【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力输电线路巡检，即基于级联蒸馏的输电线路缺陷及目标检测仿生模型。
技术介绍
1、在现有技术中，输电线路巡检是保证电网安全稳定运行的重中之重，检查作业的目标包括输电塔、输电线路、绝缘子、阻尼器、夹具、连接附件和输电塔的基础设施等，及时发现和更换有缺陷的部件尤为重要。然而，由于高压线路覆盖范围广，设施布置复杂，环境多变，缺陷种类繁杂，人工巡检强度大、效率低、易受人为因素影响。为解决以上问题，电网开始逐渐引入无人机进行巡检，并尝试应用人工智能技术对缺陷目标图像进行自动化处理。
2、以往采用图像处理方法对输电线路的关键目标和缺陷进行识别和定位主要存在以下难点：(1)部分关键目标的尺度在整个检测视野中占比较小且数量较多。(2)背景复杂或存在一定的遮挡。(3)高压输电线路有时布局在人烟稀少的地方，这些地方的环境容易导致无人机等影像采集装置随时都可能面临各种各样的干扰，如光照变化、雾气、暴雨或者是电磁干扰等。(4)需要巡视检测的目标类别较多。上述问题对模型性能存在影响，容易导致遗漏或错误的检测结果，从而造成不可估量的损失。
3、现有的输电线路缺陷智能检测模型主要是基于卷积神经网络的，模型可以自动学习获得兼具有效性和鲁棒性的特征，同时对分类器进行优化，其主要结构可分为三大类：第一类是无锚框目标检测模型，该类算法无需设置锚框，但计算量大且检测精度较低。第二类是两阶段目标检测模型，该类算法针对目标的具体位置，采用预先提取候选区域的方法进行训练。但两阶段算法网络结构复杂，并引入大量参数，使得检测速度较慢，难以满
4、已有的输电线路缺陷智能检测模型大多集中在特定环境下对单一目标进行检测，然而在实际巡检中往往需要检测多类目标才能达到保障电网稳定运行的要求，多类目标检测极大的考验了模型性能。并且，实际拍摄的过程中目标尺度的变化也较大，完全基于卷积的模型在多个小目标检测上通常表现不理想。其次，大多模型仅学习特定的环境下保证其效果，难以应对复杂的实际应用场景，泛化性较为匮乏。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对上述不足而提供一种具备较高的泛化性、鲁棒性，提高电网巡检效率的基于级联蒸馏的输电线路缺陷及目标检测仿生模型。
2、本专利技术的技术解决方案是：基于级联蒸馏的输电线路缺陷及目标检测仿生模型，其特征在于包含三个部分：仿生视觉骨干网络、级联的动态锚框蒸馏模块和动态锚框提纯。
3、所述的仿生视觉骨干网络包括高效多阶信息聚合模块、周边视觉模块。
4、所述的动态锚框蒸馏模块包括使用幽灵卷积的高效特征融合金字塔、soft-nms算法、边界框数量的稳定填充方法。
5、所述的动态锚框提纯包括空间可变形注意力机制。
6、上述方案中还包括：
7、所述的高效多阶信息聚合模块由空间聚合特征提取模块以及门控通道聚合模块组成。
8、所述的周边视觉模块包括由周边视觉子模块和动态上下文注意力子模块组成。
9、(1)设计级联蒸馏模型结构，由于输电线中存在许多容易漏检的模糊或受到遮挡的目标，所以本专利技术将目标检测分为两步：首先，通过动态锚框蒸馏模块输出粗粒度的感兴趣区域，保留了置信度较低的目标检测框。其次，利用动态锚框提纯对粗略、冗余的边界框进行过滤和细化，最终输出精准的目标检测框。模糊、遮挡的目标未被直接过滤，而是作为模型第二步的空间先验信息，提高了模型整体的泛化性和鲁棒性。
10、(2)提出仿生视觉提取方法，由于输电线中存在许多小目标，所以本专利技术通过模拟生物感受野优化骨干网络抽象以及提取特征的能力，强化模型对于小目标的检测能力，并采取轻量化的通道信息聚合模块进行跨通道的信息传递。
11、(3)添加并设计一种高效的周边视觉模块，通过欧氏距离限制模型局部区域的信息提取与交互强度，使模型具备人类的视觉模型，同时提取和聚合动态的上下文信息，以上操作全部通过卷积实现，保留了有效的归纳偏置和平移不变性。
12、(4)设计空间可变形注意力机制，将卷积与动态注意力机制相结合，提高动态注意力机制的空间信息交互和聚合能力，优化了采样点的选取和注意力权重的计算过程。
13、本专利技术的优点是：已有的输电线路缺陷智能检测模型大多集中在特定环境下对单一目标进行检测，实际巡检中往往需要检测多类目标才能达到保障电网稳定运行。相比于现有的输电线路目标检测模型，本专利技术具备充分的性能冗余，能够精准的检测多类、多个目标。并且，目前的模型大多完全基于卷积神经网络，在多个小目标检测上通常表现不理想，本专利技术通过多阶的空间显示交互提升小目标的特征提取、并通过模仿人类的周边视觉机制聚集动态、静态的上下文信息，提升了小目标检测的效果。最后，输电线路中常环境负责且多有受遮挡目标，本专利技术通过级联蒸馏结构，防止了模糊、受遮挡目标的信息丢失。本专利技术所提出的模型具备较高的泛化性、鲁棒性，提高了国家电网巡检的效率，并且为智能电网的发展提供了参考。
14、下面将结合附图对本专利技术的实施方式作进一步详细描述。
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1.基于级联蒸馏的输电线路缺陷及目标检测仿生模型，其特征在于包含三个部分：仿生视觉骨干网络、级联的动态锚框蒸馏模块和动态锚框提纯；
2.按照权利要求1所述的基于级联蒸馏的输电线路缺陷及目标检测仿生模型，其特征在于所述的高效多阶信息聚合模块由空间聚合特征提取模块以及门控通道聚合模块组成。
3.按照权利要求1或2所述的基于级联蒸馏的输电线路缺陷及目标检测仿生模型，其特征在于所述的周边视觉模块包括由周边视觉子模块和动态上下文注意力子模块组成。
【技术特征摘要】
1.基于级联蒸馏的输电线路缺陷及目标检测仿生模型，其特征在于包含三个部分：仿生视觉骨干网络、级联的动态锚框蒸馏模块和动态锚框提纯；
2.按照权利要求1所述的基于级联蒸馏的输电线路缺陷及目标检测仿生模型，其特征在于所述的高...
【专利技术属性】
技术研发人员：曲朝阳，臧积业，董运昌，曲楠，奚洋，曹杰，宋思琦，姜涛，王万鑫，李敏，张智飞，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：
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