利用层次模型进行训练学习的线路设备缺陷检测方法

无人机输电线路巡检中的线路部件缺陷自动化检测一直是一个难题,为了解决输电线路中螺母-销钉、防振锤部件缺陷的判别问题,提出了利用层次模型"与或图"对目标进行分解表达,建立部件之间的约束关系,构建多向的判别路径的方法。利用基于类Haar特征和级联Ada Boost分类器对目标基元进行识别,通过数据合成扩充数据样本用于训练,以提高分类器的训练性能。实验结果表明,该方法有效综合了识别检测技术,在少量样本的条件下,能有效地实现若干输电线路部件的缺陷判别,为输电线路缺陷检测任务提供了一种参考方法。