一种基于虚拟数据集训练的输电通道图像分割方法与流程

本发明涉及计算机视觉领域，特别是涉及了一种虚拟数据集训练的输电通道图像分割方法。

背景技术：

1、基于虚拟数据集训练的输电通道图像分割方法是一种利用数字图像处理和深度学习进行输电通道图像分割的技术，利用渲染软件以及图像贴合制作输电通道图像分割虚拟数据集，并通过训练unet卷积神经网络实现对输电通道的图像分割。

2、随着我国经济的快速发展，电力能源的需求日益旺盛。为了满足国内对电力日益增长的需求，需要在电力线、高电压、大容量方向上继续扩建。一方面，随着电力线的大量建设，覆盖面愈加广阔，地形状况也愈发复杂多样，电网建设中如何跨越地形进行线路维护成为难题；另一方面，电力线所在的环境随地区和时间的变化也在不断变化。电力线系统复杂，任何关键环节的隐患都会影响电力供应和系统安全，造成不可估量的经济损失，威胁生命财产安全。因此，对电力线进行巡检是电力系统设备维护工作的重中之重。

3、高压电力线，即架空线，通过绝缘子及电力金具将导线架设于杆塔上，是电力网及电力系统的重要组成部分，极易受到外界影响和损害。目前架空线事故主要包括外力破坏事故、大风事故、雷击事故以及设备老化引起的事故。其中，外力破坏事故主要指外来物体进入非安全区域或距离所引发的事故，如森林树木、房屋建筑等进入电力线非安全区域，不仅对电力线的安全构成威胁，也极易导致障碍物自身触电、火灾等事故。相关报道表明，外力破坏约占全国电力线全年跳闸故障总次数的四分之一，带来的危害性和经济损失非常巨大。

4、传统的电力线巡检模式通常为人工巡检，这种模式消耗大量人力资源，但在电力线覆盖面大、环境多样化的情况下，人工巡检效率低，实时性差，往往不能满足电力线巡检的覆盖面与即时性要求。此外，传统人工巡检方式往往依赖工作人员的经验，通过人眼观察对电力线状态进行判断，对工作人员状态和经验依赖过大，无法对障碍物与电力线的距离进行定量分析，极易出现误检和漏检现象，不能满足电力线巡检的准确度要求。

5、基于上述背景，提出了一种基于虚拟数据集训练的输电通道图像分割方法，以期提高电力线巡检的效率和准确度，降低人力资源消耗，并提供实时、准确的电力线状态分析。此方法利用虚拟数据集训练图像分割模型，能够有效识别和分割电力线及其周边环境中的障碍物，实现自动化、智能化的电力线巡检，大大提升巡检效率和准确性，为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。。

6、经检索发现，公开号为cn106356757b的中国专利申请提供了一种基基于人眼视觉特性的电力线路无人机巡检方法，该方法利用人眼视觉注意机制完成图像中电力线的分割，双目图像配准模块利用surf算法对特征点进行精确匹配，障碍检测及预警模块利用双目视觉原理计算匹配点与电力线的三维空间坐标，结果输出反馈模块根据空间坐标信息计算匹配点到电力线的垂直距离，完成对电力线构成威胁障碍物信息的反馈工作。但该方法的检测区域需要双目图像配准模块对左目图像和右目图像分别进行配准，同时分别对双目图像的特征点进行精确配对，鲁棒性较差，容易被背景干扰。

7、为了提高输电通道图像分割的鲁棒性与实时性，一种可行的方法利用深度学习的方法，通过图像分割获取电力线的区域，该方法最大的困难是难以通过人工标注的方法获得大量电力线分割的数据集，因此我们使用渲染软件获得电力线分割图像并作为贴纸和各种真实场景背景图贴合在一起，此方法可以快速获得大量准确的电力线图像分割虚拟数据集，并通过该虚拟数据集训练出一个输电通道图像分割模型。

