[发明专利]一种基于FasterRCNN级联的电塔螺栓异常检测方法

权利要求书

1.一种基于FasterRCNN级联的电塔螺栓异常检测方法，其特征在于，包括：

数据获取及标注；

Faster RCNN网络训练；

螺帽缺失检测。

2.如权利要求1所述的一种基于FasterRCNN级联的电塔螺栓异常检测方法，其特征在于,所述数据获取及标注,包括：

确定数据采集地；

确定数据采集要求：在光照不强的时间段采集数据，采集数量为2000—3000个螺栓样本，样本格式为影像或者视频；

数据采集：采集若干个输电塔上关键部位螺栓的影像，组成训练和测试的数据集；

训练集标注：采用拉矩形框的方式，标注影像中包含螺栓的部件，送入网络训练。

3.如权利要求1所述的一种基于FasterRCNN级联的电塔螺栓异常检测方法，其特征在于，所述Faster RCNN网络训练，包括：

使用VGG16进行特征提取；

用RPN网络生成检测框，其中，所述RPN网络包括两部分，其中一部分通过分类得到前景和背景，另一部分得到精确的位置信息；

挑选出若干个样本，通过ROI Pooling将这些不同尺寸的区域归一化到同一个尺度上，实现权重共享；

分类：通过全连接层和softmax进行分类，利用bounding box regression得到更加精确的候选框。

4.如权利要求1所述的一种基于FasterRCNN级联的电塔螺栓异常检测方法，其特征在于，所述螺帽缺失检测，包括：

基于Faster RCNN网络训练，检测出包含螺栓的部件，输出为影像；

标注影像中包含的螺栓，组成新的训练数据集；

将新的数据集送入网络中进行训练，得到检测结果；

进行40万次迭代，基于精确率与召回率，结合输电塔关键部位的结构特殊性和包含螺栓数量的规律性，对检测精度进行评定。