[发明专利]一种电力巡检图像杆塔基础故障检测方法

摘要

本发明涉及一种电力巡检图像杆塔基础故障检测方法，该方法主要包括以下步骤：根据电力巡检影像数据库接口获取包含杆塔基座和塔基基础的电力巡检图像及其对应的XML标签；将获取到的数据转换生成可用于深度学习网络训练的数据文件；搭建基础网络为Resnet‑101的Faster‑Rcnn网络并利用转换生成的训练数据训练网络，最后根据训练时网络参数是否达到期望值固化深度神经网络模型。将待检测的电力巡检图像通过深度学习网络，框选出电力巡检图像中杆塔基座位置，根据杆塔基座目标框位置信息从电力巡检图像中截取出杆塔基座，最后使用多模型故障检测，融合得到塔基基础故障信息，并存入电力巡检图像故障信息数据库。本发明有效提高电力巡检的效率和智能化水平。

主权项

1.一种电力巡检图像杆塔基础故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1:根据电力巡检影像库接口，从电力巡检影像数据库中获取杆塔基座和塔基基础的电力巡检图像以及对应的XML标签数据；步骤S2:制作杆塔基座目标检测训练数据；步骤S3:制作塔基基础故障检测训练数据;步骤S4:构建杆塔基座目标检测模型；步骤S5:建立塔基基础故障检测模型；步骤S6:将杆塔基座目标检测训练数据和塔基基础故障检测训练数据转换成可用于深度学习网络训练的杆塔基座训练数据和塔基基础训练数据；步骤S7:训练杆塔基座检测模型;步骤S8:训练塔基基础检测模型;步骤S9:根据步骤S7训练时各项网络参数变化情况，在达到期望数值时固化杆塔基座检测模型；步骤10、根据步骤S8训练时各项网络参数变化情况，在达到期望数值时固化塔基基础检测模型；步骤S11:将待检测的电力巡检图像输入到固化后的杆塔基座目标检测模型中，得到每张电力巡检图像中检测出的杆塔基座子图框信息并生成对应的文本文件；步骤S12:将步骤S11获取的杆塔基座目标子图分别输入到固化后塔基基础检测模型中，得到塔基基础故障框坐标信息；步骤S13:对塔基基础故障框坐标信息进行融合处理，最后得到最终塔基基础故障目标框，并存储故障目标框信息。