一种RGB-红外输电线路缺陷图像特征融合方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种RGB

【技术实现步骤摘要】
一种RGB
‑
红外输电线路缺陷图像特征融合方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体地，涉及一种RGB
‑
红外输电线路缺陷图像特征融合方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，深度学习已经应用于针对输电线路巡检图像的缺陷识别，实现电力故障的在线诊断与智能监测。然而，尽管成像可以提供丰富的颜色、轮廓、纹理特征，但实际的输电通道场景非常复杂，导致在可见光(RGB)条件下，巡检信息往往是非完备的，如光照不良、雨雾模糊、视野受限等，此时单一的可见光成像技术呈现出的识别性能较差；此外，现有的神经网络特征提取技术存在速度与精度不能兼顾的难点，这就带来特征辨识的鲁棒性与实时性问题。

技术实现思路

[0003]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于，提供一种RGB
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红外输电线路缺陷图像特征融合方法及系统，加入红外光成像技术，结合多模态传感器成像优势，提高输电线缺陷巡检图像信息的完备性。
[0004]本专利技术采用如下的技术方案。/>[0005]一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种RGB
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红外输电线路缺陷图像特征融合方法，其特征在于，所述方法包括步骤：步骤一，获取RGB输电线缺陷图像，并将缺陷标定的真实框中心作为中心坐标，以一定比例大小进行裁剪，得到RGB缺陷模板图像；获取红外输电线缺陷图像，并将缺陷标定的真实框中心作为中心坐标，以一定比例大小进行裁剪，得到红外缺陷模板图像；步骤二，引入双阶段检测模型的特征提取模块Resnet，作为原始RGB缺陷图像与原始红外缺陷图像的全卷积特征提取网络，得到RGB缺陷图像与红外缺陷图像的原始缺陷卷积特征；引入单阶段检测模型的特征提取模块Darknet，作为RGB缺陷模板图像与红外缺陷模板图像的全卷积特征提取网络，得到RGB缺陷模板图像与红外缺陷模板图像的模板缺陷卷积特征；步骤三，对RGB缺陷图像与红外缺陷图像的原始缺陷卷积特征进行特征拼接，得到原始融合特征；对RGB缺陷模板图像与红外缺陷模板图像的模板缺陷卷积特征进行特征拼接，得到模板融合特征；步骤四，基于步骤三生成的原始融合特征与模板融合特征，引入互相关算法进行“﹡”运算，使用模板融合特征卷积原始融合特征，生成RGB
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红外缺陷图像的融合特征；根据生成的RGB
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红外缺陷图像融合特征，确定缺陷在图像中的位置。2.根据权利要求1所述的RGB
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红外输电线路缺陷图像特征融合方法，其特征在于，步骤一中，RGB输电线缺陷图像裁剪具体过程：对于原始RGB输电线缺陷图像，以标定的真实框中心为中心截取255*255*3的图像；在原始RGB输电线缺陷图像的基础上，以标记中心为中心，截取127*127*3的图像，得到RGB缺陷模板图像。3.根据权利要求1所述的RGB
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红外输电线路缺陷图像特征融合方法，其特征在于，步骤一中，红外输电线缺陷图像裁剪具体过程：对于原始红外输电线缺陷图像，以标定的真实框中心为中心截取255*255*3的图像；在原始红外输电线缺陷图像的基础上，以标记中心为中心，截取127*127*3的图像，得到红外缺陷模板图像。4.根据权利要求1所述的RGB
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红外输电线路缺陷图像特征融合方法，其特征在于，步骤二中，双阶段检测模型的特征提取模块R...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰，徐剑峰，万浩，沈悦新，钱春豪，施政奇，曹浩然，潘静娟，杨眉，成嘉楠，戴相龙，蒋勇，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司南通供电分公司，
类型：发明
国别省市：