一种基于改进DeepLab V3+网络的变电站环境理解方法

专利申请号：CN202211293374.8

公 开 号：CN115359411A

发 明 人：王平 李萌崛 陈妮 文荣 

代 理 人：曹广生

代理机构：北京元本知识产权代理事务所(普通合伙)

专利类型：发明专利

申 请 日：20221118

公 开 日：20221021

专利主分类号：G06V20/40

关 键 词：环境理解 变电站 变电站巡检机器人 网络 计算机模式识别技术 卷积神经网络 图像像素信息 机器人导航 机器人环境 测试模型 存储空间 多分辨率 特征融合 网络参数 学习环境 语义分割 智能决策 上采样 避障 构建 浅层 改进 采集 图像 

摘      要：本发明属于计算机模式识别技术领域，公开了一种基于改进DeepLab V3+网络的变电站环境理解方法，包括采集变电站环境理解图像、构建环境理解网络并训练、测试模型和变电站巡检机器人环境理解方法应用的步骤。其中变电站环境理解语义分割网络同时兼顾识别精度及效率，通过将深层高精度卷积神经网络精简为小型浅层的网络来降低网络参数以及存储空间来提高识别效率，并采用了改进的ASPP模块和基于CBAM模块的分步上采样和多分辨率特征融合的方式来提高图像像素信息的利用率；采用深度学习环境理解方法可获取变电站巡检机器人当前环境的信息，对机器人导航避障提供更多有效的智能决策，使机器人环境适应能力更强。