基于电网的模型训练方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于电网的模型训练方法及装置，该方法包括：采集针对至少一个样本电网对象的电网图像，并通过预置的识别模型对每个电网图像进行图像特征标注，得到已标注图像集合，已标注图像集合包括已标注图像特征的每个电网对象的电网图像；对已标注图像集合中每个电网图像的图像特征进行图像特征复核，得到复核图像集合；根据复核图像集合对识别模型进行训练，得到目标识别模型；目标识别模型用于对电网平台中的目标电网对象执行操作，操作包括标注操作。可见，实施本发明专利技术通过识别模型对多个电网图像执行标注操作，提高电网图像的标注效率，保证标注质量，通过标注且复核后的电网图像训练识别模型，能够提高识别模型的训练准确性及可靠性。确性及可靠性。确性及可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于电网的模型训练方法及装置


[0001]本专利技术涉及电网数据处理
，尤其涉及基于电网的模型训练方法及装置。

技术介绍

[0002]随着大数据及人工智能的快速发展，人工智能已经应用在电网的各个方面中，如输电通道隐患检测、变电站施工人员穿戴检测、配电塔头温度检测等，而上述功能的实现离不开对电网图片中的电网特征进行识别。
[0003]目前，通过人工对电网图片进行标注是识别电网特征的主流方法，而该主流方法存在标注效率低，耗费时间长，且容易出现因个人的理解不同而造成错标、漏标等问题，难以保证标注质量。
[0004]同时，由于电网特征的种类较多，且部分电网特征较为复杂，即使采用现有的识别模型进行标注的方式，也难以准确标注出每个电网特征，无法保证标注质量。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供基于电网的模型训练方法及装置，能够采用训练出的目标识别模型对电网对象执行标注操作，提高了标注效率，保证标注质量，且通过复核图像集合训练目标识别模型，能够提高该目标识别模型的识别准确率，提高了标注质量。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于电网的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：采集针对至少一个样本电网对象的电网图像，并通过预置的识别模型对每个所述电网图像进行图像特征标注，得到已标注图像集合；所述已标注图像集合包括已标注图像特征的每个所述电网对象的电网图像；对所述已标注图像集合中每个所述电网图像的图像特征进行图像特征复核，得到复核图像集合；根据所述复核图像集合对所述识别模型进行训练，得到目标识别模型；所述目标识别模型用于对电网平台中的目标电网对象执行操作，所述操作包括标注操作。2.根据权利要求1所述的基于电网的模型训练方法，其特征在于，在所述通过预置的识别模型对每个所述电网图像进行图像特征标注，得到已标注图像集合之前，所述方法还包括：确定每个所述样本电网对象的类别信息，并根据每个所述样本电网对象的类别信息，确定每个所述样本电网对象的电网图像对应的优先级别；根据每个所述电网图像对应的优先级别，对所有所述电网图像进行排序，得到电网图像标注序列；所述电网图像标注序列用于确定每个所述电网图像的标注顺序；以及，所述通过预置的识别模型对每个所述电网图像进行图像特征标注，得到已标注图像集合，包括：通过预置的识别模型和所述电网图像标注序列，对每个所述电网图像进行图像特征标注，得到已标注图像集合。3.根据权利要求2所述的基于电网的模型训练方法，其特征在于，所述根据所述复核图像集合对所述识别模型进行训练，包括：根据预置的随机抽样算法，对所述复核图像集合进行分类，得到样本训练集合、样本测试集合以及样本验证集合；将所述样本训练集合和所述样本测试集合输入所述识别模型进行训练，得到针对所述样本训练集合和所述样本测试集合的训练结果集合；根据所述样本验证集合和所述训练结果集合，验证所述识别模型的识别率；将所述识别模型的识别率与预置的识别期望阈值进行比较，并在所述识别模型的识别率小于所述识别期望阈值时，对所述识别模型的模型参数进行优化，得到优化后的识别模型；将优化后的所述识别模型更新为预置的所述识别模型，并重新执行所述的根据所述复核图像集合对所述识别模型进行训练的操作，直至训练后的所述识别模型的识别率大于所述识别率期望阈值。4.根据权利要求3所述的基于电网的模型训练方法，其特征在于，所述对所述识别模型的模型参数进行优化，得到优化后的识别模型，包括：确定与每个所述电网图像对应的识别场景，并确定每个所述电网图像对应的识别场景的场景复杂度；根据每个所述电网图像对应的识别场景的场景复杂度以及预置的模型训练策略，对所述识别模型的模型参数进行参数调优，得到优化后的识别模型；所述模型参数包括模型学习率参数、模型深度参数、模型宽度参数、训练轮数、训练数据量。
5.根据权利要求1至4任一项所述的基于电网的模型训练方法，其特征在于，所述通过预置的识别模型对每个所述电网图像进行标注，得到已标注图像集合，包括：分析每个所述电网图像的图像信息，得到每个所述电网图像的图像质量信息，并根据每个所述电网图像的图像质量信息，确定每个所述电网图像对应的图像质量指标；所述图像信息包括图像尺寸信息、图像像素信息、颜色深度信息；根据每个所述电网图像对应的图像质量指标和预设的图像质量指标阈值，过滤所有所述电网图像中所述图像质量指标小于所述图像质量指标阈值的目标电网图像，并根据所有所述电网图像中除所述目标电网图像之外的所述电网图像生成质量图像集合；通过预置的识别模型，依次标注所述质量图像集合中所有所述电网图像的图像特征，并根据所有已标注的所述电网图像生成已标注图像集合。6.根据权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国昌，路建成，黄杰，周子强，赵铭，林镇锋，周海，刘兆平，田松林，
申请(专利权)人：南方电网深圳数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：