(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 202210823342.8 (22)申请日 2022.07.14 (71)申请人 灵图数据 （杭州） 有限公司 地址 310000 浙江省杭州市萧 山区经济技 术开发区钱农东路8号 (72)发明人 秦浩　宋彬　涂学峰　 (74)专利代理 机构 成都顶峰专利事务所(普通 合伙) 51224 专利代理师 陈秋霞 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/20(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种杆塔倾斜检测方法、 装置、 电子设备及 介质 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 其目的在于 提供一种杆塔倾斜检测方法、 装置、 电子设备及 介质。 其中的方法包括： 构建目标检测模 型， 并对 其进行训练， 得到训练后目标检测模型； 获取待 检测图像； 对待检测图像进行预处理， 得到预处 理后待检测图像； 将预处理后待检测图像输入训 练后目标检测模 型进行检测， 得到预处理后待检 测图像的定性检测结果； 当定性检测结果表征为 倾斜杆塔时， 对 预处理后待检测图像进行轮廓提 取处理， 得到待检测图像轮廓信息， 最后得到待 检测图像对应的倾斜角度。 本发 明的人力物力成 本低， 同时采用双 阶段检测流程， 可便于快速获 取待检测图像的定性检测结果， 检测速度得以提 升， 适用于大规模架空线路场景使用。 权利要求书2页 说明书9页 附图5页 CN 114898221 A 2022.08.12 CN 114898221 A 1.一种杆塔倾 斜检测方法， 其特 征在于： 包括： 构建目标检测模型， 并对其进行训练， 得到训练后目标检测模型； 获取待检测图像； 对所述待检测图像进行 预处理， 得到预处 理后待检测图像； 将所述预处理后待检测图像输入所述训练后目标检测模型进行检测， 得到所述预处理 后待检测图像的定性检测结果， 所述定性检测结果表征为 正常杆塔或倾 斜杆塔； 当所述定性检测结果表征为倾斜杆塔时， 对所述预处理后待检测图像进行轮廓 提取处 理， 得到待检测图像 轮廓信息； 获取所述待检测图像轮廓信 息的顶端中心坐标和底端中心坐标， 并根据 所述待检测图 像轮廓信息的顶端中心坐标和底端中心坐标， 得到所述待检测图像对应的倾 斜角度。 2.根据权利要求1所述的一种杆塔倾斜检测方法， 其特征在于： 对所述待检测图像进行 预处理， 得到预处 理后待检测图像， 包括： 获取所述待检测图像的中心点 坐标(x,y)、 长度w和高度h； 截取所述待检测图像中， 横向距离中心点大于指定长度的图像， 得到预处理后待检测 图像。 3.根据权利要求1所述的一种杆塔倾斜检测方法， 其特征在于： 所述待检测图像对应的 倾斜角度为： θ=arctan((yt‑yb)/(xt‑xb))； 其中， (xt,yt)为所述待检测图像轮廓信息的顶端中心坐标， ( xb,yb)为所述待检测图像 轮廓信息的底端中心坐标。 4.根据权利要求1所述的一种杆塔倾斜检测方法， 其特征在于： 构建目标检测模型， 并 对其进行训练， 得到训练后目标检测模型， 包括： 获取杆塔图像； 对所述杆塔图像进行 预处理， 得到预处 理后杆塔图像； 对所述预处理后杆塔图像进行标注， 得到包括杆塔类别数据及图像尺寸数据的标注后 杆塔图像； 根据所述标注后杆塔图像构建杆塔训练集； 建立基于Transformer的DETR目标检测模型， 并根据所述塔训练集对所述DETR目标检 测模型进行训练， 得到训练后目标检测模型。 5.根据权利要求4所述的一种杆塔倾斜检测方法， 其特征在于： 对所述杆塔图像进行预 处理， 得到预处 理后杆塔图像， 包括： 对所述杆塔图像进行随机翻转， 得到翻转后杆塔图像； 对所述翻转后杆塔图像叠加高斯白噪音， 得到加噪后杆塔图像； 对所述加噪后杆塔图像进行缩放， 得到预处 理后杆塔图像。 6.根据权利要求4所述的一种杆塔倾斜检测方法， 其特征在于： 所述DETR 目标检测模型 包括依次连接的骨干网络、 编码器、 解码 器及结果输出模块， 所述结果输出模块包括类别分 类器和位置分类 器。 7.根据权利要求6所述的一种杆塔倾斜检测方法， 其特征在于： 将所述预处理后待检测 图像输入所述训练后目标检测模型进 行检测， 得到所述预 处理后待检测图像的定性检测结权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114898221 A 2果， 包括： 将所述预处理后待检测图像输入所述骨干网络， 以便所述骨干网络对所述预处理后待 检测图像进行图像表层特 征提取处 理， 得到所述预处 理后待检测图像的表层特 征向量； 获取所述预处 理后待检测图像的位置编码向量； 将所述表层特征向量与所述位置编码向量输入所述编码器， 以便所述编码器提取所述 预处理后待检测图像的语义特征并对所述语义特征进 行编码， 得到所述预 处理后待检测图 像的编码后语义特 征； 获取所述位置编码向量对应的目标查询向量； 将所述编码后语义特征、 所述位置编码向量及所述目标查询向量输入所述解码器进行 处理， 以便所述 解码器对所述编码后语义特 征进行解码并进行目标 预测， 得到解码结果； 将所述解码结果输入所述结果输出模块进行计算， 得到所述预处理后待检测图像的定 性检测结果， 所述定性检测结果包括所述预处理后待检测图像的中待检测目标的位置数据 和类别数据。 8.一种杆塔倾斜检测装置， 其特征在于： 用于实现如权利要求1至7中任一项所述的杆 塔倾斜检测方法； 所述杆塔倾 斜检测装置包括： 图像获取模块， 用于获取待检测图像； 图像预处理模块， 与所述图像获取模块通信连接， 用于对所述待检测图像进行预处理， 得到预处 理后待检测图像； 第一阶段图像检测模块， 与所述图像预处理模块通信连接， 用于将所述预处理后待检 测图像输入训练后 目标检测模型进行检测， 得到所述预处理后待检测图像的定性检测结 果， 所述定性检测结果表征为正常杆塔或倾斜杆塔； 其中， 所述训练后目标检测模型预先构 建并对其进行训练得到； 第二阶段图像检测模块， 与所述第一阶段图像检测模块通信连接， 用于在所述定性检 测结果表征为倾斜杆塔时， 对所述预处理后待检测图像进行轮廓提取处理， 得到待检测图 像轮廓信息； 还用于获取所述待检测图像轮廓信息的顶端中心坐标和底端中心坐标， 并根 据所述待检测图像轮廓信息的顶端中心 坐标和底端中心 坐标， 得到所述待检测图像对应的 倾斜角度。 9.一种电子设备， 其特 征在于： 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序指令； 以及， 处理器， 用于执行所述计算机程序指令从而完成如权利要求1至7中任一项所述的杆塔 倾斜检测方法的操作。 10.一种计算机可读存储介质， 用于存储计算机可读取的计算机程序指令， 其特征在 于： 所述计算机程序指令被配置为运行时执行如权利要求 1至7中任一项 所述的杆塔倾斜检 测方法的操作。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114898221 A 3