[发明专利]一种基于图像数据扩充技术的绝缘子检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像数据扩充技术的绝缘子检测方法，其特征在于，所述绝缘子检测方法包括如下步骤：

获取绝缘子的M张实际场景正样本图像和M张实际场景负样本图像，建立训练集；

利用所述训练集训练卷积神经网络，获得一次训练后的卷积神经网络；

获取绝缘子的N张虚拟场景正样本图像；

将每张所述虚拟场景正样本图像输入一次训练后的卷积神经网络，获得每张所述虚拟场景正样本图像的识别结果；

分别根据每张所述虚拟场景正样本图像的识别结果，采用导向反向传播算法，计算每张所述虚拟场景正样本图像的响应强度矩阵；

所述分别根据每张所述虚拟场景正样本图像的识别结果，采用导向反向传播算法，计算每张所述虚拟场景正样本图像的响应强度矩阵，具体包括：

分别根据每张所述虚拟场景正样本图像的识别结果，采用导向反向传播算法，利用公式计算每张所述虚拟场景正样本图像的响应强度矩阵R，其中，表示反向计算过程中卷积神经网络第l层第i个通道的梯度，表示反向计算过程中卷积神经网络第l+1层第i个通道的梯度，f_i^l为反向计算过程中卷积神经网络第l层第i个通道的输入，Back(·)为反向传播的回传操作函数，响应强度矩阵R为当l＝0时，i＝1,2,3时的构成矩阵；

分别根据每张所述虚拟场景正样本图像的响应强度矩阵对每张所述虚拟场景正样本图像进行补偿，获得N张补偿后的虚拟场景正样本图像，具体包括：利用公式R'＝Exp(R)，分别对每张所述虚拟场景正样本图像的响应强度矩阵进行规范化处理，获得每张所述虚拟场景正样本图像的规范化处理后的响应强度矩阵；其中，R表示虚拟场景正样本图像的响应强度矩阵，R'表示虚拟场景正样本图像的规范化处理后的响应强度矩阵；分别根据每张所述虚拟场景正样本图像的规范化处理后的响应强度矩阵，利用公式对每张所述虚拟场景正样本图像进行补偿，获得N张初步补偿后的虚拟场景正样本图像；其中，P_O表示虚拟场景正样本图像的像素矩阵，P_CO表示初步补偿后的虚拟场景正样本图像的像素矩阵，运算符为哈达马积运算符；利用公式分别对每张所述初步补偿后的虚拟场景正样本图像进行规范化处理，获得N张补偿后的虚拟场景正样本图像；其中，P_C表示补偿后的虚拟场景正样本图像的像素矩阵；

将N张补偿后的虚拟场景正样本图像和N张实际场景负样本图像添加至所述训练集，获得扩充后的训练集；

利用扩充后的训练集训练所述卷积神经网络，获得二次训练后的卷积神经网络；

将待识别的实际场景图像输入二次训练后的卷积神经网络，进行绝缘子识别。

2.根据权利要求1所述的基于图像数据扩充技术的绝缘子检测方法，其特征在于，所述获取绝缘子的N张虚拟场景正样本图像，具体包括：

采用3DsMAX虚拟场景建模软件平台搭建绝缘子所在的虚拟场景；

利用KeyShot软件对虚拟场景中的绝缘子进行渲染，获得渲染后的虚拟场景；

在渲染后的虚拟场景中设置虚拟物体自转平台和多台虚拟摄像机；

利用所述虚拟物体自转平台和多台所述虚拟摄像机，采用360°旋转拍照、由远及近拍照和/或自定义相机路径拍照的方式，制作多个虚拟场景动画；

利用所述KeyShot软件分别截取多个虚拟场景动画中的每帧图像，作为虚拟场景正样本图像。