一种输电线路图像标注方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种输电线路图像标注方法及相关装置，方法包括：获取目标线路的多拍摄角度图像；根据在多拍摄角度图像中提取的EXIF信息对多拍摄角度图像进行拍摄分类，得到分类线路图像，EXIF信息包括拍摄姿态和感光度；采用预置LBP算法对分类线路图像进行纹理特征提取操作，得到纹理特征图像；根据多拍摄角度图像和纹理特征图像构建标签化的标注图层；基于标注图层生成预设多边形区块，预设多边形区块包括角度标签和纹理标签；根据所述预设多边形区块对所述目标线路对应的图像进行标注处理。本申请能够解决现有图像数据的标注操作耗时较长，且效率低下，导致数据的管理成效较差的技术问题。技术问题。技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路图像标注方法及相关装置


[0001]本申请涉及图像标注
，尤其涉及一种输电线路图像标注方法及相关装置。

技术介绍

[0002]随着计算机视觉，人工智能技术在电网巡检领域的逐步深入应用，针对电网巡检领域的人工智能数据集标注工作形成了一种新的标准工作，巡检员减少了在外的工作，取而代之的是花费一部分时间去教会机器如何去识别电网输电线路的设备，判别相关的缺陷。随着采集设备的逐步成熟，相关算法的逐步应用，大量的数据集面临着繁重的标注工作，维护管理工作。尤其是一些特殊的数据集，对原始数据的标注有了新的需求，也有了新的挑战。
[0003]大部分的智能识别采用的是CNN，RCNN，Fast
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RCNN来对于输电线路设备进行深度学习训练，依赖着大量的数据集，而数据集是需要标注后使用的；尤其是利用GAN(生成对抗网络)架构对输电线路设备进行缺陷图像生成以及识别的影响不断扩大，滞后的传统图像标注工具无法提供对应的数据格式。综合而言，目前面向输电线路巡检方面图像标注和数据管理效率都不高，主要依靠操作人员利用标注软件手绘，往往本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路图像标注方法，其特征在于，包括：获取目标线路的多拍摄角度图像；根据在所述多拍摄角度图像中提取的EXIF信息对所述多拍摄角度图像进行拍摄分类，得到分类线路图像，所述EXIF信息包括拍摄姿态和感光度；采用预置LBP算法对所述分类线路图像进行纹理特征提取操作，得到纹理特征图像；根据所述多拍摄角度图像和所述纹理特征图像构建标签化的标注图层；基于所述标注图层生成预设多边形区块，所述预设多边形区块包括角度标签和纹理标签；根据所述预设多边形区块对所述目标线路对应的图像进行标注处理。2.根据权利要求1所述的输电线路图像标注方法，其特征在于，所述根据所述多拍摄角度图像和所述纹理特征图像构建标签化的标注图层，包括：根据所述多拍摄角度图像和所述纹理特征图像构建标初始标注图层；对所述初始标注图层中的角度图层和纹理特征图层分别添加角度标签和纹理标签，得到标注图层。3.根据权利要求1所述的输电线路图像标注方法，其特征在于，所述根据所述多拍摄角度图像和所述纹理特征图像构建标签化的标注图层，之前还包括：对所述多拍摄角度图像进行灰度化处理，得到灰度图像；相应的，所述根据所述多拍摄角度图像和所述纹理特征图像构建标签化的标注图层，包括：根据所述多拍摄角度图像、所述纹理特征图像和所述灰度图像构建标签化的标注图层。4.根据权利要求1所述的输电线路图像标注方法，其特征在于，所述将所述根据所述预设多边形区块对所述目标线路对应的图像进行标注处理，之后还包括：将所述预设多边形区块转换为XML文件或者JSON数据，得到结构化标注信息；将所述结构化标注信息同步至云端与所述目标线路对应的图像进行关联存储。5.一种输电线路图像标注装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取目标线路的多拍摄角度图像；图像分类模块，用于根据在所述多拍摄角度图像中提取的EXIF信息对所述多拍摄角度图像进行拍摄分类，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭国伟，陆志欣，梁海锋，刘献，徐欣慰，李文仕，梁自维，张开轩，周志豪，黄胜，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司佛山供电局，
类型：发明
国别省市：