一种基于图像识别的输电工程质量检测方法及系统与流程

技术特征：
1.一种基于图像识别的输电工程质量检测方法，其特征是，所述检测方法包括以下步骤：无人机起飞后自主飞行，通过扫描输电线路工程获取点云；基于所述点云数据比对训练过的第一识别模型，得到当前点云数据对应的施工进度，调用当前施工进度下对应的预设航线，并获取目标点的图像；根据所述图像中关键点的第二识别模型比对，得到当前输电工程的质量情况。2.根据权利要求1所述基于图像识别的输电工程质量检测方法，其特征是，所述第一目标识别模型的训练过程具体为：明确输电线路的塔型和建设过程中的各里程碑节点，并对不同里程碑节点下的线路杆塔进行点云数据采集，构建点云样本库；对所述点云数据根据施工进度进行分类和标注，得到工程进度数据集；对所述工程进度数据集进行卷积神经网络训练，得到基于工程进度识别的第一识别模型。3.根据权利要求2所述基于图像识别的输电工程质量检测方法，其特征是，所述分类包括基于工期时间阶段的分类，所述标注包括对不同工期塔型的标注。4.根据权利要求2所述基于图像识别的输电工程质量检测方法，其特征是，所述预设航线通过不同里程碑节点下的线路杆塔点云数据和目标点位置数据进行规划，得到航线文件。5.根据权利要求4所述基于图像识别的输电工程质量检测方法，其特征是，所述航线文件、第一识别模型和第二识别模型均部署在无人机上。6.根据权利要求1所述基于图像识别的输电工程质量检测方法，其特征是，所述第二目标识别模型的训练过程具体为：明确输电线路的塔型和建设过程中的各里程碑节点，并对不同里程碑节点下的目标点进行图像采集，构建图像样本库；对图像数据中的关键点进行标注，得到质量判别数据集；对所述质量判别数据集进行卷积神经网络训练，得到基于工程质量识别的第二识别模型。7.根据权利要求6所述基于图像识别的输电工程质量检测方法，其特征是，所述对图像数据中的关键点进行标注包括对杆塔基础、塔牌、绝缘子两端挂点、地线挂点的标注。8.一种基于图像识别的输电工程质量检测系统，其特征是，所述系统包括无人机、比对处理单元和质量判别单元，所述无人机起飞后自主飞行，通过扫描输电线路工程获取点云；所述比对处理单元，基于所述点云数据比对训练过的第一识别模型，得到当前点云数据对应的施工进度，调用当前施工进度下对应的预设航线，并获取目标点的图像；所述质量判断单元根据所述图像中关键点的第二识别模型比对，得到当前输电工程的质量情况。9.根据权利要求8所述基于图像识别的输电工程质量检测系统，其特征是，所述系统还包括第一模型训练单元，所述第一模型训练单元基于卷积神经网络训练，得到第一识别模型；
所述第一模型训练单元包括：第一信息采集子单元，明确输电线路的塔型和建设过程中的各里程碑节点，并对不同里程碑节点下的线路杆塔进行点云数据采集，构建点云样本库；第一数据处理子单元，对所述点云数据根据施工进度进行分类和标注，得到工程进度数据集；第一训练子单元，对所述工程进度数据集进行卷积神经网络训练，得到基于工程进度识别的第一识别模型。10.根据权利要求8所述基于图像识别的输电工程质量检测系统，其特征是，所述系统还包括第二模型训练单元，所述第二模型训练单元基于卷积神经网络训练，得到第二识别模型；所述第二模型训练单元包括：第二信息采集子单元，明确输电线路的塔型和建设过程中的各里程碑节点，并对不同里程碑节点下的目标点进行图像采集，构建图像样本库；第二数据处理子单元，对图像数据中的关键点进行标注，得到质量判别数据集；第二训练子单元，对所述质量判别数据集进行卷积神经网络训练，得到基于工程质量识别的第二识别模型。

技术总结
本发明提供了一种基于图像识别的输电工程质量检测方法及系统，方法包括无人机起飞后自主飞行，通过扫描输电线路工程获取点云；基于所述点云数据比对训练过的第一识别模型，得到当前点云数据对应的施工进度，调用当前施工进度下对应的预设航线，并获取目标点的图像；根据所述图像中关键点的第二识别模型比对，得到当前输电工程的质量情况。本发明采用无人机作为移动平台，自动采集可见光图像及点云数据，实现施工现场的信息高效获取；通过前端计算单元集成AI技术自动判断工程实体与识别模型的差异性，从而实现输电工程全过程的智慧管理；另外基于现有数据的分析归纳，智能预测后续施工进度。续施工进度。续施工进度。


技术研发人员：董罡 吴健 单波 韩义成 黄鹏 尹东 许志建 李洋 孙梓航 李越 石毅 李凯 张凯 朱毅 王龙
受保护的技术使用者：国家电网有限公司
技术研发日：2022.03.31
技术公布日：2022/7/8