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公开(公告)号：CN110232687B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910541355.4
申请日：2019-06-21
Applicant: 华北电力大学(保定) , 山东大学 , 智洋创新科技股份有限公司 , 浙江大华技术股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力巡检图像中带销螺栓缺陷的检测方法，主要包括Faster R‑CNN模型的构建、Faster R‑CNN模型的训练、带销螺栓目标的检测以及带销螺栓的缺陷判断的步骤，解决在复杂背景中对带销螺栓目标的难准确检测问题，大大提升了带销螺栓这种小目标物体的检测精度，为进一步进行带销螺栓缺陷诊断提供基础，同时提出了基于灰度图的带销螺栓缺陷判别方法，解决了现有带销螺栓缺陷难判别问题，为电网安全运行提供基础保障。
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公开(公告)号：CN111179262B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202010002183.6
申请日：2020-01-02
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种结合形状属性的电力巡检图像金具检测方法，其包括以下步骤，1全局特征提取：用图像分类网络VGG‑16提取全局特征；2感兴趣区域获取：将提取的全局特征输入区域建议网络；3分别进行分类预测和边界框分布预测；4损失函数计算：分类损失计算、结合形状属性的KL散度边界框回归损失计算；5模型训练。本发明通过将KL散度和同类别金具目标的形状特征相结合对Faster R‑CNN模型的回归损失函数进行约束，解决在复杂背景中对金具目标的检测框定位不准确、部分金具目标在图像中结构显示不完整的问题。
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公开(公告)号：CN111179262A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010002183.6
申请日：2020-01-02
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及一种结合形状属性的电力巡检图像金具检测方法，其包括以下步骤，1全局特征提取：用图像分类网络VGG-16提取全局特征；2感兴趣区域获取：将提取的全局特征输入区域建议网络；3分别进行分类预测和边界框分布预测；4损失函数计算：分类损失计算、结合形状属性的KL散度边界框回归损失计算；5模型训练。本发明通过将KL散度和同类别金具目标的形状特征相结合对Faster R-CNN模型的回归损失函数进行约束，解决在复杂背景中对金具目标的检测框定位不准确、部分金具目标在图像中结构显示不完整的问题。
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公开(公告)号：CN110232687A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910541355.4
申请日：2019-06-21
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种电力巡检图像中带销螺栓缺陷的检测方法，主要包括Faster R-CNN模型的构建、Faster R-CNN模型的训练、带销螺栓目标的检测以及带销螺栓的缺陷判断的步骤，解决在复杂背景中对带销螺栓目标的难准确检测问题，大大提升了带销螺栓这种小目标物体的检测精度，为进一步进行带销螺栓缺陷诊断提供基础，同时提出了基于灰度图的带销螺栓缺陷判别方法，解决了现有带销螺栓缺陷难判别问题，为电网安全运行提供基础保障。
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