电力巡检少样本图像数据增强方法及系统技术方案

本公开提出了电力巡检少样本图像数据增强方法及系统，包括：对电力巡检所采集的待识别实物的少量图像中设备区域进行标定；将标定后的图像进行去背景处理，并对去背景后的实物图片进行变换，模拟从不同角度、不同距离拍摄该设备的情况；更新背景图片，获得待识别实物在不同背景中的图像，从而生成海量已经标定的图片。实现少样本的增强，便于利用人工智能深度学习算法进行训练，有利于图像的准确识别。

【技术实现步骤摘要】
电力巡检少样本图像数据增强方法及系统
本公开属于图像处理
，尤其涉及电力巡检少样本图像数据增强方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。电力巡检过程中，采用巡检机器人或无人机进行巡检采集相应对象的图像，上述巡检所存在的技术问题是：(1)电力巡检图像识别模型对样本进行识别时，其中样本整理、标注主要以人工为主，人工标注工作量大，精度较低。(2)电力设备缺陷识别应用中，电力设备出现某类缺陷的频率和总数较少，对应的采集的图像就较少，从而造成电力设备缺陷的样本较少，利用人工智能深度学习算法训练时，样本数量不能满足训练的要求，难以实现利用人工智能深度学习算法进行图像的识别。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本公开提供了电力巡检少样本图像数据增强方法，对少样本的增强，解决了样本数量不够的问题。为实现上述目的，本公开的一个或多个实施例提供了如下技术方案：电力巡检少样本图像数据增强方法，包括：对电力巡检所采集的待识别实物的少量图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.电力巡检少样本图像数据增强方法，其特征是，包括：/n对电力巡检所采集的待识别实物的少量图像中设备区域进行标定；/n将标定后的图像进行去背景处理，并对去背景后的实物图片进行变换，模拟从不同角度、不同距离拍摄该设备的情况；/n更新背景图片，获得待识别实物在不同背景中的图像，从而生成海量已经标定的图片。/n

【技术特征摘要】
1.电力巡检少样本图像数据增强方法，其特征是，包括：
对电力巡检所采集的待识别实物的少量图像中设备区域进行标定；
将标定后的图像进行去背景处理，并对去背景后的实物图片进行变换，模拟从不同角度、不同距离拍摄该设备的情况；
更新背景图片，获得待识别实物在不同背景中的图像，从而生成海量已经标定的图片。


2.如权利要求1所述的电力巡检少样本图像数据增强方法，其特征是，进行标定之前，对电力巡检所采集的待识别实物的少量图像进行预处理，增强图像的质量。


3.如权利要求1所述的电力巡检少样本图像数据增强方法，其特征是，对去背景后的实物图片进行变换，具体为：对透明背景的图像做随机放缩、旋转、放射变换。


4.如权利要求1所述的电力巡检少样本图像数据增强方法，其特征是，对去背景后的实物图片进行变换后，还包括：
对图像增加不同光照渲染，模拟不同光照条件下的情况，并获取不同光照条件下的图像数据。


5.如权利要求1所述的电力巡检少样本图像数据增强方法，其特征是，生成海量已经标定的图片之后，进行多样本数据增强。


6.如权利要求5所述的电力巡检少样本图像数据增强方法，其特征是，多样本数据增强时，具体为：
定义特征空间，将每个样本对应到特征空间中的某一点，根据样本不平衡比例...

【专利技术属性】
技术研发人员：王振利，王万国，李建祥，肖鹏，郝永鑫，王克南，郭锐，王海鹏，张海龙，刘丕玉，
申请(专利权)人：国网智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37