输电塔绝缘子上鸟巢检测(源码&教程)
1.输电塔绝缘子上鸟巢检测Python&YOLOv5
(1)图片检测:
(2)视频检测:
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(3)完整视频演示:
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(4)部分教程展示:
(5)训练结果展示:
2.包含鸟巢目标检测图像数据集
数据集使用博客提供
3.所需依赖库(安装方法教程有视频教程)
参考博客
pip install -r requirements.txt
Base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
PyQt5
tqdm>=4.41.0
Logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
wandb
Plotting ------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0
3.背景
输电线路上的鸟巢检测是智能电网中智能巡检的重要研究内容,鸟类在输电线路杆塔上的筑巢会对输电线路等设备造成不良影响,甚至危害电网的安全运行。然而传统的人工巡检输电线路的方式耗时耗力且存在危险,给电力工作者带来很大的困扰。
4.国内外研究现状
高压输电线路上鸟巢的检测属于图像分类以及目标检测【2】【3】领域的问题,是计算机视觉和图像处理领域的主要研究方向。并且在最近数十年时间被广泛应用于不同的科研领域,例如人脸检测[4】,智能车辆检测[51。最近几年提出的神经网络等方法,使得目标的识别和定位技术更加高效、准确。针对鸟害的预防问题逐渐变成了一个世界性的课题嘲,变电站和输电系统为此做出巨大的努力,付出巨多的人力、物力和财力忉。鸟类不仅给电力系统带去很多麻烦,也给捕鱼业【引、农业(果园【9】等)等带来一定的困扰。不仅如此,大量文献以及相关资料【lo】【ll】显示鸟类的某些行为不仅造成电力系统的严重损失,其本身伤亡数量也是很严重的。2011年【12】,印度某地区,624个混凝土高压柱下发现160个鸟类的尸体。文献【13】表明,相比于杆塔,在铁塔中鸟害故障要占90%之多。因为铁塔地势高,框架结构明显,鸟类更容易在上面筑巢。为了保护电力系统也是为了保护鸟类本身,根据文献[14】,美国在输电线路和变电站电力设备对于乌害防治的方法和措施,采用多达800种防范鸟害的措施,具有很多值得国内学习和借鉴的地方。
算法参考博客
5.相关技术介绍
不同的场景或不同的拍摄机器等都会形成不一样的图像,如分辨率过高、过低、图像大小不一、光照明暗不均等。这些特性将会严重影响着文本定位、目标识别、图像分割或字符识别等各个过程。在将原始条件下的文本图像输入到各个应用模块之前,对图像进行不同程度的预处理,不仅会减少计算量,缓解计算内存压力,对定位和识别正确率的提高也会有很大的帮助。
对于现实生活中的图像,视频或者是相机拍摄的绝大多数都是彩色图像,使用R、G、B三个分量来表示一个像素的颜色,并分别使用矩阵来描述每一种颜色通道,每个通道的取值范围为[O,255]。灰度图像中的灰度值,又称做强度值、亮度值,只需要使用一个字节来存放0-255之间的灰度值
二值化操作就是利用灰度化之后的图进行的又一次像素处理。一般要选用相应的阈值,使得大于阈值的和小于阈值的分别统一化为255(或者1)和0。有两种方法确定阂值:全局二值化,局部自适应二值化。全局二值化就是设定一个全局的阈值T,将整体的图像分为大于T和小于T的两部分。因此全局二值化有一个明显的缺陷:很难体现图像的细节。而局部自适应二值化便可以很好的解决这一问题。该方法在全局二值化的基础之上,将整个图像利用滑动窗口进行处理。每一个滑动窗口的二值化阂值的选择是根据参数方程来确定,而该参数方程通常由该窗口像素平均值,像素之间的差平方,像素之间的均方根值等特征来限定阈
值的动态选取。
6.参考文献
[10]Frazier S D.Birds,substations,and transmission[C]//Power Engineering Society Winter
Meeting.IEEE,200 1:355—358.
[2]Sande K E A V D,Uijlings J R R Gevers T,et a1.Segmentation as selective search for object
recognition[C]//IEEE International Conference on Computer Vision,ICCV 20 1 1,Barcelona,
Spain,November.DBLP,201 1:1 879—1 886.
[3]Hosang J,Benenson R Dollar只et a1.What makes for effective detection proposals[J].IEEE
Transactions on PatternAnalysis&Machine Intelligence,2016,38(4):814.
[4]Viola只Jones M J.Robust Real—Time Face Detection[J].Intemational Journal of Computer
Vision,2004,57(2):137—154.
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