[发明专利]一种基于全卷积神经网络的输电线路导线断股识别方法在审
| 申请号： | 201710939766.X | 申请日： | 2017-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN107506768A | 公开（公告）日： | 2017-12-22 |
| 发明（设计）人： | 王宏;王姣;李建清;黄浩;张巍;王飞扬;沈鹏 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙)51227 | 代理人： | 周永宏 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的输电线路导线断股识别方法，包括以下步骤S1、通过无人机采集输电线路导线图片；S2、设计全卷积神经网络对S1采集到的图片进行语义分割，从背景中提取出导线；S3、去除导线图片中形状不符合预设条件的连通域；S4、采用两遍扫描法提取每根导线连通域；S5、对每根导线连通域进行线性拟合，求判断导线断股的阈值；S6、根据阈值判断导线是否断股，如果存在断股导线，则标出对应导线。本发明克服了人为设定特征参数存在的误差、不合理性以及数量不足等缺陷，采用全卷积神经网络的方法提取出导线，然后再进行导线断股检测，能够更准确地从背景中提取出导线，提高缺陷识别的准确性和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 输电 线路 导线 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于全卷积神经网络的输电线路导线断股识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过无人机采集输电线路导线图片；S2、设计全卷积神经网络对S1采集到的图片进行语义分割，从背景中提取出导线，并输出分割的导线图片；S3、根据导线连通域的特点，去除导线图片中形状不符合预设条件的连通域；S4、采用两遍扫描法提取出每根导线连通域；S5、对每根导线连通域进行线性拟合，根据拟合的直线求点到对应直线的距离，计算平均距离和方差，然后将方差的1.5倍作为判断导线断股的阈值；S6、根据S5求出的阈值判断导线是否断股，如果存在断股导线，则标出对应导线。
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