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申请/专利权人：国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司;广州普瑞电力控制系统设备有限公司

摘要：本发明公开了一种基于特征选择器的室外环境中高压开关设备智能检测方法，该方法包括：拍摄室外环境中各种高压开关设备图像，获取训练数据集；构建网络模型；利用网络模型中图像特征提取子网络对训练数据样本进行特征提取，得到深层特征图；利用特征选择器子网络对深层特征图进行特征筛选，获得筛选特征后的目标特征图；然后利用区域生成子网络对目标特征图进行处理，生成目标候选框；最后利用开关分类子网络对目标候选框进行高压开关特征识别，得到预测结果。本发明能够提取不同的室外环境中高压开关精确特征，获得准确的高压开关的类型及位置，为智能变电站设备的制备工艺提供指导性意见。

主权项：1.基于特征选择器的室外环境中高压开关设备智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：S101：获取训练数据集，所述训练数据集为多种室外场景下的多种高压开关样本数据集；S102：构建网络模型，所述网络模型包括图像特征提取子网络、特征选择器子网络、区域生成子网络和开关分类子网络；其中，利用所述图像特征提取子网络对所述开关样本训练数据集进行特征提取，得到包含了环境特征的深层样本特征；利用所述特征选择器子网络对所述深层样本特征进行特征筛选，得到筛选特征后的目标特征图；利用所述区域生成子网络对所述目标特征图进行处理，生成开关目标候选框集合；利用所述开关分类子网络对所述目标候选框集合中的开关特征进行识别，得到所述网络模型的预测结果；S103：根据所述预测结果和所述样本数据集中人工标注的高压开关信息，优化所述网络模型的损失函数，得到训练好的网络模型；S104：将待测的室外拍摄图像输入所述训练好的网络模型，完成高压开关的位置检测及状态识别；所述图像特征提取子网络为分类网络resnet101，包含五个主要模块，所述深层样本特征为resnet101网络的输出特征图，其包含了高压开关的深层语义特征与所处环境的深层语义特征；所述特征选择器包括基本提取器、候选模块、选择开关、平滑器四个部分；所述基本提取器用于提取深层特征图的基本特征；所述候选模块包含三个结构相同但参数有别的候选提取器，用于提取三种不同的特征信息；所述选择开关为一种选择机制，用于从上述三种特征信息中筛选更适用于后续传播的特征；所述平滑器为一种拼接模块，用于将上述基本特征与筛选特征进行拼接融合；所述特征选择器的工作过程包括：将所述包含了环境特征的深层样本特征分别输入所述基本提取器、候选模块、选择开关，依次生成基本特征图、三个候选特征图以及一个三维的one-hot向量；将其中三维向量与三个候选特征图相乘，获得筛选后的特征图，最后使用平滑器将上述基本特征图与筛选后的特征图进行拼接，生成特征选择后的目标特征图。

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