(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 202211219560.7 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 湖北省电力勘测设计院有限公司 地址 430040 湖北省武汉市金银湖街 新桥 四路1号 (72)发明人 戴明松　魏鑫　吏军平　丁亚洲　 王小丽　王新安　田其　冯发杰　 黄先绪　王汉广　 (74)专利代理 机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 42222 专利代理师 罗飞 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/75(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于无人机巡检的电力设备螺栓检测方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了基于无人机巡检的电力设备 螺栓检测方法及系统， 其中的方法包括： 首先将 正常螺栓构建螺栓数据集， 使用目标检测网络对 螺栓数据库中的正常螺栓进行检测， 得到螺栓检 测结果； 并根据螺栓在电力设备中的分布情况， 构建底板部件模 版数据库； 然后判断螺栓检测结 果图片与底板部件模版数据库中的部件模板图 是否匹配， 如果匹配成功， 则将螺栓检测结果图 片中的螺栓底板旋转摆正并与部件模板图对齐； 最后计算部件模板图中螺栓部件真实框和检测 框的交并比， 如果交并比高于阈值， 则表明为正 常螺栓的位置， 否则为缺失螺栓的位置。 本发明 的方法在不依赖缺陷样本的情况下， 可以提高检 测的效率和效果。 权利要求书1页 说明书6页 附图3页 CN 115546666 A 2022.12.30 CN 115546666 A 1.基于无 人机巡检的电力设备螺 栓检测方法， 其特 征在于， 包括： 将正常螺栓构建螺栓数据集， 使用目标检测网络对螺栓数据库中的正常螺栓进行检 测， 得到螺栓检测结果， 其中， 螺 栓检测结果包括检测框的位置信息、 置信度和类别； 根据螺栓在电力设备中的分布情况， 构建底板部件模版数据库， 其中， 底板部件模版数 据库中包 含不同类型的部件 模版图； 判断螺栓检测结果图片与底板部件模版数据库中的部件模板图是否匹配， 如果匹配成 功， 则将螺 栓检测结果图片中的螺 栓底板旋转摆正并与部件 模板图对齐； 计算部件模板 图中螺栓部件真实框和检测框的交并比， 如果交并比高于阈值， 则表明 为正常螺栓的位置， 否则为 缺失螺栓的位置 。 2.如权利要求1所述的基于无人机巡检的电力设备螺栓检测方法， 其特征在于， 使用的 目标检测网络为YOLOV5 。 3.如权利要求1所述的基于无人机巡检的电力设备螺栓检测方法， 其特征在于， 判断螺 栓检测结果图片与底板 部件模版数据库中的部件 模板图是否匹配， 包括： 分别从螺栓检测结果图片和部件模版图中提取出外轮廓的归一化多阶矩形状特征， 并 构建具有形状描述的特 征向量； 基于Wasserstein距离求解两个特 征向量之间的分布差异； 根据分布差异是否在阈值允许的范围内， 判断是否匹配成功。 4.如权利要求1所述的基于无人机巡检的电力设备螺栓检测方法， 其特征在于， 螺栓检 测结果图片中的螺 栓底板旋转摆正并与部件 模板图对齐， 包括： 查找螺栓检测结果图片中的底板边 缘轮廓与对应的部件 模板图对应的特 征角点； 根据对应的特征角点， 确定检测结果图片与部件模板 图中底板边缘轮廓的位置关系， 并根据位置关系将螺 栓检测结果图片中的螺 栓底板旋转摆正并与部件 模板图对齐。 5.