一种基于巡检机器人的电缆隧道内壁渗水检测方法及系统与流程

技术特征：
1.一种基于巡检机器人的电缆隧道内壁渗水检测方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，基于所述训练样本集对特征提取网络进行训练，得到训练好的所述特征提取网络，并基于训练好的所述特征提取网络，得到特征图；基于所述特征图对候选框网络进行训练，得到训练好的所述候选框网络，并基于训练好的所述候选框网络，得到候选框；基于所述特征图和所述候选框对检测网络进行训练，得到训练好的所述检测网络；基于训练好的所述特征提取网络、所述候选框网络和所述检测网络对巡检机器人获取的图像进行识别，得到是否发生渗水。2.根据权利要求1所述的电缆隧道内壁渗水检测方法，其特征在于，所述特征提取网络选用vggnet网络模型，包括13个卷积层和4个池化层，依次分别定义为第一卷积层、第二卷积层、第一池化层、第三卷积层、第四卷积层、第二池化层、第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层、第三池化层、第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第四池化层、第十一卷积层、第十二卷积层和第十三卷积层；所述第五卷积层输出第一尺度特征图；所述第九卷积层输出第二尺度特征图；所述第十三卷积层输出第三尺度特征图；所述特征图包括所述第一尺度特征图、所述第二尺度特征图和所述第三尺度特征图。3.根据权利要求1所述的电缆隧道内壁渗水检测方法，其特征在于，所述基于所述特征图对候选框网络进行训练，得到训练好的所述候选框网络，并基于训练好的所述候选框网络，得到候选框，包括：对所述候选框网络的超参数进行初始化，得到初始化的所述候选框网络；初始化的所述候选框网络，基于设定滑动窗口在所述特征图上按设定步长进行扫描，得到设定大小和设定尺寸的初始候选区域集，并基于所述初始候选区域集得到初始预测候选框；将所述初始预测候选框集进行映射得到d维的向量；对所述向量进行平移和尺度缩放，得到预测候选框；重复修改所述候选框网络的超参数，进行迭代优化，得到训练好的所述候选框网络。4.根据权利要求2所述的电缆隧道内壁渗水检测方法，其特征在于，所述检测网络包括第一检测子网络和第二检测子网络；所述第一检测子网络基于双线性插值上采样方法，对所述第一尺度特征图进行去卷积，得到上采样数据；基于所述上采样数据和所述候选框得到第一尺度预测框；所述第二检测子网络基于所述第二尺度特征图和所述候选框得到第二尺度预测框；基于所述第三尺度特征图和所述候选框得到第三尺度预测框；重复修改所述第一检测子网络和所述第二检测子网络的超参数，进行迭代优化，得到训练好的所述第一检测子网络和所述第二检测子网络。5.一种基于巡检机器人的电缆隧道内壁渗水检测系统，其特征在于，包括：特征提取模块，获取训练样本集，基于所述训练样本集对特征提取网络进行训练，得到训练好的所述特征提取网络，并基于训练好的所述特征提取网络，得到特征图；候选框模块，基于所述特征图对候选框网络进行训练，得到训练好的所述候选框网络，并基于训练好的所述候选框网络，得到候选框；检测模块，基于所述特征图和所述候选框对检测网络进行训练，得到训练好的所述检
测网络；图像识别模块，基于训练好的所述特征提取网络、所述候选框网络和所述检测网络对巡检机器人获取的图像进行识别，得到是否发生渗水。6.根据权利要求5所述的电缆隧道内壁渗水检测系统，其特征在于，所述特征提取网络选用vggnet网络模型，包括13个卷积层和4个池化层，依次分别定义为第一卷积层、第二卷积层、第一池化层、第三卷积层、第四卷积层、第二池化层、第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层、第三池化层、第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第四池化层、第十一卷积层、第十二卷积层和第十三卷积层；所述第五卷积层输出第一尺度特征图；所述第九卷积层输出第二尺度特征图；所述第十三卷积层输出第三尺度特征图；所述特征图包括所述第一尺度特征图、所述第二尺度特征图和所述第三尺度特征图。7.根据权利要求5所述的电缆隧道内壁渗水检测系统，其特征在于，所述候选框模块包括：初始化单元，对所述候选框网络的超参数进行初始化，得到初始化的所述候选框网络；初始化的所述候选框网络，基于设定滑动窗口在所述特征图上按设定步长进行扫描，得到设定大小和设定尺寸的初始候选区域集，并基于所述初始候选区域集得到初始预测候选框；将所述初始预测候选框进行映射得到d维的向量；对所述向量进行平移和尺度缩放，得到预测候选框；迭代单元，重复修改所述候选框网络的超参数，进行迭代优化，得到训练好的所述候选框网络。8.根据权利要求6所述的电缆隧道内壁渗水检测系统，其特征在于，所述检测网络包括第一检测子网络和第二检测子网络；所述第一检测子网络基于双线性插值上采样方法，对所述第一尺度特征图进行去卷积，得到上采样数据；基于所述上采样数据和所述候选框得到第一尺度预测框；所述第二检测子网络基于所述第二尺度特征图和所述候选框得到第二尺度预测框；基于所述第三尺度特征图和所述候选框得到第三尺度预测框；重复修改所述第一检测子网络和所述第二检测子网络的超参数，进行迭代优化，得到训练好的所述第一检测子网络和所述第二检测子网络。

技术总结
本发明涉及一种基于巡检机器人的电缆隧道内壁渗水检测方法及系统，首先获取训练样本集，基于所述训练样本集对特征提取网络进行训练，得到训练好的所述特征提取网络，进一步得到特征图；然后基于所述特征图对候选框网络进行训练，得到训练好的所述候选框网络，进一步得到候选框；其次基于所述特征图和所述候选框对检测网络进行训练，得到训练好的所述检测网络；最后基于训练好的所述特征提取网络、所述候选框网络和所述检测网络对巡检机器人获取的图像进行识别，得到是否发生渗水。本发明在降低人工巡检的工作量的同时，避免了人为主观因素的影响，提升巡检效率的同时，提高了准确性。性。性。


技术研发人员：尹磊 崔晓红 赵建豪 于洪亮 郑鹏超 张逸娲 田宇晟 赵睿 赵爽 王威 杨振 马俊朋 曹向勇 贺晓宇 高安洁 刘梦柳 蔡光柱
受保护的技术使用者：北京国网富达科技发展有限责任公司
技术研发日：2022.01.11
技术公布日：2022/4/29