输电线路缺陷智能识别技术规范征求意见稿.docx

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1、办生技函202318号附件8Q/csg中国南方电网有限责任公司企业标准Q/CSG1XXXXXX.1-2023输电线路缺陷智能识别技术规范（征求意见稿）2023-XX-XX发布2023-XX-XX实施中国南方电网有限责任公司发布目次前S1范围32规范性引用文件33术语和定义34图像格式及质量要求45图像预处理56识别算法57评价指标58识别结果输出6附录A7附录B11附录C13附录D14,Z,J刖百为贯彻落实南方电网公司数字化转型和数字南网建设要求，运用先进的计算机技术，指导输电线路缺陷智能识别工作，明确机巡数据及算法模型要求，提高输电线路缺陷智能识别技术规范化水平，依据国家和行业有关标准、规程

2、和规范，特制定本规范。本标准由中国南方电网有限责任公司生产技术部提出、归口管理并负责解释。本标准起草单位：中国南方电网有限责任公司生产技术部、南方电网数字电网研究院有限公司。本标准在执行过程中的意见或建议反馈至中国南方电网有限责任公司生产技术部。输电线路缺陷智能识别技术规范1范围本规范规定了架空输电线路设备缺陷智能识别的图像质量要求、识别过程、评价指标、识别结果输出等内容。本规范适用于直升机、无人机等智能巡检手段获取的架空输电线路设备巡检可见光图像的缺陷自动识别。2 规范性引用文件下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本（包括勘误的内容）适用于

3、本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。DB11/T384.5-2009图像信息管理系统技术规范第5部分：图像质量要求与评价方法DB11/T384.13-2009图像信息管理系统技术规范第13部分：图像信息存储系统DB11/T384.10-2009图像信息管理系统技术规范第10部分：图像采集点设置要求DB11/T384.6-2009图像信息管理系统技术规范第6部分：图像存储与回放要求术语和定义以下术语和定义适用于本标准：3 .1目标Object图像中待识别的对象，包括正常设备、缺陷设备及缺陷部位等。3.2标签IabeI巡检图像中目标分类描述规则。图像标注Im

4、ageannotation通过人工或计算机辅助对巡检图像样本匹配标签的过程。标注工具annotationtoo1用于图像标注的工具软件，针对标注图像可生成统一格式的标注文件。SSDSing1eShotMu1tiBoxDeteCtor简称SSD,是一种深度学习目标检测算法。YO1O全称Youon1y1ookonce,是一种深度学习目标检测算法。R-CNN全称区域卷积神经网络(RegionWithConvo1utiona1Neura1Networks)是一种深度学习目标检测算法，其衍生算法包括FaSterR-CNN、MaskR-CNNCaSCadeR-CNN等。正样本PositivesampIe正

5、样本是正确分类出的类别所对应的样本。负样本NegativesampIe负样本是任何不是正样本类别所对应的样本。真正TruePositive简称TP,被判定为正样本，事实上是正样本。3. 11真负TrueNegative简称TN,被判定为负样本，事实上是负样本。3.12假正FaIsePostive简称FP,被判定为正样本，事实上是负样本。3.13假负Fa1SeNegative简称FN,被判定为负样本，事实上是正样本。3.14准确率Precision准确率即所有检测出来的目标个数，正确检测的占比。准确率计算公式Precision=TP/(TP+FP)o3.15召回率RecaII召回率即为被正确识别

6、出来的正样本个数与测试集中所有正样本的个数的比值。召回率计算公式Reca11=TP(TP+FN)。4图像格式及质要求4.1 图像格式4.1.1 图像格式应为JPEG、JPEG2000、BMP或PNG,宜使用JPEG格式；4.1.2 若图像为灰度图像，其灰度级应为256级。4. 2图像质量4.1.1 图像分辨率不低于1920*1080；4.1.2 目标在图像中的像素不小于50*50；4.1.3 目标原则上无遮挡，若存在小部分遮挡，其遮挡不得超过目标的10%;4.1.4 图像清晰良好，亮度均匀，对比度适中，不含噪声，不应存在斑点、雪花、水波纹、过曝光、欠曝光、模糊不清等现象；4.1.5 图像不应有

7、水印和有其它标识遮挡。5图像预处理5.1 图像分类5.1.1 图像分类应按照架空输电线路电压等级、采集装备、设备、缺陷信息（比如类型、等级、发现时间）等进行分层目录整理存放；5.1.2 图像分类要求详见附录A,也可根据具体情况在此要求基础上适当细分目录。5. 2图像标注5.1.1 图像标注应采用标注工具以矩形框形式对目标进行标注；5.1.2 在包含目标的前提下，矩形框四个边与目标轮廓边缘相切，即按最小外接矩形标注；5.1.3 同一张图像若存在多个目标，所有目标都需要标注；5.1.4 标注文件与图像命名一致，保存为.xm1格式文件（详见附录B）,储存于指定位置标注数据文件夹内，与图像文件一一对应

8、。6. 识别算法6.1 基于深度学习的图像识别基于深度学习的图像识别算法主要有一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法。一阶段目标检测算法是直接同归出目标框的位置，即不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题。常用的一阶段目标检测算法有SSD（Sing1eShotMu1tiBoxDetector）YO1O（Youon1y1ookonce）,宜采用Yo10；二阶段目标检测是将检测任务分成两个阶段：候选框生成和对候选框执行预测。在第一阶段,检测器尝试识别图像中可能存在对象的区域。其基本思想是以高召回率提出候选区域，使得图像中的所有对象属于至少一个候选区域。第二阶段中，使用基于深度学习的模

