(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211202473.0 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 北京星闪世图科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地创业路8号 群英科技园东3号楼3 08室 (72)发明人 刘方涛　刘月娥　刘建国　李峥嵘　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 专利代理师 王娜 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 绝缘子缺陷检测模型构建及绝缘子缺陷检 测方法、 装置 (57)摘要 本发明提供了一种绝缘子缺陷检测模型构 建及绝缘子缺陷检测方法、 装置， 其中， 绝缘子缺 陷检测模型构建方法包括： 获取待检测绝缘子检 测数据集； 利用待检测绝缘子检测数据集对第一 预设网络模型进行训练直至满足第一预设训练 条件， 得到绝缘子识别模型； 获取由多个具有缺 陷的绝缘子图像组成的绝缘子缺陷数据集； 利用 绝缘子缺陷数据集对第二预设网络模型进行训 练直至满足第二预设训练条件， 得到绝缘子分割 模型， 绝缘子分割模型用于对绝缘子缺陷进行定 位检测； 将绝缘子识别模型与绝缘子分割模型进 行融合， 得到绝缘子缺陷检测模型。 本发明通过 增加自然场景绝缘子的多样性来训练多级网络 模型， 提高检测模型的识别准确率。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115471487 A 2022.12.13 CN 115471487 A 1.一种绝 缘子缺陷检测模型构建方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检测绝缘子检测数据集， 所述待检测绝缘子检测数据集包含多种类型绝缘子的 图像， 其中， 每一种类型的所述 绝缘子的图像包 含正常绝 缘子图像和异常绝 缘子图像； 利用所述待检测绝缘子检测数据集对第一预设网络模型进行训练直至满足第一预设 训练条件， 得到绝 缘子识别模型； 获取由多个具有缺陷的绝 缘子图像组成的绝 缘子缺陷数据集； 利用所述绝缘子缺陷数据集对第二预设网络模型进行训练直至满足第二预设训练条 件， 得到绝 缘子分割模型， 所述 绝缘子分割模型用于对绝 缘子缺陷进行定位检测； 将所述绝缘子识别模型与所述 绝缘子分割模型进行融合， 得到绝 缘子缺陷检测模型。 2.根据权利要求1所述的绝缘子缺陷检测模型构建方法， 其特征在于， 所述将所述绝缘 子识别模型与所述绝缘子分割模型进行融合， 得到绝缘子缺陷检测模型步骤之后， 所述方 法还包括： 当训练出的绝缘子缺陷检测模型包括多个， 计算每一个绝缘子缺陷检测模型对应的预 设评价指标； 将预设评价指标满足要求的绝 缘子缺陷检测模型作为可使用的绝 缘子缺陷检测模型。 3.根据权利要求2所述的绝缘子缺陷检测模型构建方法， 其特征在于， 所述计算每一个 绝缘子缺陷检测模型对应的预设评价指标， 所述方法包括： 获取待检测绝 缘子检测数据集作为测试 数据集； 将所述测试 数据集输入到所述 绝缘子缺陷检测模型中得到绝 缘子缺陷的预测坐标框； 计算所述预测坐标框与真实坐标框的交并比； 统计所述交并比落入预设范围的数量， 得到统计结果； 基于所述统计结果， 计算每一个绝 缘子缺陷检测模型对应的预设评价指标。 4.根据权利要求1所述的绝缘子缺陷检测模型构建方法， 其特征在于， 所述利用所述待 检测绝缘子检测数据集对第一预设 网络模型进行训练直至满足第一预设训练条件， 得到绝 缘子识别模型步骤之前， 所述方法还 包括： 对待检测绝 缘子检测数据集中的图像进行 预处理， 其中， 预处 理包括数据增强。 5.根据权利要求1所述的绝缘子缺陷检测模型构建方法， 其特征在于， 所述多个具有缺 陷的绝缘子图像包括对绝缘子识别模型输出识别结果为异常的图像进行裁剪后所得到的 图像。 6.一种绝 缘子缺陷检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检测绝 缘子巡检图像； 将所述待检测绝缘子巡检图像输入利用如权利要求1 ‑5中任一项所述的绝缘子缺陷检 测模型构建方法构建得到的绝 缘子缺陷检测模型中； 根据所述 绝缘子缺陷检测模型的输出 结果确定待检测绝 缘子是否存在缺陷。 7.根据权利要求6所述的绝缘子缺陷检测方法， 其特征在于， 所述根据 所述绝缘子缺陷 检测模型的输出 结果确定待检测绝 缘子是否存在缺陷步骤之后， 所述方法还 包括： 若所述待检测绝缘子存在缺陷， 将对应的绝缘子缺陷的预测坐标框显示在原图上并给 出警示信息 。 8.一种绝 缘子缺陷检测模型构建装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115471487 A 2第一获取模块， 用于获取待检测绝缘子检测数据集， 所述待检测绝缘子检测数据集包 含多种类型绝缘子的图像， 其中， 每一种类型 的所述绝缘子的图像包含正常绝缘子图像和 异常绝缘子图像； 第一训练模块， 用于利用所述待检测绝缘子检测数据集对第 一预设网络模型进行训练 直至满足第一预设训练条件， 得到绝 缘子识别模型； 第二获取模块， 用于获取由多个具有缺陷的绝 缘子图像组成的绝 缘子缺陷数据集； 第二训练模块， 用于利用所述绝缘子缺陷数据集对第 二预设网络模型进行训练直至满 足第二预设训练条件， 得到绝缘子分割模型， 所述绝缘子分割模型用于对绝缘子缺陷进行 定位检测； 融合模块， 用于将所述绝缘子识别模型与所述绝缘子分割模型进行融合， 得到绝缘子 缺陷检测模型。 9.一种绝 缘子缺陷检测装置， 其特 征在于， 包括： 第三获取模块， 用于获取待检测绝 缘子巡检图像； 第一输入模块， 用于将所述待检测绝缘子巡检 图像输入利用如权利要求1 ‑5中任一项 所述的绝 缘子缺陷检测模型构建方法构建得到的绝 缘子缺陷检测模型中； 确定模块， 用于根据 所述绝缘子缺陷检测模型的输出结果确定待检测绝缘子是否存在 缺陷。 10.一种计算机设备， 其特征在于， 包括处理器、 通信接口、 存储器和通信总 线， 其中， 处 理器， 通信接口， 存 储器通过通信总线完成相互间的通信； 存储器， 用于存放计算机程序； 处理器， 用于执行存储器上所存放的程序时， 实现权利要求1 ‑5任一项所述的绝缘子缺 陷检测模型构建方法的步骤， 或者实现权利要求6或7 所述的绝 缘子缺陷检测方法的步骤。 11.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1 ‑5任一项所述的绝缘子缺陷检测模型构建方法的步骤， 或者实现如权利要求6或7 所述的绝 缘子缺陷检测模型构建方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115471487 A 3