(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 202210401874.2 (22)申请日 2022.04.18 (71)申请人 华北电力大 学 （保定） 地址 071003 河北省保定市永华北 大街619 号 (72)发明人 崔克彬　崔叶微　刘智萍　牛为华　 袁和金　 (74)专利代理 机构 北京圣州专利代理事务所 (普通合伙) 11818 专利代理师 徐晟逸 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/766(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的断路器动触头运动特 性测量方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度学习的断路器 动触头运动特性测量方法， 具体步骤如下： 步骤 S1： 设置辅助标志物， 采集高速图像序列； 步骤 S2： 将高速图像序列输入至训练好的深度学习模 型中， 跟踪辅助标志物的运动轨迹； 步骤S3： 根据 辅助标志物的轨迹计算得出断路器动触头行程 时间曲线。 采用上述一种基于深度学习的断路器 动触头运动特性测量方法， 采用非接触式测量， 跟踪与断路器动触头同步运动的部件实现断路 器动触头运动特性测量， 且可以有效应对目标尺 寸变化、 背景颜色干扰以及摄像头抖动的问题， 实现准确跟踪。 权利要求书2页 说明书5页 附图5页 CN 114693741 A 2022.07.01 CN 114693741 A 1.一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法， 其特 征在于， 具体步骤如下： 步骤S1： 设置 辅助标志 物， 采集高速图像序列； 步骤S2： 将高速 图像序列输入至训练好的深度学习模型中， 跟踪辅助标志物的运动轨 迹； 步骤S3： 根据辅助标志 物的轨迹计算得 出断路器动触头行程时间曲线。 2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法， 其特 征在于， 步骤S1具体为： 步骤S11： 在与断路器动触头同步运动的绝缘拉杆和转轴上分别设置第一辅助标志物 和第二辅助标志物， 直线运动的绝缘拉杆上设置有一个所述第一辅助标志物， 旋转运动的 转轴上设置有两个第二辅助标志 物； 步骤S12： 调整高速摄像机的位置和视野采集辅助标志物运动图像， 生成高速图像序 列。 3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法， 其特 征在于， 步骤S2具体为： 步骤S21： 特 征提取， 将高速图像序列输入到改进的ResNet5 0网络提取多层特 征图； 步骤S22： 特征融合， 对提取的多层特 征图通过 金字塔特 征增强网络融合多层特 征； 步骤S23： 特征增强， 将融合后的多层特征输入至特征增强网络得到特征增强的融合向 量； 步骤S24： 将融合向量输入预测头得到跟踪辅助标志 物的运动轨 迹。 4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法， 其特 征在于： 改进的ResNet50网络为将传统ResNet50网络中的输入部分第一层的7*7卷积换成了3 个3*3卷积； 金字塔特征增强网络为双层金字塔结构， 双层金字塔结构是在传统金字塔结构中增加 一条自下而上 再自上而下的路径， 利用侧向连接融合各层特 征； 特征增强网络包括CECA/CCFA结构和CCFA结构， CECA/CCFA结构包括两个CECA结构和两 个CCFA结构， 融合后的多层特征输入至CECA/CCFA结构中并重复四次后两个输出分支通过 CCFA结构进行融合； 预测头包括用于预测每个位置是否含有辅助标志物的分类分支和用于预测回归框的 回归分支， 分类分支和回归分支均由3个线性层和RELU激活函数 组成， 分类 分支用来预测每 个位置的是否含有跟踪目标， 回归分支用来预测回归框 。 5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法， 其特 征在于： C ECA结构和C CFA结构中均设置有二次采样层， 二次采样的过程如下： 首先将一维向量重塑成二维特 征图； 然后使用深度可分离卷积对特征图进行二次采样， 深度可分离卷积具体分为： 在每个 通道遍历 3*3的卷积核， 得到与原特征图通道数一致的输出， 使用1*1*通道数的点卷积扩 大 深度。 6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法， 其特 征在于： 步骤S3中，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114693741 A 2当跟踪绝缘拉杆的运动情况时， 第一辅助标志物作直线运动， 用欧式距离计算质心坐 标的变化情况， 计算公式如下： 其中， D为第一辅助标志物质心初始位置到结束位置的距离， (x1,y1)为初始位置第一辅 助标志物质心的坐 标， (x2,y2)为结束位置第一辅助标志物质心的坐 标， 结合相机拍摄速率， 生成断路器动触头行程时间曲线图； 当跟踪转轴的运动情况时， 两个第 二辅助标志物质心连线的旋转角度即转轴的旋转角 度， 直线a为初始位置的两个第二辅助标志物质心连线， 直线a的斜率为k1， 直线b为结束位 置的两个第二辅助标志物质心连线， 直线b的斜率为k2， 直线a和直线b的夹角为θ， θ∈[0, π )， θ 为断路器动触头的角位移， 当k1和k2均存在时， 计算公式如下： 当k1和k2均不存在时， 直线a与直线b平行， θ ＝0； 当k1不存在时， 且直线b与横轴的夹角 α2＜ π/2时， θ ＝α2+π/2； 当k1不存在时， 且直线b与横轴的夹角 α2＞π/2时， θ ＝α2‑π/2； 当k2不存在时， 且直线a与横轴的夹角 α1＜ π/2时， θ ＝α1‑π/2； 当k2不存在时， 且直线a与横轴的夹角 α1＞π/2时， θ ＝α1+π/2。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114693741 A 3