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申请/专利权人：福建京力信息科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于深度学习的输变电工程质量通病防治检测方法，包括以下步骤:步骤S1:获取输变电工程电力箱接地连接检测数据,并预处理；步骤S2:根据训练算法要求,构建输变电工程电力箱接地连接检测数据集；步骤S3:对深度学习算法yolov4‑tiny的训练超参数进行调优，采用优化算法优化训练模型，并根据数据集进行训练并得到yolov4‑tiny检测模型；步骤S4:根据训练后得到的yolov4‑tiny检测模型对输入图片进行目标检测，获取初步检测结果；步骤S5:对初步检测结果进行解码,并采用改进的非极大值抑制算法筛选出最终的检测结果，最后在输入图片中绘制检测框。本发明能够有效识别判断电力箱是否进行接地连接，具有较好的泛化能力和鲁棒性，在复杂环境下能具有较好的检测性能。

主权项：1.一种基于深度学习的输变电工程质量通病防治检测方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤S1:获取输变电工程电力箱接地连接检测数据,并预处理；步骤S2:根据训练算法要求,构建输变电工程电力箱接地连接检测数据集；步骤S3:对深度学习算法yolov4-tiny的训练超参数进行调优，采用优化算法优化训练模型，并根据数据集进行训练并得到yolov4-tiny检测模型；步骤S4:根据训练后得到的yolov4-tiny检测模型对输入图片进行目标检测，获取初步检测结果；步骤S5:对初步检测结果进行解码,并采用改进的非极大值抑制算法筛选出最终的检测结果，最后在输入图片中绘制检测框；所述步骤S1具体为：步骤S11:获取输变电工程电力箱接地连接相关的数据图片，筛选数据；步骤S12:采用数据图像归一化、噪声过滤对筛选后的图片数据进行预处理；步骤S13:利用标注工具labelImg对预处理后的数据图片进行标注，得到并保存标注信息；步骤S14:采用几何变换、颜色变换和图像混合进行数据增强，扩充数据图像样本；所述步骤S3具体为：步骤S31：获取超参数的最优值，通过调优超参数使训练模型的性能达到最优；步骤S32：预设在yolov4-tiny的训练配置文件中将动量梯度下降中的动量参数momentum和权重衰减的正则系数decay；步骤S33：采取steps方法进行学习率调整；步骤S34：利用k-means聚类算法计算anchor，使用数据图片的宽高对boundingbox的宽高做归一化；步骤S35：采用入LableSmoothing方法，改进类别标签的one-hot编码形式；步骤S36：加入Focus模块，对输入图像进行切片操作后得到多个特征图，然后对特征图进行一次32个卷积核的卷积操作，得到训练所需特征图；所述使用数据图片的宽高对boundingbox的宽高做归一化具体为： 令anchor＝wa,ha,box＝wb,hb，使用IOU作为度量，其计算方式如下： IOU的取值在0到1之间，两个box越相似则IOU值越大，最终的度量公式为：dbox,anchor＝1-IOUbox,anchor在数据集中随机选取k个boundingbox作为初始anchor，使用IOU度量将每个boundingbox分配给与其距离最近的anchor，遍历所有boundingbox后，计算每个簇中所有boundingbox宽和高的均值，更新anchor，重复以上步骤直到anchor不再变化或者达到了最大迭代次数；所述步骤S4具体为：步骤S41：利用训练得到的模型检测图片，输入数据图片经过特征提取网络处理后将得到三个不同尺寸的特征图；步骤S42：根据提取到三个不同尺寸的特征图，对三个初始特征图进行卷积得到的结果一部分用于输出该特征图对应的预测结果，另一部分用于进行反卷积后与其他特征图进行结合，最终得到三个有效特征图的预测结果；所述步骤S5具体为：步骤S51：根据得到的预测结果对预先设定好的先验框进行调整，得到预测框的大小和位置信息；步骤S52：根据调整后的得到预测框，利用改进的非极大值抑制进行处理，根据class-agnostic的思想将预测框坐标的偏移值置为0，在候选目标中进行局部搜索寻找置信度最高的预测框并抑制置信度较低的预测框；步骤S53：根据得到检测框中心点坐标以及宽高计算得出检测框的在输出图片中的位置信息并绘制在原图中，得到输出结果；所述步骤S51具体为：a将特征图划分为S×S个网格，然后将预先设置好的先验框调整到有效特征图上；b从网络预测结果中获取先验框的坐标信息x_offset，y_offset，h和w；c将网格对应的先验框的中心点坐标进行sigmoid函数处理后加上对应的x_offset和y_offset得到预测框的中心，再利用h和w计算得到预测框的宽和高，最终得到预测框的大小和位置信息；所述步骤S52，具体为：a在进行非极大值抑制时，将同一个目标的预测框按置信度从大到小进行排序，取出置信度最高的预测框分别与其余预测框计算IOU；按照交并比IOU寻找局部最大值的过程，设两个检测框B1和B2，则二者之间的交并比如下： b若计算结果大于所设定阈值则该预测框被抑制，不会作为结果输出，计算完所有预测框后，取出剩余预测框中拥有最大置信度的预测框。

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