【技术实现步骤摘要】
一种面向电力巡检场景的小目标缺陷检测方法及系统
[0001]本专利技术涉及一种面向电力巡检场景的小目标缺陷检测方法及系统，特别是涉及人工智能检测
技术介绍
[0002]随着我国电能传输需求的持续增加和电力系统规模的不断扩大，电力系统的安全和稳定问题日益显著，因此对电力设备运行的可靠性提出更高的需求。以输电线路为例，截止2017年底，国网公司110（66）kV及以上架空输电线路总计94余万公里，其中500kV及以上架空输电线路长度18余万公里。然而，电力基层运维人员的数量并没有成比例增长，据不完全统计，仅输电线路的巡线运维人员缺员率就高达48%，因此，设备运维工作日益繁重，迫切需要自动化、现代化、高效率的巡线技术和手段。机器人巡检以其高效、安全、智能、精确等特点，成为电力行业对设备巡检的一种新模式。
[0003]在实现机器人智能巡检过程中，最为关键的技术之一就是目标检测技术，通过深度学习的方法对电力巡检数据中的缺陷目标进行检测与识别。通过巡检机器人进行电力巡检，可以有效代替人工执行繁重的巡检任务，从而提高巡检...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向电力巡检场景的小目标缺陷检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、通过信息采集设备获取实际应用中的检测目标数据；步骤2、通过预处理将所述检测目标数据转换为满足预设需求的数据形式；步骤3、构建检测模型，并在完成深度学习后接收经过预处理后的检测目标数据；步骤4、利用所述检测模型进行目标识别分析，并输出分析结果；步骤5、根据分析结果拟定对应的决策方案；其中，对所述检测模型进行训练的过程进一步包括：步骤3.1、通过离心率椭圆系选择用于模型训练的样本数据集；步骤3.2、接收所述样本数据集，并对样本集进行数据预处理；步骤3.3、通过预测结果与实际结果的差别，自适应调整检测模型中各个参数的权重；步骤3.4、输出训练完成后的检测模型，用于实际应用中的目标检测。2.根据权利要求1所述的一种面向电力巡检场景的小目标缺陷检测方法，其特征在于，步骤3.1选择用于检测模型训练样本数据集时，以真实框的中心点作为椭圆系的中心点，通过计算样本点所在的椭圆的长轴以及短轴大小，得出样本点到真实框中心点的距离，随后，对于每个真实框，选择m个样本作为该框的正样本参与检测模型的训练；具体的，包括以下步骤：步骤3.1.1、计算出每个真实框的内接椭圆长轴的1/2、短轴的1/2以及长轴一半和短轴一半的平方差求根；步骤3.1.2、计算所有真实框的中心点坐标；步骤3.1.3、将所有锚框的中心点坐标映射到以真实框为原点建立的坐标系；步骤3.1.4、通过距离表达式计算锚框到真实框的距离；步骤3.1.5、为每个真实框选择距离最近的m个锚框，作为它的正样本计算损失并反向传播。3.根据权利要求2所述的一种面向电力巡检场景的小目标缺陷检测方法，其特征在于，获得样本点到真实框中心点距离的表达式进一步为：式中，a表示该椭圆系任一椭圆长轴的1/2；b表示该椭圆系任一椭圆短轴的1/2；(x,y)表示样本点在以椭圆系的中心点为原点形成的坐标系中的坐标；k表示与样本点所在椭圆长轴或短轴长度呈正。4.根据权利要求1所述的一种面向电力巡检场景的小目标缺陷检测方法，其特征在于，为了提高检测模型的检测性能，对用于检测模型学习训练的训练样本数据集进行预处理操作；进一步的，预处理过程包括以下步骤：步骤3.2.1、获取用于检测模型学习训练的训练样本数据集；步骤3.2.2、通过去除全黑和全白的图像数据，筛选训练样本数据集，获得第二训练样本数据集；步骤3.2.3、对第二训练样本数据集采用直方图以及中值滤波器进行处理，获取第三检
测目标数据集；步骤3.2.4、对第三检测目标数据集进行数据标注，形成第四训练样本数据集；步骤3.2.5、对所述第四训练样本数据集进行数据增强操作，获取最终输入检测模型的第五训练样本数据集。5.根据权利要求4所述的一种面向电力巡检场景的小目标缺陷检测方法，其特征在于，采用直方图进行均衡化的处理表达式为：式中，表示图像的第k级灰度的灰度值；表示灰度值为...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁恬，张一帆，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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