基于Yolo v5与Grabcut的架空线路绝缘子可见光图像自动识别与分割方法 |
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作者姓名: | 何锦强 李锐海 李昊 廖永力 龚博 郝艳捧 梁苇 吴建蓉 文屹 |
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作者单位: | 1. 南方电网科学研究院;2. 贵州电网有限责任公司电力科学研究院;3. 中国南方电网有限责任公司防冰减灾重点实验室 |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目(2021YEE0204200)~~; |
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摘 要: | 准确识别与分割绝缘子图像是架空线路绝缘子状态感知与缺陷诊断的重要前提。针对绝缘子的可见光图像提出了结合深度学习Yolo (You only look once) v5模型与图论分割Grabcut算法的两阶段图像识别与分割方法。首先采集图像建立数据集并训练Yolo v5,实现绝缘子的识别,然后用识别框坐标确定感兴趣区域,预判前景和背景,基于Grabcut算法实现绝缘子的自适应分割。根据该方法识别与分割架空线路绝缘子的在线监测可见光图像,结果表明,该方法无需分割标注或人工交互,可以高效准确地定位复杂背景下绝缘子的边缘并分割绝缘子,极大地提高绝缘子图像的分析效率。
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关 键 词: | 绝缘子 识别 分割 可见光图像 自然背景 架空线路 |
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