【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统的输电，具体涉及一种基于无人机和cnn-bilstm模型的输电线路巡检方法。
技术介绍
1、目前，无人机输电线路巡检作为一种高效、安全的巡检方式，在电力行业得到广泛应用。然而，现有的无人机输电线路巡检技术仍存在一些瓶颈、限制和不足之处。首先，传统的无人机巡检主要依赖人工视觉检查，对于大规模的输电线路网络来说，任务繁重且费时，易导致视疲劳和漏检等问题。同时，人工检查受到操作人员经验水平和环境因素的影响，巡检结果可能存在主观性和一致性差异。其次，传统无人机巡检缺乏智能化的图像分析和识别能力。虽然现有的目标检测算法可以检测出输电设备的缺陷，但在处理多尺度、复杂场景的航拍图像时，常常存在漏检或误检的问题，尤其是对于小尺寸或模糊的缺陷难以准确识别。
2、随着计算机视觉、深度学习等技术的不断发展，无人机输电线路巡检技术正朝着智能化、自动化方向发展。近年来，深度学习中的卷积神经网络(cnn)在图像处理和目标检测领域取得了重大突破，其在特征提取和图像识别方面具有优势。此外，循环神经网络(rnn)的一种变体——双向长短期记忆网络(bilstm)在序列建模方面表现出色，逐渐应用于图像序列处理任务。针对无人机输电线路巡检中存在的挑战，结合cnn和bilstm的混合模型被认为是未来的发展趋势。这种模型可以有效地融合图像特征提取和序列建模的优势，增强对复杂场景和小尺寸缺陷的检测能力，同时减轻人工视觉检查的负担，提高巡检的自动化程度和准确性。
3、本专利技术旨在提供一种基于cnn-bilstm混合模型的输电线路
技术实现思路
1、本专利技术涉及一种基于cnn-bilstm模型的输电线路巡检方法，尤其涉及使用无人机航拍图像进行输电设备缺陷检测的
2、现有的输电线路巡检方法通常依赖人工巡视和图像分析，耗时且存在主观因素影响判断准确性。为解决上述问题，本专利技术提供了一种自动化的、高效的输电线路巡检方法，通过采用cnn-bilstm模型对无人机航拍图像进行处理，实现输电设备缺陷的自动检测与识别，以提高巡检效率和准确性。
3、本专利技术的目标在于提供一种基于cnn-bilstm模型的输电线路巡检方法，其包括以下步骤：
4、步骤s1：数据采集与预处理。收集大量不同输电线路、不同天气条件下的无人机航拍图像数据，包括正常状态和各种缺陷情况。对图像数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸统一等，以准备数据用于后续模型训练。
5、步骤s2：特征提取与序列化。采用卷积神经网络(cnn)对预处理后的图像进行特征提取。cnn能够捕捉图像的局部和全局特征，为后续的序列建模提供有力支持。将提取的图像特征进行序列化，以便bilstm模型进行时序建模。
6、步骤s3：建立cnn-bilstm模型。搭建cnn-bilstm混合模型，将cnn提取的图像特征输入bilstm中进行序列建模。bilstm能够有效地捕捉组件之间的时序信息，对于识别复杂的缺陷情况具有优势。
7、步骤s4：模型训练与优化。使用步骤1中准备的训练数据对cnn-bilstm模型进行训练，并进行超参数调优，以获得最佳性能。模型训练的目标是使其能够准确识别不同类型的输电设备缺陷。
8、步骤s5：图像缺陷检测。利用训练好的cnn-bilstm模型对新的无人机航拍图像进行缺陷检测。模型能够自动识别出绝缘子破损、插销丢失、螺栓锈蚀、鸟巢、异物缠绕等常见缺陷，并返回缺陷位置和名称信息。
9、具体的，所述步骤s1数据采集与预处理包括以下子步骤：
10、步骤s1.1：数据收集。首先，收集大量不同输电线路、不同天气条件下的无人机航拍图像数据。这些数据包括正常状态的输电线路图像和各种缺陷情况下的输电线路图像，如绝缘子破损、插销丢失、螺栓锈蚀、鸟巢、异物缠绕等。数据采集可以通过无人机或其他适用的航拍设备在现场进行，确保数据的真实性和多样性。
11、步骤s1.2：数据标注。在获得图像数据后，需要对这些数据进行准确的标注，以便作为模型训练的依据。标注过程中，应明确每个图像中存在的缺陷类型和位置信息。对于每种缺陷，需要指定其在图像中的坐标或区域，以及缺陷的名称。数据标注是训练cnn-bilstm模型的关键步骤，其准确性直接影响模型的检测效果。
12、步骤s1.3：数据预处理。在进行模型训练前，对图像数据进行预处理是必要的。数据预处理旨在使图像数据达到统一的格式和质量，确保模型能够在一致的条件下进行训练。预处理包括以下几个方面：
13、图像去噪：由于航拍图像可能受到风、震动等因素的影响，可能存在噪点和不清晰的部分。因此，应采用去噪技术，如滤波算法，消除图像中的噪声。
14、尺寸统一：cnn-bilstm模型需要固定大小的输入，因此，需要将所有图像调整为相同的尺寸。可以通过插值方法或裁剪方式实现尺寸统一，确保图像输入具有相同的维度。
15、归一化：将图像像素值进行归一化处理，通常将像素值缩放到0到1的范围内，以便模型训练时更好地处理图像数据。
