【技术实现步骤摘要】
一种基于多特征融合的输电线路视物提取方法及系统
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[0001]本专利技术涉及电力巡检图像识别方法，特别是涉及一种基于多特征融合的输电线路视物提取方法及系统。
技术介绍
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[0002]智能电网是电网发展的趋势和方向，智能变电站是智能电网的变电环节，是坚强智能电网的重要基础和支撑。由于变电站电力场所中高压设备众多、环境复杂，为保证电力安全需要定期巡检，目前大多数变电站仍然采用人工巡检的方式，随着机器人技术不断发展，越来越多的变电站开始使用巡检机器人巡检，自动化技术代替传统人工作业，可以降低人工成本。
[0003]而使用无人机进行输电线路的巡检，虽然信息采集方便，但仍需人工对采集图像进行检测，该技术虽然比传统的人工实地检测技术效率更高，但也会受到相关因素的影响，例如(1)、主流的卷积神经网络只采用了最后一层的特征图作为输出，单使用高层的小特征图无法恢复识别物体的细节信息，增加了计算量和时间消耗；(2)、在识别过程中往往受到外界的干扰，比如环境的影响，即将电气设备的遮挡物等识别为设备的边界，从而根据重叠区域把遮挡物的区域识别...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多特征融合的输电线路视物提取方法，包括以下步骤：步骤S1：通过机载视觉传感器实时获取绝缘子的视频信息图像，并对获得的视频信息图像进行处理，获取待检测图像；步骤S2：对获得的待检测图像进行处理并创建训练集和测试集；步骤S3：将所述训练集输入深度卷积神经网络中，利用随机梯度下降算法对深度卷积神经网络模型进行训练，得到图像识别模型；步骤S4：将所述测试集输入得到的图像识别模型中，输出识别结果，并将识别结果进行背景识别处理，识别出目标。2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的输电线路视物提取方法，其特征是：所述步骤S1中，机载视觉传感器为一个摄像机，所述视频信息图像为对视频进行处理得到的帧图。3.根据权利要求1所述的基于多特征融合的输电线路视物提取方法，其特征是：所述步骤S2中，所述创建训练集和测试集的具体步骤为：a、使用数据增强对待检测图像的数据集进行扩充，对每个图像样本围绕着其本身进行几何变换操作；b、同时也对所述图像样本的标注图像进行同样的几何变换操作，保证图像样本和标注图像一一对应；c、将扩充后的图像数据按一定比例划分为训练集和测试集。4.根据权利要求3所述的基于多特征融合的输电线路视物提取方法，其特征是：将所述待检测图像进行切割，获得多个大小相同的切割图像，自动或手动标注所述切割图像中包括有所述识别目标的切割图像。5.根据权利要求3所述的基于多特征融合的输电线路视物提取方法，其特征是：所述几何变换操作包括旋转、翻转、缩放以及马赛克操作。6.根据权利要求1所述的基于多特征融合的输电线路视物提取方法，其特征是：所述步骤S3中，所述训练集输...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏梦柯，高峰，岳广记，岳鹏，李乐，李雪，丁恒，张龙，孟瑞娜，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司郑州供电公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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