一种基于语义分割的配网电缆识别方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于语义分割的配网电缆识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法将待识别配网电缆所在区域的红外图像输入识别模型中，识别模型是利用配网电缆的红外图像数据集基于语义分割模型训练得到的，识别模型从输入到输出依次包括第一卷积单元、第一反卷积单元、第二卷积单元、第二反卷积单元和输出单元，基于识别模型输出的红外图像的像素级分类结果，从红外图像中识别得到待识别配网电缆的图像。采用本方法能够实现待识别配网电缆在复杂环境下的识别，识别模型采用创造性设计的层叠式的语义分割模型的结构，识别效率和精度都较高。别效率和精度都较高。别效率和精度都较高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于语义分割的配网电缆识别方法及装置


[0001]本申请涉及电缆
，特别是涉及一种基于语义分割的配网电缆识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]近年来，随着城市配电网规模的不断扩大和架空线入地工程的不断加速，配电电缆的数量迅速上涨，电缆用于电力传输和电能分配，其健康稳定已成为城市电网安全可靠运行的重要保证。
[0003]配网电缆(包括电缆本体及其附件)常常存放在地下，由于地下温度环境复杂，干扰大，该情况使得配网电缆的识别极其困难，配网电缆的目标难以识别性导致目前大多由检修人员进行人工识别，对检修人员专业性和工作经验要求高，识别结果也存在一定主观性，导致设备运维工作难度的加大。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于语义分割的配网电缆识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种基于语义分割的配网电缆识别方法。方法包括：
[0006]获取待识别配网电缆所在区域的红外图像，红外图像包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于语义分割的配网电缆识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别配网电缆所在区域的红外图像，所述红外图像包括所述待识别配网电缆以及背景区域的图像；将所述红外图像输入识别模型中，所述识别模型是利用配网电缆的红外图像数据集基于语义分割模型训练得到的，所述识别模型从输入到输出依次包括第一卷积单元、第一反卷积单元、第二卷积单元、第二反卷积单元和输出单元；基于所述识别模型输出的所述红外图像的像素级分类结果，从所述红外图像中识别得到所述待识别配网电缆的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一卷积单元用于对所述待识别配网电缆的红外图像进行卷积处理得到底层特征图；所述第一反卷积单元用于对所述第一卷积单元输出的所述底层特征图进行反卷积处理得到全局特征图；所述第二卷积单元用于对所述第一反卷积单元输出的所述全局特征图进行卷积处理得到图像特征图；所述第二反卷积单元用于对所述第二卷积单元输出的所述图像特征图进行反卷积处理得到语义分割结果图，所述语义分割结果图的图像尺寸与所述待识别配网电缆的红外图像的图像尺寸相同；所述输出单元利用全连接神经网络和Softmax输出层对所述第二反卷积单元输出的所述语义分割结果图进行分类输出所述红外图像的像素级分类结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一卷积单元从输入到输出依次包括两层卷积层、一层池化层、两层卷积层、一层池化层、三层卷积层和一层池化层；所述第一反卷积单元从输入到输出依次包括一层反卷积层、一层padding层、一层卷积层、一层归一化层、三层卷积层和一层池化层；所述第二卷积单元从输入到输出依次包括两个卷积子单元，每个卷积子单元分别包括三层卷积层和一层池化层；所述第二反卷积单元从输入到输出依次包括四个反卷积子单元，每个反卷积子单元分别包括一层反卷积层、一层padding层、一层卷积层和一层归一化层。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢旭，杨帆，李致民，胡冉，李星，田杰，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：