(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 202210309496.5 (22)申请日 2022.03.25 (71)申请人 国网山东省电力公司经济技 术研究 院 地址 250021 山东省济南市槐荫区纬十路 111号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 吴健　黄鹏　单波　韩鹏凯　李洋　 韩义成　李越　孙梓航　王志鹏　 石毅　何春晖　刘诚　路翎　 付振虎　 (74)专利代理 机构 济南诚智商标专利事务所有 限公司 3710 5 专利代理师 朱晓熹(51)Int.Cl. G06V 10/774(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/12(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种用于输电工程安全建设的图像识别方 法和系统 (57)摘要 本发明提出了一种用于输电工程安全建设 的图像识别方法和系统， 该方法包括获取输电场 景下的烟火隐患图像数据， 并将烟火隐患图像数 据按预设比例划分为训练集和测试集； 构建图像 识别的检测网络YOL OV5； 在网络的SPPF结构后加 入transformer模块， 并在特征融合层内增加跳 跃连接； 将训练集数据预处理后输入检测 网络， 完成对烟火隐患图像数据的检测模 型训练； 然后 对测试集数据进行测试， 测试之后得到输电工程 安全建设的图像识别结果。 基于该方法， 还提出 了一种用于输电工程安全建设的图像识别系统， 本发明修改了检测网络结构， 并修改了特征融合 的连接方式， 加强了图像全局和局部的依赖关 系， 并增强了特 征的提取能力， 降低背景干 扰。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114724006 A 2022.07.08 CN 114724006 A 1.一种用于 输电工程 安全建设的图像识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取输电场景下的烟 火隐患图像数据， 并将所述烟 火隐患图像数据按预设比例划分为 训练集和 测试集； 构建用于图像识别的检测网络YOLOV5； 所述检测网络YOLOV5在SPPF结构后加入 transformer模块， 并在所述特 征融合层内增 加跳跃连接； 将所述训练集数据预处理后输入检测网络YOLOV5， 完成对烟火隐患图像数据的检测模 型训练； 采用训练后的检测模型对所述测试集数据进行测试， 经过测试之后得到输电工程安全 建设的图像识别结果。 2.根据权利要求1所述的一种用于输电工程安全建设的图像识别方法， 其特征在于， 所 述训练集和 测试集划分的比例为8 :2。 3.根据权利要求1所述的一种用于输电工程安全建设的图像识别方法， 其特征在于， 所 述transformer模块工作的过程包括： 将进行目标特征提取后的特征图转化为输入输出序 列的方式， 然后通过多头自我注意力 层进行优化计算将多个注意输出线性连接到期望的维 度。 4.根据权利要求1所述的一种用于输电工程安全建设的图像识别方法， 其特征在于， 所 述预处理的过程为： 将所述烟火隐患图像数据缩放至检测网络所需的尺寸， 并进行归一化 处理。 5.根据权利要求4所述的一种用于输电工程安全建设的图像识别方法， 其特征在于， 所 述检测网络所需的尺寸 为1280*1280。 6.根据权利要求4所述的一种用于输电工程安全建设的图像识别方法， 其特征在于， 在 所述预处 理之后还 包括： 采用Mosaic进行数据增强， 用随机缩放、 随机裁剪或者随机排布的方式进行拼接增加 模型的泛化 性， 并进行自适应锚框计算； 利用K‑means聚类更新anc hor， 来适配同一张图中不同大小的目标。 7.根据权利要求6所述的一种用于输电工程安全建设的图像识别方法， 其特征在于， 在 利用K‑means聚类更新anchor之后还包括： 利用遗传算法重新搜索训练超参， 重新调整网络 参数进行训练， 以及采用adam优化器进行梯度更新。 8.根据权利要求7所述的一种用于输电工程安全建设的图像识别方法， 其特征在于， 对 所述烟火隐患图像数据的检测模型训练的过程包括： 首先， 通过Backbone阶段进行图像的特征提取， 经过一系列的卷积和激活， 训练集图像 数据经过下采样得到特 征图； 其次， 经过transformer学习特征之间的相关性； 在Neck阶段重复多次的上采样， 并进 行多次的跳跃 连接， 加强特 征信息的融合， 弥补因下采样带来的细节信息的损失； 最后， 在Output阶段进行高层语义信息的提取， 并在不同尺度上回归目标区域和类别 信息。 9.一种用于输电工程安全建设的图像识别系统， 其特征在于， 包括获取模块、 构建模 块、 训练模块和 测试模块； 所述获取模块用于获取输电场景下的烟 火隐患图像数据， 并将所述烟 火隐患图像数据权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114724006 A 2按预设比例划分为训练集和 测试集； 所述构建模块用于构建用于图像识别的检测网络YOLOV5； 所述检测网络YOLOV5在SPPF 结构后加入t ransformer模块， 并在所述特 征融合层内增 加跳跃连接； 所述训练模块用于将所述训练集数据预处理后 输入检测网络YOLOV5， 完成对烟火隐患 图像数据的检测模型训练； 所述测试模块用于采用训练后的检测模型对所述测试集数据进行测试， 经过测试之后 得到输电工程 安全建设的图像识别结果。 10.根据权利要求9所述的一种用于输电工程安全建设的图像识别系统， 其特征在于， 所述transformer模块工作的过程包括： 将进行 目标特征提取后的特征图转化为输入输出 序列的方式， 然后通过多头自我注意力层进 行优化计算将多个注意输出线性连接到期 望的 维度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114724006 A 3