[发明专利]一种多尺度特征融合的输电线路检测方法与系统

说明书

本发明属于计算机视觉领域，提供了一种多尺度特征融合的输电线路检测方法与系统。其中，多尺度特征融合的输电线路检测方法包括基于多尺度特征融合的网络模型对输电杆塔图像进行缺陷检测；输出缺陷检测结果，确定出缺陷类型及缺陷在输电杆塔图像中的位置；其中，在基于多尺度特征融合的网络模型的特征提取网络中，将提取的待检测输电杆塔图像的卷积特征图分成低级特征图和高级特征图，将低级特征图做特征尺度缩小操作，将高级特征图做特征尺度放大操作，再将尺度操作后的低级特征图和高级特征图融合相加作为特征预测。其极大地增强了预测层特征的表达能力，提升了检测目标的效果。

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，尤其涉及一种多尺度特征融合的输电线路检测方法与系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

输电杆塔是架空线路的支撑点，是整个电力输送系统中最重要的基础设施之一，其状态决定着整个电网的运行稳定与安全。随着近些年城乡建设步伐的加快，输电杆塔遭到破坏的现象也频频发生，由绝缘子掉串、电网异物以及其他外力破坏导致电网存在大规模停电的风险，电网公司每年要花费大量的人力物力对这些隐患进行处理。发明人发现，传统的输电线路检测方法是通过人工审核图片，但是由于图片众多，极大的增加了工作人员的负担，且容易造成视觉疲劳，导致图片审核出现错误，因此对于大规模的图片审核检测，传统的人工方法并不能取得良好的效果。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种多尺度特征融合的输电线路检测方法与系统，其将特征尺度缩小和特征尺度放大迁移充分融合，在预测层提供了丰富的细粒度特征和抽象特征，极大地增强了预测层特征的表达能力，提升检测目标的效果。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供一种多尺度特征融合的输电线路检测方法。

在一个或多个实施例中，一种多尺度特征融合的输电线路检测方法，包括：

基于多尺度特征融合的网络模型对输电杆塔图像进行缺陷检测；

输出缺陷检测结果，确定出缺陷类型及缺陷在输电杆塔图像中的位置；

其中，在基于多尺度特征融合的网络模型的特征提取网络中，将提取的待检测输电杆塔图像的卷积特征图分成低级特征图和高级特征图，将低级特征图做特征尺度缩小操作，将高级特征图做特征尺度放大操作，再将尺度操作后的低级特征图和高级特征图融合相加作为特征预测。

本发明的第二个方面提供一种多尺度特征融合的输电线路检测系统。

在一个或多个实施例中，一种多尺度特征融合的输电线路检测系统，包括：

缺陷检测模块，其用于基于多尺度特征融合的网络模型对输电杆塔图像进行缺陷检测；

检测结果输出模块，其用于输出缺陷检测结果，确定出缺陷类型及缺陷在输电杆塔图像中的位置；

其中，在基于多尺度特征融合的网络模型的特征提取网络中，将提取的待检测输电杆塔图像的卷积特征图分成低级特征图和高级特征图，将低级特征图做特征尺度缩小操作，将高级特征图做特征尺度放大操作，再将尺度操作后的低级特征图和高级特征图融合相加作为特征预测。

本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的多尺度特征融合的输电线路检测方法中的步骤。

本发明的第四个方面提供一种计算机设备。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的多尺度特征融合的输电线路检测方法中的步骤。