【技术实现步骤摘要】
一种输电线路杆塔鸟巢识别方法及其系统、存储介质
本专利技术输电线路杆塔鸟巢识别
，特别涉及一种输电线路杆塔鸟巢识别方法及其系统、存储介质。
技术介绍
输电线在电力系统中有着非常重要的作用，与人们的生活密不可分，如果出现大规模断电情况会给大众造成不可估量的损失。而鸟巢的自然活动经常干扰到输电线的正常工作，如鸟巢在输电线杆塔上筑巢容易造成输电线发生短路事故，输电线杆塔上的瓷瓶容易受到鸟巢排出的粪便污染，由此造成绝缘强度降低，造成输电线短路的同时电力系统也出现故障。
技术实现思路
本专利技术旨在提出一种输电线路杆塔鸟巢识别方法及其系统、存储介质，以减少输电线路故障，提高电力运输的稳定性和可靠性。第一方面，本专利技术实施例提出一种输电线路杆塔鸟巢识别方法，包括：实时获取当前输电线图像；对所述当前输电线图像进行卷积处理得到特征图；对所述特征图进行目标检测，并根据检测结果进行鸟巢识别或丢弃当前输电线图像；其中，若当前输电线路图像经检测后生成检测框，则进一步对当前输电线路图像进行鸟...
【技术保护点】
1.一种输电线路杆塔鸟巢识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n实时获取当前输电线图像；/n对所述当前输电线图像进行卷积处理得到特征图；/n对所述特征图进行目标检测，并根据检测结果进行鸟巢识别或丢弃当前输电线图像；其中，若当前输电线路图像经检测后生成检测框，则进一步对当前输电线路图像进行鸟巢识别，若当前输电线路图像经检测后没有生成检测框，则丢弃当前输电线图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种输电线路杆塔鸟巢识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
实时获取当前输电线图像；
对所述当前输电线图像进行卷积处理得到特征图；
对所述特征图进行目标检测，并根据检测结果进行鸟巢识别或丢弃当前输电线图像；其中，若当前输电线路图像经检测后生成检测框，则进一步对当前输电线路图像进行鸟巢识别，若当前输电线路图像经检测后没有生成检测框，则丢弃当前输电线图像。
2.如权利要求1所述的输电线路杆塔鸟巢识别方法，其特征在于，所述对所述当前输电线图像进行卷积处理得到特征图包括：
利用卷积神经网络对所述输电线图像进行卷积处理得到卷积图像，并根据每一像素点的梯度信息描述所述卷积图像的图像特征。
3.如权利要求1所述的输电线路杆塔鸟巢识别方法，其特征在于，所述对所述特征图进行目标检测，并根据检测结果进行鸟巢识别或丢弃当前输电线图像包括：
利用区域生成网络根据所述图像特征生成对应不同尺度的多个候选区域；
利用目标检测网络对每一候选区域进行鸟巢目标检测。
4.如权利要求1所述的输电线路杆塔鸟巢识别方法，其特征在于，所述对所述特征图进行目标检测，并根据检测结果进行鸟巢识别或丢弃当前输电线图像包括：
若一输电线图像存在鸟巢，则进一步识别鸟巢在输电线图像中的位置。
5.如权利要求2所述的输电线路杆塔鸟巢识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络为ZF-NET神经网络；
其中，所述根据每一像素点的梯度信息描述所述卷积图像的图像特征包括：
步骤S11、对所述卷积图像进行灰度处理得到灰度图像；
步骤S12、根据公式G(x,y)＝P(x,y)λ对所述灰度图像进行校正得到校正图像；其中，λ为预设常数，P(x,y)为灰度图像上某一点的像素值；
步骤S13、根据以下公式对所述校正图像进行梯度计算得到每一像素点的梯度信息；
Rx(x,y)＝P(x+1,y)-P(x-1,y)
Ry(x,y)＝P(x,y+1)-P(x,y-1)
公式中，Rx(x,y)为在校正图像中像素点(x,y)处的水平方向梯度，Ry(x,y)为垂直方向梯度，R(x,y)为梯度幅值，θ(x,y)为梯度方向；
步骤S14、将所述校正图像分割为多个细胞单元，利用m个块的直...
【专利技术属性】
技术研发人员：饶竹一，张云翔，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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