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申请/专利权人：国网山东省电力公司嘉祥县供电公司

摘要：本发明公开了一种基于红外图像的电力设备目标辨别方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括：获取待检测电力设备的原始红外图像，并对原始红外图像进行预处理；将预处理后的原始红外图像输入到预先训练好的深度卷积生成对抗网络中，输出增强后的初始红外图像，将增强后的初始红外图像与原始红外图像进行融合，得到最终增强后的红外图像；基于YOLOv4算法构建改进的YOLOv4结构，得到YOLOv4改进模型，将最终增强后的红外图像输入YOLOv4改进模型中，输出电力设备目标辨别结果。本发明提高了在恶劣天气（雨水或大雾天气）对电力设备的辨别能力，在提高辨别速度的同时，也保证了具有较高的辨别精度。

主权项：1.一种基于红外图像的电力设备目标辨别方法，其特征在于，包括：获取待检测电力设备的原始红外图像，并对原始红外图像进行预处理；将预处理后的原始红外图像输入到预先训练好的深度卷积生成对抗网络中，输出增强后的初始红外图像，将增强后的初始红外图像与原始红外图像进行融合，得到最终增强后的红外图像；所述输出增强后的初始红外图像，具体步骤包括：首先将原始红外图像输入到预先训练好的深度卷积生成对抗网络的生成网络中，生成网络输出生成图像；然后利用自动色彩增强算法对生成网络输出的生成图像进行色彩增强处理；将色彩增强处理后的图像作为增强后的初始红外图像；所述预先训练好的深度卷积生成对抗网络的训练步骤包括：构建具有U-Net结构的深度卷积生成对抗网络，以及构建训练集，利用训练集深度卷积生成对抗网络进行训练；自动色彩增强算法分别对生成网络生成图像进行重构调整，其中，自动色彩增强算法如下：首先对生成网络生成的彩色图像进行RGB三通道的单独处理，计算图像中每一个像素的Yx值，即： 其中为中间结果，为亮度函数，其本质为坡道函数，为两个点之间的亮度差值，表示两个点之间的距离，然后对矫正过的图像进行线性扩展，将的值归一化，得到整张图片的白平衡，最后求解最优解，即： ；基于YOLOv4算法构建改进的YOLOv4结构，得到YOLOv4改进模型，将最终增强后的红外图像输入YOLOv4改进模型中，输出电力设备目标辨别结果；所述基于YOLOv4算法构建改进的YOLOv4结构，具体包括改进特征提取和改进损失函数；所述改进特征提取包括采用3个不同大小的卷积核从输入的最终增强后的红外图像中学习与尺度相关的特征，实现红外图像多尺度信息的有效获取；所述改进损失函数为减小易分类样本的权重，表示为： 其中，表示预测值；和为调制参数，具体的：用于平衡样本本身的比例不均，用于调节不同样本对损失函数的权重；最终YOLOv4改进模型的损失函数为，其中，用于确定目标所在的具体位置，用于确定预测框存在目标的概率。

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