【技术实现步骤摘要】
一种杆塔标识牌结构化数据获得方法、装置及电子设备
[0001]本说明书一个或多个实施例涉及杆塔标识牌结构化数据识别
,尤其涉及一种杆塔标识牌结构化数据获得方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]目前,使用无人机航拍对输电线路进行巡检的技术日益成熟,无人机巡检过程中,通过拍摄杆塔上的标识牌,并配合算法进行自动识别,能够对输电线路进行准确的定位。
[0003]现有技术中,对杆塔标识牌进行自动识别算法的主要步骤为:针对任意图片,先定位图片中的全部四边形框,针对该图片中的每个四边形框,识别该四边形框内是否具有标识信息,若有,则该四边形框为标识牌,识别该标识牌的结构化数据,若没有,则放弃该四边形框,继续识别下一个四边形框。
[0004]专利技术人发现,现有技术中,自动识别算法中采用不同的算法进行定位与识别,需要进行多种算法与模型的运用与训练,增大计算成本,识别效率低下。
技术实现思路
[0005]有鉴于此,本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种杆塔标识牌结构化数据获得方法、装置及电子设备 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种杆塔标识牌结构化数据获得方法,其特征在于,包括:获取原始图像;将所述原始图像输入预训练好的目标检测模型中,获得杆塔标识牌图像、所述杆塔标识牌图像中的标识信息以及所述杆塔标识牌图像中的内容边线;根据所述标识信息之间的位置关系,获得所述杆塔标识牌图像的类别;根据所述内容边线,计算所述杆塔标识牌图像的几何变换精度;输出所述杆塔标识牌的所述标识信息、类别以及几何变换精度。2.根据权利要求1所述的杆塔标识牌结构化数据获得方法,其特征在于,所述目标检测模型为YOLO v3或者YOLO v4模型;所述第一目标检测模型的训练方法为:获取训练集,所述训练集包括标记好杆塔标识牌区域坐标、杆塔标识牌上的标识信息以及杆塔标识牌图像中的内容边线的训练图像;将所述训练集内的训练图像输入YOLO v3或者YOLO v4模型进行迭代运算,直至达到预设的迭代次数;获得训练好的YOLO v3或者YOLO v4模型。3.根据权利要求2所述的杆塔标识牌结构化数据获得方法,其特征在于,所述杆塔标识牌图像中的内容边线的标记方法为:绘制一个矩形框,使所述矩形框的其中一条对角线与所述内容边线重合。4.根据权利要求1所述的杆塔标识牌结构化数据获得方法,其特征在于,所述根据所述内容边线,计算所述杆塔标识牌图像的几何变换精度,包括对所述杆塔标识牌图像进行边缘检测,获得杆塔标识牌边缘图像;根据所述内容边线,获得所述杆塔标识牌边缘图像中的标识牌边线;计算所述标识牌边线的偏转角度;根据所述标识牌边线的偏转角度,获得所述杆塔标识牌图像的几何变换精度。5.根据权利要求1所述的杆塔标识牌结构化数据获得方法,其特征在于,所述杆塔标识牌图像中的标识信息包括标识牌拥有者Owner、线路Title、电话Dh以及杆序号Gh。6.一种杆塔标识牌结构化数据获得装置,其特征在于,包括:第一获取模块,用于获取原始图...
【专利技术属性】
技术研发人员:王继业,高灵超,李浩松,王路涛,张睿智,郝赫,王一梦,
申请(专利权)人:北京国电通网络技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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