本發(fā)明屬于輸電線路檢測，具體涉及一種基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法和相關(guān)裝置。

背景技術(shù)：

1、耐張線夾是電力輸電線路中的重要組成部分，用于固定電力線路，保證線路的穩(wěn)定運(yùn)行。被安裝在架空輸電線路重要跨越交叉處的耐張線夾，不僅承擔(dān)著接線載流的任務(wù)還需承受線路的全部張力。若耐張線夾發(fā)生故障，可能導(dǎo)致電力系統(tǒng)短路，斷電等故障，影響供電可靠性和穩(wěn)定性，甚至造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。所以對耐張線夾定期的檢修排查以確保其正常工作狀態(tài)十分重要。然而由于輸電線路跨度大，范圍廣，并且由于長期受到惡劣的環(huán)境和高壓電流的作用，現(xiàn)有人工對耐張線夾的工作狀態(tài)進(jìn)行定期檢查的方法難以滿足檢修需要。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明旨在提供一種基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法和相關(guān)裝置，用于準(zhǔn)確檢測耐張線夾安裝及運(yùn)行時(shí)的工作狀況，為線路運(yùn)行和檢修工作提供技術(shù)參考。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法，包括如下步驟：

4、獲取輸電線路的耐張線夾x光圖像并進(jìn)行預(yù)處理；

5、將預(yù)處理后的耐張線夾x光圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的缺陷檢測模型中，得到輸電線路耐張線夾缺陷檢測結(jié)果；

6、其中，缺陷檢測模型是將經(jīng)過特征增強(qiáng)的各類輸電線路耐張線夾缺陷圖像輸入改進(jìn)后的yolov5網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的，改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)在yolov5網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，采用c2f結(jié)構(gòu)替代原有的c3結(jié)構(gòu)以及采用sppcspc結(jié)構(gòu)替換原有的sppf結(jié)構(gòu)，以提升網(wǎng)絡(luò)的特征提取與融合能力，更適于對不同尺度下不同類型的耐張線夾缺陷進(jìn)行檢測；

7、經(jīng)過特征增強(qiáng)的各類輸電線路耐張線夾缺陷圖像是利用預(yù)訓(xùn)練的改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)對圖像缺陷位置定位并切割后，采用特征增強(qiáng)方法增強(qiáng)處理后得到的圖像。

8、進(jìn)一步地，改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下：

9、主干網(wǎng)絡(luò)包括cbs結(jié)構(gòu)、c2f結(jié)構(gòu)和sppcspc結(jié)構(gòu)；

10、頸部結(jié)構(gòu)為slim-neck結(jié)構(gòu)；

11、檢測頭為decoupled?head結(jié)構(gòu)。

12、進(jìn)一步地，對于640×640×3，即640x640像素和rgb三通道表示的輸入圖像，主干網(wǎng)絡(luò)的特征提取過程，包括：

13、首先經(jīng)過兩次cbs結(jié)構(gòu)提取輸入圖像的初步特征，此時(shí)輸入圖像被處理為160×160×128的圖像；

14、然后利用3次c2f結(jié)構(gòu)和cbs結(jié)構(gòu)再次提取特征，此時(shí)得到20×20×1024的圖像；

15、最后利用c2f結(jié)構(gòu)和sppcspc結(jié)構(gòu)再次提取特征，此時(shí)得到20×20×512的圖像。

16、進(jìn)一步地，頸部結(jié)構(gòu)采用gsconv結(jié)構(gòu)和vovgscsp結(jié)構(gòu)構(gòu)建，構(gòu)建流程如下：

17、從主干網(wǎng)絡(luò)中引出3個(gè)尺寸不同的初步特征層f1、f2和f3；

18、將初步特征層f3與經(jīng)過sppcspc進(jìn)行上采樣后的初步特征層f2進(jìn)行連接后得到增強(qiáng)特征層p1；

19、將增強(qiáng)特征層p1經(jīng)過vovgscsp結(jié)構(gòu)與gsconv結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)特征層p2；

20、將增強(qiáng)特征層p2與初步特征層f1進(jìn)行連接后，經(jīng)過vovgscsp結(jié)構(gòu)與gsconv結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)特征層p3；

21、將增強(qiáng)特征層p3與增強(qiáng)特征層p2進(jìn)行連接后，經(jīng)過vovgscsp結(jié)構(gòu)與gsconv結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)特征層p4；

22、將增強(qiáng)特征層p4與增強(qiáng)特征層p0進(jìn)行連接后經(jīng)過vovgscsp結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)特征層p5。

23、進(jìn)一步地，檢測頭包括80×80×30、40×40×30和20×20×30三種不同尺寸的檢測頭網(wǎng)絡(luò)。

24、進(jìn)一步地，在coco128目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集和voc2007數(shù)據(jù)集上對改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，取訓(xùn)練損失值最小的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重w1，得到預(yù)訓(xùn)練的改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)，預(yù)訓(xùn)練的改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)適用于進(jìn)行輸電線路耐張線夾缺陷檢測。

25、進(jìn)一步地，缺陷檢測模型的訓(xùn)練過程包括：

26、利用預(yù)訓(xùn)練的改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)對輸電線路耐張線夾缺陷圖像進(jìn)行檢測，定位不同類型的缺陷區(qū)域并切割；

