基于Faster RCNN的输电线路环境中异物识别方法、系统及计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术提出基于Faster RCNN的输电线路环境中异物识别方法、系统及计算机可读存储介质。所述识别方法包括步骤：构建训练样本：获取包含异物的输电线路环境图像，将图片中的异物的边框坐标标出，并给每个边框添加分类标签，得到样本图像；搭建Faster RCNN网络模型，利用样本图像训练Faster RCNN网络模型，直至损失函数的值达到预设的阈值条件；重新采集输电线路环境图像，将新采集的输电线路环境图像输入训练好的Faster RCNN网络模型中，得到图像中异物的分类结果。本发明专利技术可以自动对采集到的输电线路环境图像中的异物进行识别，无需输电线路检修人员在后台长时间的监控输电线路环境监控视屏，节省了输电线路检修人员的工作量。

【技术实现步骤摘要】
基于FasterRCNN的输电线路环境中异物识别方法、系统及计算机可读存储介质
本专利技术涉及输电线路
，尤其是一种基于FasterRCNN的输电线路环境中异物识别方法、系统及计算机可读存储介质。
技术介绍
我国幅员辽阔，高压输电线路的覆盖面广、点多、线长，因此输电线路维护工作是保障输电线路正常工作的重中之重。在危害输电线路的因素中，比较多的有鸟害、覆冰、垃圾等杂物缠绕以及高大的施工车辆刮碰等，这些都会导致输电线发生故障甚至损毁。通常只能通过多次巡检来及时发现这些隐患，以前是通过人工巡逻，但由于输电线路中有部分架设的位置比较特殊，不易于人工观察，因此近年来逐渐通过机器代替人工巡逻，例如在输电线塔杆上安装摄像头，或者通过无人机巡航采集输电线路环境信息。但上述方式中，采集到的环境信息还是需要人力进行分辩，工作量仍然较大，若能实现根据采集到的输电线路环境信息进行异物的自动识别和分别，则能够大大节省输电线路维护人员的工作量，并且相较于人工检测，自动检测能够提高检测的准确度。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术旨在提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于Faster RCNN的输电线路环境中异物识别方法，其特征在于，包括步骤：/n(1)构建训练样本：获取包含异物的输电线路环境图像，将图片中的异物的边框坐标标出，并给每个边框添加分类标签，得到样本图像；/n(2)搭建Faster RCNN网络模型，利用样本图像训练Faster RCNN网络模型，直至损失函数的值达到预设的阈值条件；/n(3)重新采集输电线路环境图像，将新采集的输电线路环境图像输入训练好的FasterRCNN网络模型中，得到图像中异物的分类结果。/n

【技术特征摘要】
1.基于FasterRCNN的输电线路环境中异物识别方法，其特征在于，包括步骤：
(1)构建训练样本：获取包含异物的输电线路环境图像，将图片中的异物的边框坐标标出，并给每个边框添加分类标签，得到样本图像；
(2)搭建FasterRCNN网络模型，利用样本图像训练FasterRCNN网络模型，直至损失函数的值达到预设的阈值条件；
(3)重新采集输电线路环境图像，将新采集的输电线路环境图像输入训练好的FasterRCNN网络模型中，得到图像中异物的分类结果。


2.根据权利要求1所述的基于FasterRCNN的输电线路环境中异物识别方法，其特征在于，所述异物包括施工车辆、飞鸟和漂浮物。


3.根据权利要求1所述的基于FasterRCNN的输电线路环境中异物识别方法，其特征在于，所述FasterRCNN网络模型包括特征提取网络、区域生成网络和目标检测器；特征提取网络提取输入的输电线路环境图像的特征图像featuremap；区域生成网络根据特征图像featuremap生成异物候选框；目标检测器中的ROI池化层将异物候选框映射到特征图像featuremap上，得到每个异物候选框的低维特征；这些低维特征送...

【专利技术属性】
技术研发人员：于晓清，李宁，庞小龙，郑仟，吴建宁，朱欣军，谢贵文，单夫军，张鹏，李伟，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司检修公司，南京悠阔电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：宁夏;64