[发明专利]一种智能巡线故障识别方法在审
| 申请号： | 201910874396.5 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110688919A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 宋懿帆 | 申请（专利权）人： | 河南启维智能飞行科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 51230 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 | 代理人： | 赖林东 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市郑州高新技术产业开*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 输出结果 故障识别 图像增强 网络获取 影响因子 测试集 训练集 图像 巡线 预处理 准确度 电力巡线 分区数据 快速识别 深度信息 图像分类 图像识别 自动识别 高度差 正整数 构建 工作量 过滤 分区 采集 智能 | ||
1.一种智能巡线故障识别方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：将无人机采集的图像分为N个区域后进行图像增强，获取预处理后的图像，N为大于1的正整数；
步骤2：将上述图像分类为测试集和训练集，将训练集输入构建的识别网络获取输出结果，基于输出结果利用高度差和深度信息过滤输出结果中的影响因子，完成训练；
步骤3：将测试集输入已训练的识别网络获取识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种智能巡线故障识别方法，其特征在于：所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：将无人机采集的图像按数据流分为N个区域；
步骤1.2：对每个区域内的图像进行空间转换、滤波和变换完成图像增强，获取预处理后的图像。
3.根据权利要求1所述的一种智能巡线故障识别方法，其特征在于：所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：将预处理后的图像按比例分为测试集和训练集；
步骤2.2：构建包括输入层、卷积层和全连接层的识别网络，将训练集输入所述识别网络进行映射获取输出结果；
步骤2.3：基于输出结果利用高度差和深度信息过滤输出结果中的地面影响因子，获取训练输出结果，完成训练；所述影响因子包括地面杂线和地面塔。
4.根据权利要求2所述的一种智能巡线故障识别方法，其特征在于：所述步骤1.2包括如下步骤：
步骤1.2.1：将预处理后的图像从RGB空间转换至YUV空间，提取YUV空间的强度通道Y作为灰度图像I；
步骤1.2.2：利用局部极值滤波器对灰度图像I进行迭代滤波，将滤波结果作为图像的照度分量L；
步骤1.2.3：根据照度分量L从灰度图像I中分离出反射分量R；
步骤1.2.4：对照度分量L进行伽马变换，再将其和反射分量R进行重构，得到增强后的图像。
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