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申请/专利权人：华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院

摘要：本发明公开了一种基于旋转RetinaNet的复合绝缘子过热缺陷检测方法，包括：1标注图片中的复合绝缘子，构建数据集；2搭建并训练旋转RetinaNet网络；3利用工具提取图片温度信息，转化为温度矩阵；4利用RetinaNet网络检测图片，得到复合绝缘子的外接旋转矩形框位置，计算中轴线方程；5自动修正偏移的中轴线；6提取中轴线上各像素点温度值；7对不同情况分别按照相应规定计算复合绝缘子上对比温度T1和最高温度T2；8根据T2‑T1与多个过热等级阈值进行对比判断复合绝缘子过热缺陷等级，输出判断结果。本发明可以提高对复合绝缘子存在各种倾斜角度、背景复杂等情况的检测准确率。提高复合绝缘子过热缺陷检测的精度和速度。

主权项：1.基于旋转RetinaNet的复合绝缘子过热缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1选取无人机航拍图片中典型的复合绝缘子红外温度图片；利用标注工具初步标注图片中的复合绝缘子四个边缘顶点构成的四边形；计算四边形的最小外接旋转矩形的四个顶点坐标，从而将标注的标签文件和图片转化为DOTA格式的数据集；2将标注好的数据集送入旋转RetinaNet网络进行训练，该旋转RetinaNet网络以RetinaNet网络为基础结构，特征融合部分新增加自底向上的特征金字塔PANet与自顶向下的特征金字塔FPN形成双向特征融合网络，提高对不同尺寸复合绝缘子的检测能力；修改回归子网络，回归参数增加矩形框旋转角度θ分量，修改回归损失函数为balancedL1损失函数，权衡训练集Loss和验证集mAP，保存最佳网络参数；3获取红外图片中各点温度，利用工具从图片中高速读取温度信息，对其进行解码，转化为数据流，进而高速并行转化为矩阵；对像素点温度信息I进行等间距采样，与对应点实际温度值T组成多组I，T数据；对I与T的关系进行拟合；利用拟合得到的公式进行矩阵运算，从而得到每张图片中各像素点实际温度值；4利用训练好的旋转RetinaNet网络检测复合绝缘子红外温度图片，预测得到图片中与复合绝缘子外接的旋转矩形框的五个参数，利用公式将其由五参数表示法转化为四顶点表示法，得到复合绝缘子所在位置；提取复合绝缘子的旋转矩形框的中轴线作为复合绝缘子芯棒的检测线；5对提取的中轴线进行自动修正；判断中轴线是否偏移复合绝缘子芯棒，若其偏移芯棒，则在特定范围内自动搜寻最佳中轴线方程，使其更好地拟合芯棒位置；6读取修正后的中轴线上各个像素点的温度值和位置坐标；将其按照纵坐标大小排序，纵坐标大的像素点更靠近图片中高压端均压环；7对于图片中复合绝缘子未完全露出全长的情况，统计两片复合绝缘子片之间的距离d；计算中轴线上靠近高压端均压环的3d-5d范围内的各个像素点温度平均值作为对比温度，计算中轴线上靠近高压端均压环的0-5d范围内各像素点的最高温度；对于图片中复合绝缘子完全露出全长的情况，计算中轴线上靠近高压端均压环的三分之一中轴线全长范围内的各个像素点温度平均值作为对比温度，计算该范围内各像素点的最高温度；8利用最高温度与对比温度的差值是否大于各个过热缺陷等级的阈值，判断复合绝缘子存在的过热缺陷等级，输出最终的过热缺陷检测结果。

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