技术特征：
技术总结
本发明涉及一种电力巡检图像杆塔基础故障检测方法，该方法主要包括以下步骤：根据电力巡检影像数据库接口获取包含杆塔基座和塔基基础的电力巡检图像及其对应的XML标签；将获取到的数据转换生成可用于深度学习网络训练的数据文件；搭建基础网络为Resnet‑101的Faster‑Rcnn网络并利用转换生成的训练数据训练网络，最后根据训练时网络参数是否达到期望值固化深度神经网络模型。将待检测的电力巡检图像通过深度学习网络，框选出电力巡检图像中杆塔基座位置，根据杆塔基座目标框位置信息从电力巡检图像中截取出杆塔基座，最后使用多模型故障检测，融合得到塔基基础故障信息，并存入电力巡检图像故障信息数据库。本发明有效提高电力巡检的效率和智能化水平。
技术研发人员：缪希仁;林志成;江灏;陈静
受保护的技术使用者：福州大学
技术研发日：2018.09.26
技术公布日：2019.02.22