申请/专利权人：中南大学

申请日：2020-05-20

公开（公告）日：2022-09-23

公开（公告）号：CN111612761B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/62;G06T7/11;G06T7/13;G06T5/20;G06V10/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.23#授权;2020.09.25#实质审查的生效;2020.09.01#公开

摘要：本发明提供了一种基于绝缘瓷瓶的破损检测方法，包括：步骤1，选取无人机拍摄的1500张图像作为原始图像，通过YoLoV3定位原始图像中的绝缘瓷瓶，将定位的绝缘瓷瓶从原始图像中分割出来，得到绝缘瓷瓶图像；步骤2，利用DeepLabV3提取出绝缘瓷瓶图像中的绝缘瓷瓶的轮廓；步骤3，对提取出的绝缘瓷瓶的轮廓进行中值滤波和二值化的预处理，找到同一绝缘瓷瓶图像中的最大轮廓，并计算最大轮廓的面积与hu矩。本发明能够对不同角度拍摄的绝缘瓷瓶的图像进行准确的破损检测，且多角度拍摄能够更准确地判断绝缘瓷瓶的破损情况，对无人机拍摄的要求不高，提高了对绝缘瓷瓶的破损检测准确率，有效的解决了由于DeepLabV3轮廓提取引起的误差，具有很高的应用价值。

主权项：1.一种基于绝缘瓷瓶的破损检测方法，其特征在于，包括：步骤1，选取无人机拍摄的1500张图像作为原始图像，通过YoLoV3定位原始图像中的绝缘瓷瓶，将定位的绝缘瓷瓶从原始图像中分割出来，得到绝缘瓷瓶图像；步骤2，利用DeepLabV3提取出绝缘瓷瓶图像中的绝缘瓷瓶的轮廓；采用基于DeepLabV3的语义分割模型实现绝缘瓷瓶的轮廓提取，通过对检测图形每个像素点进行识别分类提取实现图像语义分割，再将相同目标物的像素点汇聚得到目标轮廓，在DeepLabV3中，使用空间金字塔模块和encoder-decoder结构做语义分割，空间金字塔模块通过在不同分辨率上以池化操作捕获丰富的上下文信息，encoder-decoder架构用于逐渐的获得清晰的物体边界，利用VOC2012框架制作数据集，将数据集转换为tfrecord格式，并对相应的程序进行修改，实现训练前的预处理，训练模型的权重文件，最后进行测试；步骤3，对提取出的绝缘瓷瓶的轮廓进行中值滤波和二值化的预处理，找到同一绝缘瓷瓶图像中的最大轮廓，并计算最大轮廓的面积与hu矩；步骤4，分别使用拟合椭圆方法和拟合圆方法拟合最大轮廓，并判断绝缘瓷瓶是否破损；通过拟合椭圆方法拟合最大轮廓，求得拟合椭圆与最大轮廓的hu矩的匹配程度，通过拟合椭圆与最大轮廓的hu矩的匹配程度判断绝缘瓷瓶是否破损；通过拟合圆方法拟合最大轮廓，求得拟合圆面积和拟合圆面积与最大轮廓面积的重合面积，通过拟合圆面积与最大轮廓面积之比和拟合圆面积和最大轮廓面积的重合面积与拟合圆面积之比，判断绝缘瓷瓶是否破损。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 基于绝缘瓷瓶的破损检测方法

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