CN112884738A - 一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法。提供了一种减少训练集中干扰信息，提高目标检测精度的基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法。包括如下步骤：S1、采集样本；S2、数据扩增；S3、训练模型；S4、利用训练的模型对测试样本进行检测，输出结果；S5、根据输出结果进行计算，判断是否倾斜。本发明通过标注斜框，减少背景区域的干扰，提高算法学习特征的性能，提高分类准确度；将悬垂线夹拆成两个部分，分别用斜框输出两个组成部分的方向信息，通过计算方向信息的夹角，根据需求设置阈值，通过判断夹角大小和阈值之间的关系进而判定悬垂线夹是否存在倾斜故障。

Description

一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法
技术领域
本发明涉及电力系统，尤其涉及一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法。
背景技术
目标检测是计算机视觉领域的基本任务之一，近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
目前，绝缘子图像识别的算法主要包括传统的方法和深度学习方法，其中，传统方法：如基于绝缘子的轮廓、颜色、纹理等特征；深度学习：如faster-rcnn等基于正框标注的算法。
其存在缺陷为：
传统方法：识别精度不高，运算速度较慢，效率低，尤其是其识别效果严重依赖设定参数，算法对于不同背景适应性较差，识别率稳定性差。
深度学习：以faster-rcnn为代表的基于正框标注的算法，相对于传统算法来说，精度有了很大的提升。但是，对小目标的检测效果欠佳，对背景干扰严重的图片识别准确度还有待提高，同时只能输出正框的坐标信息，不能满足某些需要输出方向的场景。
发明内容
本发明针对以上问题，提供了一种减少训练集中干扰信息，提高目标检测精度的基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法。
本发明的技术方案为：包括如下步骤：
S1、采集样本；
S2、数据扩增；
S3、训练模型；
S4、利用训练的模型对测试样本进行检测，输出结果；
S5、根据输出结果进行计算，判断是否倾斜。
步骤S1中，采集悬垂线夹，剔除模糊照片，进行标注，采用斜框标注悬垂线夹的水平部和垂直部。
步骤S1中，其中，边缘无法用斜框标注，采用扩边进行标注。
步骤S2中，通过对采集后的原始图片采用水平、竖直翻转、调整明暗度和饱和度进行扩增。
步骤S3中，通过网络训练，调整网络权重参数，设置迭代次数，确定最终的网络模型。
步骤S4中，输出斜框检测结果，输出水平部和垂直部的类别信息。
步骤S5中，计算垂直部的竖直中轴线以及水平部的水平中轴线两者之间的夹角，根据需求设置阈值进行判定倾斜角度是否正常，当超出区间范围时，判断线夹倾斜，需要进行维护。
本发明的优点为：
1）、通过标注斜框，减少背景区域的干扰，提高算法学习特征的性能，提高分类准确度；
2）、将悬垂线夹拆成两个部分，分别用斜框输出两个组成部分的方向信息，通过计算方向信息的夹角，根据需求设置阈值，通过判断夹角大小和阈值之间的关系进而判定悬垂线夹是否存在倾斜故障。
附图说明
图1是本发明的流程图，
图2是本发明的检测状态图。
具体实施方式
本发明如图1-2所示，包括以下步骤：
S1：采集样本，主要采集悬垂线夹，剔除模糊图片后，共3000张，标注方法：以斜框标注两个目标物PB（即垂直部）和XCXJ（即水平部）,如图2所示，对于边缘无法用斜框标注的情况，采用扩边的方法标注，由于有些图片通过斜框标注无法包全，因此，采用扩边进行操作。
S2：数据扩增，通过对采集后的原始图片采用水平、竖直翻转、调整明暗度、饱和度等方法扩增。数据扩增是为了增加目标物在不同场景下的情况，提高精度。
S3：训练模型，通过网络训练，不断调整网络权重参数，设置一定的迭代次数，确定最终的网络模型。
模型训练为常规手段，训练模型的目的是学习感兴趣的物体的特征，当输入一张待检测图片时，会根据学习到的特征检测出目标物。
S4：利用训练的模型对测试样本检测，分别输出正框、斜框检测结果，此处只用斜框检测结果，输出类别PB和XCXJ的类别信息以及坐标信息(x,y,w,h,theta)，其中，坐标信息为中矩形框的信息（中心点的横坐标，中心点的纵坐标，矩形的宽，矩形的高，以及角度）。
S5：计算PB的竖直中轴线以及XCXJ的水平中轴线，并计算两者之间的夹角，根据需求设置阈值，比如5度，故当夹角在[85，95]区间时，可判定倾斜角度正常，当超出区间范围时，判断线夹倾斜，此时需要进行维护。
其中，阈值可以根据需求设置，正常情况下，应该是90度，但稍微偏一点，也可认为正常，比如偏离3度，那么这个阈值可以设置为3，正常区间范围为90±3度。
对悬垂线夹倾斜判定的检测难点在于场景比较复杂，背景干扰性强，目前主流方法基于正框的深度学习方法，当目标物很大，同时倾斜角度很大时，干扰物更多，精确度受影响，同时对于倾斜目标，无法输出方向信息。
本发明一方面可以通过减少训练集中干扰信息进而提高目标检测精度，另一方面通过输出方向信息判断悬垂线夹是否倾斜。
对于本案所公开的内容，还有以下几点需要说明：
（1）、本案所公开的实施例附图只涉及到与本案所公开实施例所涉及到的结构，其他结构可参考通常设计；
（2）、在不冲突的情况下，本案所公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合以得到新的实施例；
以上，仅为本案所公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，本案所公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、采集样本；
S2、数据扩增；
S3、训练模型；
S4、利用训练的模型对测试样本进行检测，输出结果；
S5、根据输出结果进行计算，判断是否倾斜。
2.根据权利要求1所述的一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法，其特征在于，步骤S1中，采集悬垂线夹，剔除模糊照片，进行标注，采用斜框标注悬垂线夹的水平部和垂直部。
3.根据权利要求2所述的一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法，其特征在于，步骤S1中，其中，边缘无法用斜框标注，采用扩边进行标注。
4.根据权利要求3所述的一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法，其特征在于，步骤S2中，通过对采集后的原始图片采用水平、竖直翻转、调整明暗度和饱和度进行扩增。
5.根据权利要求4所述的一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法，其特征在于，步骤S3中，通过网络训练，调整网络权重参数，设置迭代次数，确定最终的网络模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法，其特征在于，步骤S4中，输出斜框检测结果，输出水平部和垂直部的类别信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于斜框标注的悬垂线夹倾斜故障检测方法，其特征在于，步骤S5中，计算垂直部的竖直中轴线以及水平部的水平中轴线两者之间的夹角，根据需求设置阈值进行判定倾斜角度是否正常，当超出区间范围时，判断线夹倾斜，需要进行维护。
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