【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机输电路线带电巡检，具体涉及一种架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法。
技术介绍
1、绝缘子是电力系统中重要的基础绝缘部件，起着电气绝缘和机械支撑的作用，其绝缘性能直接影响电网的正常运行。随着运行时间增加，受环境因素和机电负荷综合影响，其绝缘性能和机械性能均会逐渐下降，进而导致绝缘子老化与劣化，甚至出现炸裂、掉串而造成大面积停电的严重事故，威胁电网安全稳定运行。
2、传统的绝缘子检测方法为人工登塔检测，检测效率低，工作强度高，危险系数较高，红外热像检测法是目前最为有效的替代方法。对红外图像中绝缘子区域进行自动定位、识别和分割，是完成智能检测绝缘子劣化状态的关键。而在实际应用中，由于架空线路瓷绝缘子三联串红外图像对比度差，通道特征单一，且存在背景复杂，图像重叠，目前没有较为有效的方法来分割架空线路三联串绝缘子红外图像。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，以解决
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，包括以下步骤：
3、s1、利用无人机红外摄像头对目标绝缘子多个角度进行拍摄，获得目标绝缘子多个角度的红外图像；对目标绝缘子的多张红外图像进行预处理，得到目标绝缘子图像数据集；
4、s2、基于轻量级神经mobilenet网络，改进clear网络模型，得到轻量化mn-clear网络模型；其中，将无遮挡绝缘子串的红外图像称为优
5、s3、将所述步骤s1中得到的目标绝缘子图像数据集送入轻量化mn-clear网络模型中进行训练，将无遮挡的红外图像称为优秀值，且将优秀值设置为参考值并保存(权值，后称为矫正阈值)矫正阈值；
6、s4、利用所述步骤s3中训练得到的优秀值对目标绝缘子多个角度的红外图像进行矫正；
7、s5、对所述步骤s4得到的矫正结果进行图像分割，得到分割图像分割结果。
8、进一步的，步骤s1中对目标绝缘子的多张红外图像进行预处理具体为：
9、s1.1、通过人工筛选出背景简单、无遮挡的红外图像；
10、s1.2、人工智能识别绝缘串，通过多组红外图像识别出瓷绝缘子三联串的具体朝向；无人机拍摄时，自带的陀螺仪可以分别拍摄方位及其水平角度，通过此进行分辨。
11、s1.3、对红外图像进行命名或标号，以便后续分类。
12、进一步的，步骤s2中，轻量化mn-clear网络模型的结构包括用于接收图像数据的输入层、采用卷积操作和池化操作提取图像特征的卷积层、将卷积层提取的特征映射为最终输出的全连接层，以及对全连接层的输出进行回归的clear层。
13、进一步的，步骤s3中，所述轻量化mn-clear网络模型的训练过程如下：使用mobilenet网络提取目标绝缘子图像数据集中的图像特征；将提取出来的图像特征作为输入，训练一个clear回归模型；使用训练好的clear回归模型对新的图像数据进行回归预测。
14、进一步的，步骤s3中，所述轻量化mn-clear网络模型通过卷积操作和池化操作来提取目标绝缘子图像数据集的图像特征，并使用全连接层进行分类或回归。
15、进一步的，步骤s3中，所述轻量化mn-clear网络模型通过如下卷积公式不断优化算法：
16、picture＝r+g+b (1)；
17、pur＝α×picture (2)；
18、yellow＝β×picture (3)；
19、new＝pur+yellow (4)；
20、new＝(α+β)(r+g+b) (5)；
21、上式(1)-(5)中，α、β代表矫正阈值系数，其为0～1之间的一个数值。
22、相比于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
23、本专利技术的一种架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法针对高压输电线路中存在的三联串作出了专门的图像分析方法，通过对目标绝缘子多个角度进行拍摄，获取某个方位遮挡最少、背景最干净、拍摄最清晰的优秀值，以该优秀值为基准，设置为校准基数，将同一方位拍摄的其他图片进行校准并进行分割。本专利技术的图像分割方法，能够对架空线路三联串绝缘子红外图像进行精确分割，提高了检测效率低、降低了工作强度。
24、除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本专利技术还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本专利技术作进一步详细的说明。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，步骤S1中对目标绝缘子的多张红外图像进行预处理具体为：
3.根据权利要求1所述的架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，步骤S2中，轻量化MN-Clear网络模型的结构包括用于接收图像数据的输入层、采用卷积操作和池化操作提取图像特征的卷积层、将卷积层提取的特征映射为最终输出的全连接层，以及对全连接层的输出进行回归的Clear层。
4.根据权利要求3所述的架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，步骤S3中，所述轻量化MN-Clear网络模型的训练过程如下：使用轻量级神经MobileNet网络提取目标绝缘子图像数据集中的图像特征；将提取出来的图像特征作为输入，训练一个Clear回归模型；使用训练好的Clear回归模型对新的图像数据进行回归预测。
5.根据权利要求3所述的架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，步骤S3中，所述轻量化MN-Clear网络模型通过卷积操作和池化
6.根据权利要求3所述的架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，步骤S3中，所述轻量化MN-Clear网络模型通过如下卷积公式不断优化算法：
...【技术特征摘要】
1.一种架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，步骤s1中对目标绝缘子的多张红外图像进行预处理具体为：
3.根据权利要求1所述的架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，步骤s2中，轻量化mn-clear网络模型的结构包括用于接收图像数据的输入层、采用卷积操作和池化操作提取图像特征的卷积层、将卷积层提取的特征映射为最终输出的全连接层，以及对全连接层的输出进行回归的clear层。
4.根据权利要求3所述的架空线路瓷绝缘子三联串图像分割方法，其特征在于，步骤s3中，所述轻量化...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宝龙，王闯，祝世登，冯强强，樊长海，赵晓龙，黎劭德，潘泰岗，黄达琪，谭海光，李守信，卢银炜，李廷，曾伟超，陆国星，樊干戈，覃黄辉，梁鑫飞，赖罗珲，赵伟东，韦海效，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁局，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。