16、步骤s1.4：数据集划分。在完成数据预处理后，应将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以用于cnn-bilstm模型的训练、调优和评估。通常，将大部分数据用于训练集，一部分用于验证集，少量用于测试集。划分数据集的目的是验证模型在未见过的数据上的泛化能力，以及调整模型的超参数，提高模型的性能。
17、具体的，所述步骤s2特征提取与序列化是为了从无人机航拍图像数据中捕捉有效的视觉特征，并将这些特征序列化为适合bilstm模型处理的输入格式。该步骤包括以下子步骤：
18、步骤s2.1：卷积神经网络(cnn)特征提取。图像数据通过预先训练的卷积神经网络(cnn)进行特征提取。具体地，所述cnn模型采用经典的卷积层、池化层和激活函数，通过一系列卷积操作，提取图像的局部特征和全局特征。所述cnn模型的权重和参数在预训练阶段已经通过大规模图像数据进行优化，使其具备对图像的有效特征提取能力。
19、步骤s2本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特征在于，所述步骤S1的数据采集与预处理子步骤S1.1至S1.4包括以下内容：
3.如权利要求1所述的一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特征在于，所述步骤S2的特征提取与序列化子步骤S2.1至步骤S2.4包括以下内容：
4.如权利要求1所述的一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：所述的建立CNN-BiLSTM模型的步骤如下：
5.如权利要求1所述的一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特征在于包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特征在于，所述图像处理方法中，图像缺陷检测步骤包括以下子步骤：
7.如权利要求1所述的一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特
8.如权利要求1所述的一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特征在于，所述图像处理方法中，采用交叉熵损失函数度量模型预测值与真实标签之间的误差，并使用反向传播算法更新模型参数，优化模型的性能。
9.如权利要求1所述的一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特征在于，所述图像处理方法中，CNN网络采用预训练的卷积神经网络进行初始化，如VGG、ResNet等网络，以提高模型的收敛速度和泛化能力。
10.如权利要求1所述的一种基于无人机和CNN-BiLSTM模型的输电线路巡检方法，其特征在于，所述图像处理方法中，超参数调优采用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等技术，调整CNN和BiLSTM的超参数，如学习率、卷积核大小、BiLSTM的隐藏单元数量等，以提高模型的泛化能力和性能。
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机和cnn-bilstm模型的输电线路巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于无人机和cnn-bilstm模型的输电线路巡检方法，其特征在于，所述步骤s1的数据采集与预处理子步骤s1.1至s1.4包括以下内容：
3.如权利要求1所述的一种基于无人机和cnn-bilstm模型的输电线路巡检方法，其特征在于，所述步骤s2的特征提取与序列化子步骤s2.1至步骤s2.4包括以下内容：
4.如权利要求1所述的一种基于无人机和cnn-bilstm模型的输电线路巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：所述的建立cnn-bilstm模型的步骤如下：
5.如权利要求1所述的一种基于无人机和cnn-bilstm模型的输电线路巡检方法，其特征在于包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的一种基于无人机和cnn-bilstm模型的输电线路巡检方法，其特征在于，所述图像处理方法中，图像缺陷检测步骤包括以下子步骤：
7.如权利要求1所述的一种基于无人机和cnn-bilstm模型的输电...
【专利技术属性】
技术研发人员：玄志恒，杨东东，杨绍辉，田野，邵震，韩明奇，刘瑞华，赵含笑，陈鹏，张悦，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司濮阳供电公司，
类型：发明
国别省市：
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