆臂上。2.根据权利要求1所述的基于广角的成像装置,其特征在于:所述第一驱动机构包括机架外壳、机架底座、驱动轴、驱动板、主动齿轮以及驱动电机;所述机架外壳固定设置于机架底座上,所述驱动轴竖直设置于机架外壳内并可在机架外壳内沿驱动轴的轴向往复运动,所述驱动轴侧壁设置有啮合齿,所述主动齿轮与啮合齿啮合,所述驱动电机的动力输出端与主动齿轮传动连接,所述驱动板固定设置于驱动轴的上端且驱动板由驱动轴驱动实现上下运动,所述驱动板的边缘与摆臂的一端铰接。3.根据权利要求1所述的基于广角的成像装置,其特征在于:所述第二驱动组件为气缸组件,所述气缸组件包括活塞杆和缸体,活塞杆的动力输出端与摆臂铰接,所述缸体的底部外侧与机架底座铰接。4.根据权利要求2所述的基于广角的成像装置,其特征在于:所述自旋转安装机构包括转轴、轴套以及转动驱动电机,所述轴套固定设置于摆臂,所述转轴可转动设置于轴套内,所述转轴的上端作为安装部用于安装红外成像仪,所述转轴的下端与转动电机的输出端传动连接。5.一种基于广角的自动识别图像的方法,其特征在于:包括如下步骤:S1:由广角成像驱动装置驱动红外成像仪从多个视角获取目标物体的图像,并对获取的图像进行增强和归一化处理;其中,广角成像驱动装置包括:摆臂、第一驱动机构、第二驱动机构、自旋转安装机构和红外热成像仪,所述第一驱动机构的动力输出端与所述摆臂的一端铰接,所述第二驱动机构的动力输出端与所述摆臂的另一端铰接,所述第一驱动机构与第二驱动机构分别独立或者同时驱动摆臂在竖直平面内摆动,所述红外热成像仪固定设置于自旋转安装机构,所述自旋转安装机构以可绕自身旋转轴线转动的方式安装于摆臂上;S2:利用VGG16深度网络的卷积层中公开的预训练权重提取所述预处理图像的图像特征;其中图像特征包括图像的纹理特征和图像的热分布特征;S3:将S2中提取的图像特征作为训练数据,搭建两个全连接网络框架,设置优化器Nadam,使用提取的图像特征训练模型训练瓶颈特征,获得瓶颈特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨炯陈首名王川香王毅薛志鹏李书
申请(专利权)人:国家电网有限公司国网重庆市电力公司綦南供电分公司
类型:发明
国别省市:北京,11

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