9、型为这些候选区域分配正确的类别标签以及再次调整候选区域的位置。常用二阶段目标检测算法包括R-CNN（RegionswithCNNfeatures）FasterR-CNN、CascadeR-CNN,宜采用CaSCadeR-CNN。6.2 基于经典机器学习的图像识别基于经典机器学习的图像识别算法不需要大量训练数据，常用的检测算法包括ViO1a-JoneS检测算法、方向梯度直方图（定向灰度直方图HistogramofOrientedGridients,HOG）+支持向量机（SUPpOrtVectorMaChine,SVM）检测算法、可变性组件模型（Deformab1ePartsMode1s,DPM瀚

10、测算法，宜采用HOG+SVM检测算法。6 .3识别算法选用6.1.1 对于单类缺陷样本拥有大量训练样本（不少于IoOo个样本），应选用基于深度学习的图像识别算法，否则选用基于经典机器学习的图像识别算法；6.1.2 对于基于深度学习的图像识别算法，若识别准确率和召回率要求达到二级及以上，宜采用二阶段算法；若识别速度要求达到毫秒级，宜采用一阶段算法；6.1.3 基于深度学习的图像识别算法无法达到预期效果的缺陷类型，宜采用两种识别算法的混合使用。7 评价指标7.1 准确率服务器集群集中处理的准确率应达到二级或以上,边缘设备处理的准确率应达到三级或以上，准确率等级见附录C。7.2 召回率服务器集群集中

11、处理的召回率应达到二级或以上,边缘设备处理的召回率应达到三级或以上。召回率等级见附录C。7.3 平均计算时间服务器集群集中处理的平均计算时间应达到秒级,边缘设备处理的平均计算时间应达到毫秒级。8 识别结果输出8.1 识别结果信息识别结果分为识别算法响应结果和缺陷识别结果，其中识别软件响应结果包括结果返回码、返回描述（详见附录D）,缺陷识别结果包括缺陷序号、缺陷类别、缺陷置信度。8.2输出格式识别算法引擎与系统之间以报文方式进行交互，识别算法响应结果应采用统一的JSON输出格式（详见附录D）,应用系统接收到识别算法响应结果，从中解析出缺陷识别结果，生成巡检缺陷报告，采用Word文档格式记录。附录

12、A（输电线路设备、部件及缺陷类别）设备类型部件类型缺陷类型导线与地线导线与地线散股断股绝缘地线间隙过小绝缘皮破损弧垂偏差松股跳股锈蚀子导线异常光缆附件接续盒损坏拉线系统断股损伤锈蚀拉线缺失拉盘异常连接部件缺陷绝缘子玻璃绝缘子玻璃绝缘子玻璃绝缘子自爆玻璃绝缘子端部自爆污秽爬电锈蚀损伤串倾斜电晕异常销子松脱复合绝缘子复合绝缘子复合绝缘子伞裙破损老化脆断连接部位异常均压环异常陶瓷绝缘子陶瓷绝缘子陶瓷绝缘子伞裙破损金具连接金具连接金具金具锈蚀金具歪斜机械损伤松脱灼伤挂点金具挂点金具机械损伤松脱灼伤防振锤防振锤防振锤破损防振锤移位防振锤移位触碰机械损伤松脱灼伤锈蚀均压环均压环均压环歪斜均压环安装错误均压

13、环破损均压环缺失均压环脱落绝缘子端均压环大块均压环常见均压环开口均压环两个均压环连在一起单个脱落的均压环均压环严重歪斜均压环轻微歪斜均压环严重破损均压环特别严重破损均压环轻微破损不确定均压环灼伤锈蚀间隔棒间隔棒损坏间隔棒松脱锈蚀灼伤杆塔杆塔杆塔支架塔材变形水泥杆顶破损直线杆塔整体倾斜钢管杆杆顶挠度过大横担歪斜异物有鸟巢有异物有蜂窝有施工遗留物塔材塔材塔材缺损塔材松动螺栓螺栓缺损螺栓松动塔材锈蚀裂纹及开焊主材弯曲钢管杆法兰盘螺栓丢失基础基础藤蔓缠绕有基础堆积杂物立柱异常钢筋外露地脚螺栓地脚螺栓破损防雷设施与接地装置防雷设施与接地装置避雷器引流线松脱接地装置损坏防护设施螺栓开口销开口销金具螺栓开口

14、销缺失开口销松动开口销安装不规范螺栓螺帽松动螺栓垫片缺失相序牌相序牌相序牌褪色相序牌缺失相序牌安装不规范圆形相序牌圆形相序牌褪色方形相序牌方形相序牌褪色驱鸟器驱鸟器驱鸟器损坏人工鸟笼损坏其他防鸟设施损坏杆号牌警示牌警示牌杆号牌杆号牌警示牌褪色杆号牌警示牌松脱杆号牌警示牌破损基础防护设施防护设施损坏保护帽破损围堰破损防撞设施损坏防坠轨道损坏爬梯围栏损坏附录B（标注文件格式要求）标注文件采用XM1格式，格式及说明如下：1. 第一行表示版本和编码格式；2. 第二行和最后一行Gannotation之间为注内容；3. 之间内容为文件夹名称；4. 之间内容为标注对应的图片名称；5. /Path之间为图片存放路径；6. /SOUrCe之间为图像来源，选填；7. 表示宽度，height）表示高度，CdePth表示图片通道数（如：单通道灰度图像为1,