[发明专利]基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测方法，由处理器执行一改进FasterRCNN算法指令实现，其特征在于，包括：接收包含绝缘子缺陷的场景图片；使用所述FasterRCNN其第一卷积模块提取所述场景图片的第一特征图F₁；使用所述Faster RCNN其第二卷积模块根据所述第一特征图F₁获得预测锚点框中心位置a(x,y)和预测锚点框尺寸a(w,h)并根据所述预测锚点框中心位置a(x,y)和所述预测锚点框尺寸a(w,h)获得预测锚点框a(x,y,w,h)；使用所述Faster RCNN其第三卷积模块根据所述第一特征图F₁、所述预测锚点框a(x,y,w,h)获得与所述第一特征图F₁尺寸相同的第二特征图F₂；使用所述Faster RCNN其第四卷积模块根据所述第二特征图F₂和所述预测锚点框a(x,y,w,h)获得所述场景图片的检测结果；所述第一卷积模块的主干部分采用ResNet50的卷积结构；所述ResNet50的卷积结构包括多层Deform ResNet50残差块结构，所述Deform ResNet50残差块结构其第二卷积层替换为深度可分离卷积层。

2.根据权利要求1所述的基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述第一卷积模块包括通道注意力机制模块，所述通道注意力机制模块被配置为根据所述场景图片获得特征权重S_c；所述第二卷积模块被配置为根据所述第一特征图F₁和所述特征权重S_c获得所述预测锚点框中心位置a(x,y)并根据所述预测锚点框中心位置a(x,y)获得所述预测锚点框a(x,y,w,h)。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述第二卷积模块的主干部分采用自适应锚点框网络结构。

4.根据权利要求3所述的基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述自适应锚点框网络根据所述第一特征图F₁获得得分特征图F_P，后根据所述得分特征图F_P获得所述预测锚点框中心位置a(x,y)；并根据所述预测锚点框中心位置a(x,y)和所述预测锚点框尺寸a(w,h)获得所述预测锚点框a(x,y,w,h)。

5.根据权利要求4所述的基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于：所述自适应锚点框网络包括自适应调整模块，所述自适应调整模块被配置为根据所述预测锚点框a(x,y,w,h)和所述第一特征图F₁获得自适应预测锚点框a'(x,y,w,h)；所述第三卷积模块被配置为根据所述第一特征图F₁、所述自适应预测锚点框a'(x,y,w,h)获得与所述第一特征图F₁尺寸相同的第二特征图F₂。

6.一种基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测装置，其特征在于，包括：处理器；和用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述算法结构的程序指令，以实现如权利要求1至5中任一项所述的绝缘子缺陷检测方法。

7.一种基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测方法的计算机存储介质，其特征在于：当所述计算机存储介质中的指令由基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测装置的处理器执行时，使得所述基于改进Faster RCNN的绝缘子缺陷检测装置能够执行如权利要求1至5中任一项所述的绝缘子缺陷检测方法。