(19)中华 人民共和国 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 202111645116.7 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 广西电网有限责任公司河池供电局 地址 547000 广西壮 族自治区河池市西环 路402号 (72)发明人 唐锦鹏　王海霖　邓春明　石忠诚　 崖望洲　谭堃　黄东　谭文海　 蒋英俊　 (74)专利代理 机构 广州市专 注鱼专利代理有限 公司 44456 代理人 张志鹏 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 7/13(2017.01) G06K 9/62(2022.01)G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种基于对抗网络模型的输电线路图像样 本增广方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于对抗网络模型的输 电线路图像样本增广方法， 包括以下步骤： 建立 对抗网络模型； 获取输电线路图像信号数据， 并 将输电线路图像信号数据转变成图像数字化信 号数据； 将所述图像数字化信号数据进行数据预 处理， 并生成数据预处理结果； 将所述数据预处 理结果对对抗网络模型进行阶段训练； 将验证样 本输入所述对抗网络模型进行验证， 若综合评价 指标符合要求， 则完成训练； 实现了输电线路图 像样本增广。 权利要求书1页 说明书5页 附图2页 CN 114418875 A 2022.04.29 CN 114418875 A 1.一种基于对抗网络模型的输电线路图像样本增广方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S101、 建立对抗网络模型； S102、 获取输电线路图像信号数据， 并将输电线路图像信号数据转变成图像数字化信 号数据； S103、 将所述图像数字化信号数据进行 数据预处 理， 并生成数据预处 理结果； S104、 将所述数据预处 理结果对所述对抗网络模型进行阶段训练； S105、 将验证样本输入所述对抗网络模型进行验证， 若综合评价指标符合要求， 则完成 训练。 2.根据权利要求1所述的基于对抗网络模型的输电线路图像样本增广方法， 其特征在 于， 所述将验证样本输入对抗网络模型进 行验证， 若综合评价指标不符合要求， 则重新将对 抗网络模型进行训练。 3.根据权利要求1所述的基于对抗网络模型的输电线路图像样本增广方法， 其特征在 于， 所述输电线路图像信号数据包括图像像素分布特征信号、 图像颜色特征信号和图像亮 度特征信号分布。 4.根据权利要求1所述的基于对抗网络模型的输电线路图像样本增广方法， 其特征在 于， 所述数据预处 理包括对图像数据进行图像去噪处 理和增强操作处 理。 5.根据权利要求4所述的基于对抗网络模型的输电线路图像样本增广方法， 其特征在 于， 所述增强操作处 理包括数据增强处 理和图像增强处 理。 6.根据权利要求5所述的基于对抗网络模型识别输电线路图像故障方法， 其特征在于， 所述数据增强处 理包括图像剪 裁、 图像翻转、 图像镜像、 调节图片亮度和调节图片对比度。 7.根据权利要求5所述的基于对抗网络模型的输电线路图像样本增广方法， 其特征在 于， 所述图像增强处 理包括直方图均衡化和图像锐化。 8.根据权利要求7所述的基于对抗网络模型的输电线路图像样本增广方法， 其特征在 于， 将经过所述直方图均衡化处理的图像数字化信号数据进行图像锐化处理， 以使增强 图 像的边缘和灰度跳变部分， 从而 使图像变得更加清晰。 9.根据权利要求1所述的基于对抗网络模型的输电线路图像样本增广方法， 其特征在 于， 所述阶段训练包括数据生成阶段和分类训练阶段。 10.根据权利要求1所述的基于对抗网络模型的输电线路图像样本增广方法， 其特征在 于， 所述综合评价指标 数值包括FID评价指标和IS评价指标。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114418875 A 2一种基于对抗网 络模型的输电线路图像样本增广方 法 技术领域 [0001]本发明涉及电力输电线路技术领域， 尤其涉及一种基于对抗网络模型的输电线路 图像样本增广方法。 背景技术 [0002]目前， 输电线路的检测方式总体上可以分为传统的人工巡线检测方式和利用无人 机巡检拍摄的检测方式。 [0003]人工巡检方式中人工参与度大、 效率低， 同时人员的工作量也大， 故障解决还不及 时， 随着科技的发展， 利用无人机巡检来进 行输电线路的缺陷检测已逐渐替代人工巡检， 但 是无人机进行巡检拍摄输电线路， 能采集到的输电线路图像样本数有限， 存在图像样本数 量不足的情况， 从而会导致训练的深度学习模型存在 泛化能力差、 检测精度不高等问题， 很 难满足实际应用需求。 发明内容 [0004]为了克服现有技术的不足， 本发明提供了一种基于对抗网络模型的输电线路图像 样本增广方法， 实现了 输电线路图像样本增广。 [0005]为了实现上述发明目的， 本发明采用以下技 术方案： [0006]S101、 建立对抗网络模型； [0007]S102、 获取输电线路 图像信号数据， 并将输电线路图像信号数据转变成图像数字 化信号数据； [0008]S103、 将图像数字化信号数据进行 数据预处 理， 并生成数据预处 理结果； [0009]S104、 将数据预处 理结果对 对抗网络模型进行阶段训练； [0010]S105、 将验证样本输入对抗网络模型进行验证， 若综合评价指标符合要求， 则完成 训练； [0011]步骤S101至步骤S105， 获取输电线路图像信号数据， 将输电线路图像信号数据转 变成图像数字化信号数据并进 行数据预处理， 将生成数据预处理结果对对抗网络模型进 行 阶段训练， 并将验证样本输入对抗网络模型进行验证， 若综合评价指标符合要求， 则完成训 练。 [0012]进一步的， 将验证样本输入对抗网络模型进行验证， 若综合评价指标不符合要求， 则重新将对抗网络模型进行训练。 [0013]进一步的， 输电线路图像信号数据包括图像像素分布特征信号、 图像颜色特征信 号和图像亮度特 征信号分布。 [0014]进一步的， 数据预处理包括对图像数据进行 图像去噪处理和增强操作处理， 增强 操作处理包括数据增强处 理和图像增强处 理。 [0015]进一步的， 数据增强处理包括图像剪裁、 图像翻转、 图像镜像、 调节图片亮度和调 节图片对比度。说　明　书 1/5 页 3 CN 114418875 A 3