(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 202210681913.9 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人 江苏数恒智能科技有限公司 地址 210019 江苏省南京市 建邺区云龙山 路100号西侧B座 422室 (72)发明人 王雪萍　 (74)专利代理 机构 深圳博敖专利代理事务所 (普通合伙) 44884 专利代理师 姚宗培 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的配网工程台架智能辅 助验收系统 (57)摘要 一种基于人工智能的配网工程台架智能辅 助验收系统， 首先针对样本量不足问题， 使用图 像增强算法以扩充样本集， 以提升判别模型的泛 化能力， 接着利用yolov5标检测算 法精准识别台 架中的电力设备， 并对其结果进行验证和统计分 析， 最后使用tor chserve以及Docker将模型部署 到中心服务器供边缘设备调用； 本发 明由于在特 征提取阶段采用了FPN+PAN多尺度特征提取算 法， 能够在复杂的背景下， 检测出图像中的小目 标， 为配网台架验收提供了高精度的物料统计清 单。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 115100452 A 2022.09.23 CN 115100452 A 1.一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统， 其特征在于， 首先针对样本 量不足问题， 使用图像增强算法以扩充样本集， 以提升判别模型的泛化能力， 接着利用 yolov5标检测算法精准识别台架中的电力设备， 并对其结果进行验证和统计分析， 最后使 用torch serve以及Docker将模型部署到中心服 务器供边 缘设备调用。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统， 其特 征在于， 所述图像增强算法包括使用随机剪裁、 缩放、 旋转等方式对数据集进行增强， 使用 Mosaic数据增强， 随机使用四张照片， 用随机缩放、 随机 裁剪、 随机排布的方式进行拼接 。 3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统， 其特 征在于， 所述yo lov5标检测算法包括以下步骤： S1： 使用聚类算法对数据集中的boundi ng box进行聚类， 计算自适应锚框； S2:将输入图片进行自适应缩放， 在输入图像具有不同长宽比的时候， 将图像缩放成统 一的大小， 并且保证缩放后的图像具有最小黑 边； S3:对yolov5标检测算法的检测头进行改进， 增大特征图的尺寸， 以获得对小目标更好 的检测性能； S4:将数据集进行划分为训练集和测试集， 使用迁移学习的方法在预训练过的模型文 件上进行fi ne tuning。 S5:在验证集上测试 所提方法的准确率和召回率。 4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统， 其特 征在于， 所述yo lov5标检测算法包括输入端、 主干网络和检测头 。 5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统， 其特 征在于， 所述输入端 首先通过数据增强对数据集进 行扩充， 然后以0.1的概率对扩充后的数 据集使用Mosaic数据增强， 并对数据集使用自适应锚框计算， 自适应图像缩放。 6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统， 其特 征在于， 所述主干网络包括Focus结构和CSP_X结构， 所述检测头包括Neck部分和 Predicti on部分。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115100452 A 2一种基于人工智能的配网工 程台架智能辅助验收系统 【技术领域】 [0001]本发明涉及智能配电网工程领域， 具体为一种基于人工智能的配网工程台架智能 辅助验收系统。 【背景技术】 [0002]人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统研发的主要目的是通过人工智技术 实现配电网工程在建设过程中对工艺质量的智能把控， 国家在提升配电网供电能力的同 时， 也给市县供电公司的工程验收带来了巨大工作量； 配电网工程建设中的项目竣工验收 工作至关重要， 是保证工程建设质量、 核对工程量的必要环节， 是保证工程投运安全运行、 发挥供电效应的重要保障。 [0003]目前工程验收主要是通过现场验收人员人工判断， 存在以下问题： 1、 验收标准尺 度不统一， 验收人员的业务水平参差不齐； 2、 每个验收组需要3至4人， 每组一 天最多可以验 收4个台区， 占用大量人力资源且效率低下； 3、 验收过程资料均为纸质手写记录， 未能形成 有效的电子档案管理， 后续追溯及查阅较为困难。 [0004]由此可见， 提供一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统是本领域亟 需解决的问题。 【发明内容】 [0005]为解决上述问题， 本发明提供了一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收 系统， 首先针对样本量不 足问题， 使用图像增强算法以扩充样本集， 以提升判别模型的泛化 能力， 接着利用yolov5标检测算法精准识别台架 中的电力设备， 并对其结果进行验证和统 计分析， 最后使用torc h serve以及Docker将模型部署到中心服 务器供边 缘设备调用。 [0006]进一步的， 所述图像增强算法包括使用随机剪裁、 缩放、 旋转等方式对数据集进行 增强， 使用Mosaic数据增强， 随机使用四张照 片， 用随机缩放、 随机裁剪、 随机排布的方式进 行拼接。 [0007]进一步的， 所述yo lov5标检测算法包括以下步骤： [0008]S1： 使用聚类算法对数据集中的boundi ng box进行聚类， 计算自适应锚框； [0009]S2:将输入图片进行自适应缩放， 在输入图像具有不同长宽比的时候， 将图像缩放 成统一的大小， 并且保证缩放后的图像具有最小黑 边； [0010]S3:对yolov5标检测算法的检测头进行改进， 增大特征图的尺寸， 以获得对小目标 更好的检测性能； [0011]S4:将数据集进行划 分为训练集和测试集， 使用迁移学习的方法在预训练过的模 型文件上进行fi ne tuning。 [0012]S5:在验证集上测试 所提方法的准确率和召回率。 [0013]进一步的， 所述yo lov5标检测算法包括输入端、 主干网络和检测头 。 [0014]进一步的， 所述输入端首先通过数据增强对数据集进行扩充， 然后以0.1的概率对说　明　书 1/3 页 3 CN 115100452 A 3