公开(公告)号：CN117934411A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410095533.6

申请日：2024-01-23

申请人： 宁夏超高压电力工程有限公司

发明人： 蔡漪濛 ,  海云瑞 ,  王立志 ,  李波 ,  张晓波 ,  张亮 ,  樊清云 ,  冯明亮 ,  何磊 ,  万文华 ,  童一凡 ,  刘艺智 ,  刘家瑞 ,  张博文 ,  韦婉 ,  马佳伟

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

摘要： 本发明提供了一种复杂背景下绝缘子缺陷图像识别方法，其特征在于，融合机器学习、经典CV算法以及其他信号处理方法，构建多模态融合检测技术，实现绝缘子各类缺陷的全栈覆盖；结合迁移学习技术，有机地利用已有小样本对目标域更好地建模；基于YOLO v5模型为主体，首先采用图像金字塔结构，将不同层次特征进行融合，获取不同尺度的特征图，用于位置和类别预测；然后对目标框维度进行聚类，增加先验框(Anchor box)个数，使得模型能够获取更多的物体边缘信息；最后，采用多尺寸图片进行训练，使得模型能够适应不同分辨率的图片；本发明能够在变电站复杂背景下，对绝缘子缺陷图像保证识别精度的同时提高识别速率，缺陷图像可以在第一时间被有效识别并预警。