27、對于切割后的缺陷區(qū)域采用相應(yīng)的特征增強(qiáng)方法增強(qiáng)缺陷特征；

28、將經(jīng)過特征增強(qiáng)的各類缺陷圖像輸入預(yù)訓(xùn)練的改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)再次訓(xùn)練，取訓(xùn)練損失值最小的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重w2，得到缺陷檢測模型。

29、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測裝置，包括：

30、圖像采集模塊，用于獲取輸電線路的耐張線夾x光圖像并進(jìn)行預(yù)處理；

31、檢測模塊，用于將預(yù)處理后的耐張線夾x光圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的缺陷檢測模型中，得到輸電線路耐張線夾缺陷檢測結(jié)果；

32、其中，缺陷檢測模型是將經(jīng)過特征增強(qiáng)的各類輸電線路耐張線夾缺陷圖像輸入改進(jìn)后的yolov5網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的，改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)在yolov5網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，采用c2f結(jié)構(gòu)替代原有的c3結(jié)構(gòu)以及采用sppcspc結(jié)構(gòu)替換原有的sppf結(jié)構(gòu)，以提升網(wǎng)絡(luò)的特征提取與融合能力，更適于對不同尺度下不同類型的耐張線夾缺陷進(jìn)行檢測；

33、經(jīng)過特征增強(qiáng)的各類輸電線路耐張線夾缺陷圖像是利用預(yù)訓(xùn)練的改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)對圖像缺陷位置定位并切割后，采用特征增強(qiáng)方法增強(qiáng)處理后得到的圖像。

34、相應(yīng)地，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，設(shè)備包括處理器以及存儲(chǔ)器：

35、存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，并將計(jì)算機(jī)程序的指令發(fā)送至處理器；

36、處理器根據(jù)計(jì)算機(jī)程序的指令執(zhí)行如第一方面的一種基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法。

37、相應(yīng)地，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面的一種基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法。

38、綜上，本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法和相關(guān)裝置，該方法包括獲取輸電線路的耐張線夾x光圖像并進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的耐張線夾x光圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的缺陷檢測模型中，得到輸電線路耐張線夾缺陷檢測結(jié)果；其中，缺陷檢測模型是將經(jīng)過特征增強(qiáng)的各類輸電線路耐張線夾缺陷圖像輸入改進(jìn)后的yolov5網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的，改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)在yolov5網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，采用c2f結(jié)構(gòu)替代原有的c3結(jié)構(gòu)以及采用sppcspc結(jié)構(gòu)替換原有的sppf結(jié)構(gòu)。本發(fā)明利用改進(jìn)yolov5，通過引入sppcspc結(jié)構(gòu)和c2f結(jié)構(gòu)，使得模型能夠從不同尺度上更有效地捕捉和融合特征，提升了對小尺寸缺陷以及復(fù)雜缺陷類型的識別能力。

技術(shù)特征：

1.基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法，其特征在于，所述改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法，其特征在于，對于640×640×3，即640x640像素和rgb三通道表示的輸入圖像，所述主干網(wǎng)絡(luò)的特征提取過程，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法，其特征在于，所述頸部結(jié)構(gòu)采用gsconv結(jié)構(gòu)和vovgscsp結(jié)構(gòu)構(gòu)建，構(gòu)建流程如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法，其特征在于，所述檢測頭包括80×80×30、40×40×30和20×20×30三種不同尺寸的檢測頭網(wǎng)絡(luò)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法，其特征在于，在coco128目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集和voc2007數(shù)據(jù)集上對所述改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，取訓(xùn)練損失值最小的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重w1，得到預(yù)訓(xùn)練的所述改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)，預(yù)訓(xùn)練的所述改進(jìn)的yolov5網(wǎng)絡(luò)適用于進(jìn)行輸電線路耐張線夾缺陷檢測。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法，其特征在于，所述缺陷檢測模型的訓(xùn)練過程包括：

8.基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測裝置，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括處理器以及存儲(chǔ)器：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的一種基于改進(jìn)yolov5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)YOLOv5的輸電線路耐張線夾缺陷檢測方法和相關(guān)裝置，屬于輸電線路檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括獲取輸電線路的耐張線夾X光圖像并進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的耐張線夾X光圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的缺陷檢測模型中，得到輸電線路耐張線夾缺陷檢測結(jié)果；其中，缺陷檢測模型是將經(jīng)過特征增強(qiáng)的各類輸電線路耐張線夾缺陷圖像輸入改進(jìn)后的YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的，改進(jìn)的YOLOv5網(wǎng)絡(luò)采用C2f結(jié)構(gòu)替代原有的C3結(jié)構(gòu)以及采用SPPCSPC結(jié)構(gòu)替換原有的SPPF結(jié)構(gòu)。本發(fā)明利用改進(jìn)YOLOv5，使得模型能夠從不同尺度上更有效地捕捉和融合特征，提升了對小尺寸缺陷以及復(fù)雜缺陷類型的識別能力。

技術(shù)研發(fā)人員：鐘飛,孫家祥,李建波,李孟強(qiáng),李欣,湯龍華,韓丹
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣東粵電科試驗(yàn)檢測技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21