本文選題：虛擬樣本 + 電力部件��； 參考：《武漢大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著電力線路智能巡檢的發(fā)展,采用無人機(jī)收集影像越來越多的代替了人工攀塔勘察,因此相應(yīng)的關(guān)于電力設(shè)備的圖像數(shù)據(jù)量也越來越大。但是由于電力方面的應(yīng)用專業(yè)性強(qiáng),使用范圍窄,因而沒有公開的相對(duì)完善標(biāo)注的電力設(shè)備影像數(shù)據(jù)集。本文針對(duì)電力領(lǐng)域高質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)不足的情況,提出了一系列利用虛擬樣本結(jié)合少量人工標(biāo)記樣本迭代式增量學(xué)習(xí)的方法,以防振錘作為主要目標(biāo),取得了較好的結(jié)果。同時(shí)本文的方法還可以遷移應(yīng)用到其他電力場(chǎng)景與其他電力部件中去。本文主要工作包括如下內(nèi)容:1)在分析電力場(chǎng)景特點(diǎn)以及無人機(jī)拍攝工作模式的基礎(chǔ)上,提出一種低成本的虛擬場(chǎng)景創(chuàng)建,快速生成虛擬樣本及其標(biāo)注的方法。2)對(duì)初始標(biāo)注生成,提出一種利用基于幾何約束的組合探測(cè)器(Geometrical constrait based assembled detector,GCAD)使用虛擬數(shù)據(jù)生成標(biāo)注的方法,將Faster R-CNN、DPM與類Haar級(jí)聯(lián)分類器綜合起來。通過組合方法,結(jié)合少量的人工輔助,可顯著減少數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量。3)結(jié)合虛擬數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),開發(fā)了一個(gè)基于GCAD的人工輔助標(biāo)注程序,并通過使用迭代式的Faster R-CNN訓(xùn)練方法,充分利用虛擬數(shù)據(jù)與真實(shí)影像中豐富的地物信息,聯(lián)合訓(xùn)練虛擬數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù),經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明,可以取得較好的結(jié)果。
[Abstract]:With the development of intelligent inspection of power lines, more and more images are collected by unmanned aerial vehicles (UAVs) instead of artificial tower climbing. However, due to the strong application of power, narrow range of use, there is no relatively complete annotated power equipment image data set. Aiming at the shortage of high quality marking data in power field, a series of iterative incremental learning methods using virtual samples combined with a small number of artificial labeled samples are proposed in this paper. The main objective is to prevent vibration hammer, and good results have been obtained. At the same time, this method can also be applied to other power scenarios and other power components. The main work of this paper is as follows: (1) on the basis of analyzing the characteristics of electric power scene and the working mode of UAV shooting, this paper proposes a low-cost virtual scene creation, a method of quickly generating virtual sample and its tagging. A method of using geometric constrait based assembled detector (GCAD) based on geometric constraints to generate annotations using virtual data is proposed to synthesize Faster R-CNN DPM and Haar like cascade classifier. By combining the combination method with a small amount of manual assistance, the workload of data annotation can be significantly reduced. 3) combined with the characteristics of virtual data and real data, a manual aided annotation program based on GCAD is developed. By using iterative Faster R-CNN training method, we can make full use of the abundant ground object information in the virtual data and the real image, and jointly train the virtual data and the real data. The experiment shows that the better results can be obtained.
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TM755

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本文編號(hào)：1915846