[发明专利]一种基于掩膜的输电线杆塔鸟巢小样本检测方法

权利要求书

1.一种基于掩膜的输电线杆塔鸟巢小样本检测方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：

步骤1：利用无人机巡检，获取输电线杆塔巡检图片作为历史样本，其中有鸟巢的列为负样本，没有鸟巢的列为正样本；

步骤2：扩充构造负样本

通过网络获取高质量的鸟巢图A，经过多重处理获得对应的掩膜B，掩膜B与鸟巢图A相与得到除了鸟巢部分其余像素为0的图C，通过补零将图C的大小扩充为待融合的正样本D的大小得到图C’；通过YOLOv3检测正样本D中的杆塔，获得杆塔的位置，在对应的杆塔位置内随机集体移动C’中非0像素，得到C1,C2,C3…Cn图；将C1,C2,C3…Cn图分别与正样本进行规定的点运算，得到图D1,D2,D3…Dn，最后通过生成对抗网络，得到负样本；其中，n=10~15；

步骤3：修改搭建模型

将SSD卷积神经网络的特征提取模块中的Conv4_1加入多尺度网络，并针对鸟巢的形状，修改默认检测框形状为{1:1，1:1.5，4:3 }；

步骤4：训练测试模型

基于扩充的负样本和历史样本，按3:1划分为测试集和训练集，对搭建的模型进行训练测试，得到最终检测模型；

步骤5：将待检测图片传入检测模型，获得检测结果。

2.如权利要求1所述的基于掩膜的输电线杆塔鸟巢小样本检测方法，其特征在于，在步骤2中所述高质量的鸟巢图，具体要求为：背景尽量单一，鸟巢在图片中清晰并且面积占比大，与背景色差大，方便边缘检测。

3.如权利要求1所述的基于掩膜的输电线杆塔鸟巢小样本检测方法，其特征在于，在步骤2中所述经过多重处理获得对应的掩膜B，具体处理流程为：

a1：将鸟巢图A转化为二值图像；

a2：采用LOG算子进行边缘检测；

a3：在鸟巢内选择一个种子灰度值设为1，进行区域生长，若种子与周围像素差为0，则将周围像素灰度值设为1，并当做新的种子进行生长，否则停止生长；最终得到对应的掩膜B。

4.如权利要求1所述的基于掩膜的输电线杆塔鸟巢小样本检测方法，其特征在于，步骤2所述通过补零将图C的大小扩充为待融合的正样本D的大小得到图C’，具体为：先将图C缩放，使其大小小于图D，随后将图C与图D左上角对齐，不足的部分通过补零来扩充，最终得到和图D一样大小的图C’。

5.如权利要求1所述的基于掩膜的输电线杆塔鸟巢小样本检测方法，其特征在于，步骤2所述将C1,C2,C3…Cn图分别与正样本进行规定的点运算具体为：

遍历图中的所有像素，若C1,C2,C3…Cn图中的该像素为0，则生成的D1,D2,D3…Dn图中的对应像素值等于正样本上的像素值；若C1,C2,C3等图中的该像素为1，则生成的D1,D2,D3…Dn图中的对应像素值等于C1,C2,C3…Cn图中的该像素值。