技术实现思路

1、为了提高分割图像中电力通道的准确性与实时性，本发明提供了一种基于虚拟数据集训练的输电通道图像分割方法，基于渲染软件获得电力线分割图像并作为贴纸和各种真实场景背景图贴合在一起从而得到电力线分割的虚拟数据集，基于该虚拟数据集训练unet网络实现对电力线的精准分割，最后是对网络预测结果的后处理以及评估指标的选用。

2、为实现上述目的，本发明公开了一种基于虚拟数据集训练的输电通道图像分割方法，步骤包括：

3、步骤s10：制作虚拟数据集是目前计算机视觉领域一项非常重要的技术，在许多难以采集真实数据集的场景，利用渲染软件得到虚拟数据集已经成为了切之可行的方法。基于渲染软件渲染出批量虚拟输电通道分割图，可以减少人工标注数据的巨大工作量，并且准确性更高，为后续的电力线分割任务提供基础的语义信息；

4、步骤s101：在虚拟场景中根据任务需求搭建合适距离的两座电力塔，并用电力线进行连接；

5、步骤s102：为了模拟不同的场景需求，对不同股数、弧度以及粗细的电力线分别进行采集，得到相应场景的rgb图像以及电力线分割图像；

6、步骤s20：基于输电通道分割图以及不同场景背景图贴合得到批量虚拟电力线数据集；

7、步骤s201：利用电力线的分割图像得到电力线在rgb图像中的坐标，并将其贴合在不同的背景图中；

8、步骤s202：为了避免过拟合现象的出现，对电力线贴合区域进行随机平移，同时对电力线做随机灰度变换，以面对不同光线场景的需求；

9、步骤s30：基于虚拟数据集训练unet网络，得到输电通道分割模型；

10、步骤s40：基于网络预测结果的后处理，便于分割结果的可视化，选用合适的评估指标，对模型的最终分割准确度进行评估；

11、步骤s401：首先将网络预测结果做后处理，在第二个维度上对结果做argmax处理，得到图像该像素点的对应标签，再通过可视化手段可以得到对应的分割图像；

12、步骤s402：选用准确率(accuracy,acc)与dice相似系数(dicesimilaritycoeffificient，dsc)作为的评估指标；

技术特征：

1.一种基于虚拟数据集训练的输电通道图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的根据渲染软件渲染出批量虚拟输电通道分割图的方法，其特征在于，利用渲染软件得到批量不同弧度、粗细、数量的虚拟输电通道分割图。

3.根据权利要求1所述的利用输电通道分割图以及不同场景背景图贴合得到批量虚拟电力线数据集的方法，其特征在于，不同的输电通道虚拟数据以及不同的真实场景背景图两两组合可以得到大批量的拟电力线数据集。

4.根据权利要求1所述的根据基于虚拟数据集训练unet网络的方法，其特征在于，利用制作的输电通道图像分割虚拟数据集训练unet卷积神经网络，获得准确的电力线分割区域。

5.根据权利要求1所述的对网络预测结果的后处理以及评估指标的选用的方法，其特征在于，通过处理对网络预测结果不同区域的颜色变换实现后处理以及选用准确率(accuracy,acc)与dice相似系数(dicesimilarity coeffificient，dsc)作为评估指标。

技术总结本发明公开了一种基于虚拟数据集训练的输电通道图像分割方法，所述方法包括：基于渲染软件渲染出批量虚拟输电通道分割图；基于输电通道分割图以及不同场景背景图贴合得到批量虚拟电力线数据集；基于虚拟数据集训练UNet网络；基于网络预测结果的后处理以及评价指标的选用。本发明将图像渲染以及图像贴合相结合实现了输电通道图像分割虚拟数据集的制作，利用先进的虚拟引擎以及数字图像处理技术避免制作数据集对于人工标注的需求，解放了人力，同时提高了数据集的准确性，并通过训练UNet网络实现了对于输电通道的精准分割，在输电线路障碍物巡检、输电线损伤检测等多个需求场景均具备应用潜力，具有普适性高、成本低、准确率高等优势。技术研发人员：黄耀升,周庆东,王锐,王坤明,伍嘉阳,甄志明,王永华,邹巍,温带银,梁洪俊受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司江门供电局技术研发日：技术公布日：2025/1/6