基于无人机巡检的杆塔缺陷识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010088743.4
IPC分类号：G06T7/00;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-02-12
申请人：
江苏方天电力技术有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于无人机巡检的杆塔缺陷识别方法
申请号	CN202010088743.4	申请日期	2020-02-12
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-19	公开/公告号	CN111311569A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	江苏方天电力技术有限公司	申请人地址	江苏省南京市江宁科学园天元中路19号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江苏方天电力技术有限公司	当前权利人	江苏方天电力技术有限公司
发明人	王红星;陈玉权;沈杰;张欣;黄郑;张星炜;刘斌;吴媚;霍丹江
代理机构	北京联瑞联丰知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	刘自丽

摘要

本发明涉及杆塔缺陷识别领域，公开了一种基于无人机巡检的杆塔缺陷识别方法，包括：收集杆塔件和节点的缺陷样本和非缺陷样本图像，构成输电线路智能缺陷检测样本数据集；采用人工标记出杆塔缺陷位置及缺陷类型，将每张图像的标记结果存储成xml格式；采用two‑stage的深度卷积神经网络目标检测算法训练杆塔缺陷检测模型；将杆塔陷检测模型部署到后端服务器；采集无人机的实时视频，提取关键帧图像并发送后端服务器，调用杆塔陷检测模型，检测出杆塔中存在的缺陷及缺陷类型，并发出预警信息。本发明实现杆塔件和节点损伤识别诊断的状态监测，对杆塔件和节点损伤缺陷进行识别预警，从而稳定检测电力设施的安全状况，保障线路的安全运营。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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