基于无 人机巡检的电力设备螺 栓检测系统， 其特 征在于， 包括： 正常螺栓检测模块， 用于将正常螺栓构建螺栓数据集， 使用目标检测网络对螺栓数据 库中的正常螺栓进行检测， 得到螺栓检测结果， 其中， 螺栓检测结果包括检测框的位置信 息、 置信度和类别； 底板部件模版数据库构建模块， 用于根据螺栓在电力设备中的分布情况， 构建底板部 件模版数据库， 其中， 底板 部件模版数据库中包 含不同类型的部件 模版图； 模板匹配模块， 用于判断螺栓检测结果图片与底板部件模版数据库中的部件模板图是 否匹配， 如果匹配成功， 则将螺栓检测结果图片 中的螺栓底板旋转摆正并与部件模板图对 齐； 螺栓检测模块， 用于计算部件模板 图中螺栓部件真实框和检测框的交并比， 如果交并 比高于阈值， 则表明为 正常螺栓的位置， 否则为 缺失螺栓的位置 。 6.一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， 该程序被执行时实 现如权利要求1至4中任一项权利要求所述的方法。 7.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4中任一项权利要 求所述的方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115546666 A 2基于无人机巡检的电力设 备螺栓检测方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及电力线路巡检技术领域， 尤其涉及一种基于无人机巡检的电力设备螺 栓检测方法及系统。 背景技术 [0002]在输电线路中， 螺栓起着连接和固定的重要作用。 由于暴露在室外， 长期受到强 风、 暴雨、 雷电、 灰尘等恶劣环境带来的危害和干扰， 容易出现螺栓缺失， 造成安全隐患， 对 输电线路造成严重危害。 因此， 需要定期对螺栓进行巡检。 传统方法是人工巡检， 即巡检人 员沿着输电线路， 逐塔检查。 由于输电线路地形复杂、 气候恶劣， 大部分的线路地段森林覆 盖率高， 人工巡检劳动强度大， 效率低， 存在安全隐患。 此外， 受到空间位置和探测仪器的 限 制， 短时间内很难实现线路巡检全覆盖， 巡检质量和精度低。 [0003]随着无人机技术的发展， 利用无人机灵活快捷、 效率高的特点， 实现近距离快速获 取大量的、 不同拍摄角度的螺栓清晰影像， 大幅度提高了巡检效率， 降低室外的劳动强度， 避免人工巡检带来的安全隐患， 安全性更好。 然而， 人工逐影像检查， 仍存在劳动强度大、 效 率低等问题。 [0004]现有技术中， 对影像数据进一步处理的过程主要分为两类方法， 一类是利用传统 的图像处理算法找到图像上的缺 失螺栓； 另一类则是使用深度学习的方法， 通过训练网络， 实现螺栓的自动定位。 对于深度学习目标检测网络的方法， 需要大量的训练样本。 实际中， 螺栓缺失样本缺乏， 而且， 缺失螺栓孔的背景复杂， 直接进行深度学习网络训练无法收敛。 同时， 使用传统的图像处理算法定位螺栓缺 失位置， 存在人工特征设计复杂度高、 通用性性 差等问题。 发明内容 [0005]本发明提供了一种基于无人机巡检的电力设备螺栓检测方法及系统， 用以解决或 者至少部分解决现有技 术中对缺陷样本过于依赖、 检测效果 不佳的技 术问题。 [0006]为了解决上述技术问题， 本发明第一方面提供了基于无人机巡检的电力设备螺栓 检测方法， 包括： [0007]将正常螺栓构建螺栓数据集， 使用目标检测网络对螺栓数据库中的正常螺栓进行 检测， 得到 螺栓检测结果， 其中， 螺 栓检测结果包括检测框的位置信息、 置信度和类别； [0008]根据螺栓在电力设备中的分布情况， 构建底板部件模版数据库， 其中， 底板部件模 版数据库中包 含不同类型的部件 模版图； [0009]判断螺栓检测结果图片与底板部件模版数据库中的部件模板图是否匹配， 如果匹 配成功， 则将螺 栓检测结果图片中的螺 栓底板旋转摆正并与部件 模板图对齐； [0010]计算部件模板图中螺栓部件真实框和检测框 的交并比， 如果交并比高于阈值， 则 表明为正常螺栓的位置， 否则为 缺失螺栓的位置 。 [0011]在一种实施方式 中， 使用的目标检测网络为YOLOV5 。说　明　书 1/6 页 3 CN 115546666 A 3