(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 202210396717.7 (22)申请日 2022.04.15 (71)申请人 国网黑龙江省电力有限公司电力科 学研究院 地址 150030 黑龙江省哈尔滨市香坊区建 北街61号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 宋杭选　刘智洋　尚方　王孝余　 孙泽锋　林扬　宋柏越　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市松花江专利商标事 务所 23109 专利代理师 董玉娇 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 20/70(2022.01) G06V 20/17(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于生成对抗网络的无人机采集图像输电 线路信息提取方法 (57)摘要 基于生成对抗网络的无人机采集图像输电 线路信息提取方法， 涉及一种输电线路信息提取 技术， 为了解决现有的 图像输电线路信息通过人 工或半人工的线路缺陷进行识别， 识别效率差的 问题。 本发明通过将原始图像进行预处理， 生成 预处理图像； 将生成的预处理图像进行分类标 注， 生成标签图像； 选取多张原始图像以及配对 的标签图像， 形成训练集； 构建生成对抗网络集 成学习模型； 将形成的训练集输入至生成对抗网 络集成学习模 型中， 并结合输电线路的真实应用 数据， 得到固化后的生成对抗网络集成学习模 型； 将待提取信息的无人机采集图像输入至固化 后的生成对抗网络集成学习模型中提取出待提 取信息的无人机采集图像中的输电线路信息。 有 益效果为识别效率高。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114820487 A 2022.07.29 CN 114820487 A 1.基于生成对抗网络的无人机采集图像输电线路信息提取方法， 其特征在于， 该信息 提取方法包括以下步骤： 步骤一、 将原 始图像进行 预处理， 生成预处 理图像； 步骤二、 将步骤一中生成的预处 理图像进行分类标注， 生成标签图像； 步骤三、 选取多张原 始图像以及与其对应的标签图像进行配对， 形成训练集； 步骤四、 构建生成对抗网络集成学习模型； 步骤五、 将步骤三中形成的训练集输入至步骤四构建的生成对抗网络集成学习模型 中， 并结合输电线路的真实应用数据， 对步骤二构建生成对抗网络集成学习模型 的参数进 行固化， 得到固化后的生成对抗网络集成学习模型； 步骤六、 将待提取信 息的无人机采集图像输入至步骤五固化后的生成对抗网络集成学 习模型中进行图像识别， 提取 出待提取信息的无 人机采集图像中的输电线路信息 。 2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的无人机采集图像输电线路信息提取方 法， 其特征在于， 步骤一中生成预处理图像的包括： 对原始图像进行俯仰调整、 翻滚操作或 偏航模式图像校正。 3.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的无人机采集图像输电线路信息提取方 法， 其特征在于， 步骤二中生成的标签图像为在预处理图像上标注出杆塔区域、 天空区域、 树林区域、 河流区域和空地区域。 4.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的无人机采集图像输电线路信息提取方 法， 其特征在于， 步骤四中生成对抗网络集成学习模型的构建过程包括 步骤四一、 在PyTorc h平台上， 采用残差网络搭建多个生成器； 步骤四二、 在步骤四一搭建的多个生成器间引入协同工作机制， 允许多个生成器进行 信息交流； 步骤四三、 将标签图像中的噪声作为多个生成器的输入， 并将多个生成器的输出进行 特征图融合， 生成最终图像； 步骤四四、 将步骤四三生成的最终图像， 输入到判别网络 中， 完成生成对抗网络集成学 习模型的构建。 5.根据权利要求4所述的基于生成对抗网络的无人机采集图像输电线路信息提取方 法， 其特征在于， 步骤五中得到固化后的生成对抗网络集成学习模型的具体方法为： 步骤五一、 在判别网络中输入输电线路的真实应用数据， 用于与步骤四三生成的最终 图像做对比， 判别网络 输出的是判别误差； 步骤五二、 在步骤五一中输出的将判别误差被传回到步骤四一中搭建的多个生成器 中， 以更新多个生成器的参数， 完成对步骤四中构建的生成对抗网络集成学习模型参数 的 固化。 6.根据权利要求4所述的基于生成对抗网络的无人机采集图像输电线路信息提取方 法， 其特征在于， 步骤四一中残差网络是由残差块构成； 所述残差块包括重量层一、 重量层二和 加法器； 将输入x作为重量层一的输入， 经过重量层一后输出F(x)； 其中， F(x)表示x经过2层的 加权和激活函数 得到的输出； 重量层一的输出 F(x)再输入至 重量层二， 经 过重量层二后输出 F(x)+x；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114820487 A 2输出F(x)+x作为加法器的一个输入， 输入x经过标签函数以后作为加法器的另一个输 入。 7.根据权利要求4所述的基于生成对抗网络的无人机采集图像输电线路信息提取方 法， 其特征在于， 步骤四四中的判别网络包括卷积层一、 卷积层二、 卷积层三、 卷积层四、 全 连接层一和全连接层二； 其中， 卷积层一设有64个卷积核， 卷积层二设有128个卷积核， 卷积层三设有256个卷积 核， 卷积层四设有512个卷积核、 全 连接层一设有1024个输出维度， 全 连接层二设有1个输出 维度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114820487 A 3