[發明專利]一種用于電力設備的目標識別方法

在審

• 申請號: 202010169454.7
• 申請日: 2020-03-12
• 公開（公告）號: CN111402224A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 方健;王紅斌;張行;羅林歡;尹曠;龐彪;林翔;顧春暉
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司廣州供電局
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海恒慧知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31317
• 代理人: 張寧展

本發明屬于圖像識別的技術領域，公開了一種基于機器學習的電力設備目標識別方法，包括建立包含多張電力設備圖像的數據集，并對每張電力設備圖像包含的電力設備進行標注，以此為輸入，對神經網絡和貝葉斯網絡進行訓練學習；利用訓練好的神經網絡對待識別的電力設備圖像進行識別，輸出多個識別結果；利用訓練好的貝葉斯網絡對神經網絡的識別結果進行篩選，篩選出對應待識別的電力設備圖像最準確的識別結果。整個過程的結構簡單，計算快捷，準確率高。

技術領域

本發明涉及圖像識別的技術領域，尤其涉及一種用于電力設備的目標識別方法。

背景技術

高壓設備的巡檢是保證設備可靠供電的有效手段，隨著我國國企定編定崗政策的實施和電網的發展，設備巡檢工作的問題日益突出，只要表現在：人少事多，巡檢制度難以貫徹落實，巡檢質量低，檢機器人可用性亟待提高。

掌握輸變電設備運行狀態與運行環境狀況，及時發現電網設備運行的隱患是變電設備運維管理的關鍵問題。由于設備數量多、運行環境復雜、狀態監測技術的局限性，如何及時、準確的掌握設備運行狀態仍然亟待解決，目前常用的檢測手段主要問題表現在：

(1)現有的在線監測系統認可度不高、使用價值低。傳統的巡檢和帶電檢測方法因其固定的檢測試驗周期，不能對設備運行的全過程進行監控，設備隱患不一定能及時發現。

(2)目前應用的變電站機器人巡檢主要采集現場圖像和紅外熱像數據，但是機器人巡檢無法24小時的全方位實時監控，在時間上和空間上均無法做到全覆蓋，而且目前主要停留在現場數據采集和簡單的閾值判斷階段，缺乏只能分析技術對檢測數據進行自動、準確地處理和診斷。

在電力設備目標辨識領域，國內外學者已經進行了一定的研究，并取得了一定的成就。

在國外，有學者使用紅外和可見光圖像實現電線的檢測目標，首先從紅外和visible lights sensors(光感器)獲取視頻流圖像，然后使用image processing判斷電線是否出現故障，并通過合成圖像流將其實時顯示。除了輸電線路，絕緣子方向也有學者做過嘗試，他們提出了一種基于視頻的在線檢測方法，該方法利用模板，直方圖和邊緣等信息，考慮了亮度不同時的情形，用于對絕緣子傾斜程度和覆雪的檢測。

在國內，六年前就有人指出圖像識別技術的發展為實現智能電網提供了技術上的保障，可以解決電力設備在線監測面臨的巨大計算量的問題，對改善電力系統具有十分重要的意義。有些文獻在對相機采集得到的變電站圖片預處理之后，提取電力設備目標形狀的不變矩并將其作為特征向量，利用支持向量機識別出電力設備的類型，再通過設備運行圖片與數據庫中的圖片進行對比，判斷是否出現故障，該方法在利用支持向量機進行訓練的時候每次只能訓練兩個類別的分類，但是電力設備的種類較多，因此該方法需要多次使用支持向量機，由于總的運行時間是所有SVM的training time的總和，這樣的話效率較低。也有另辟蹊徑，對電力設備標牌進行了定位與識別，從而讀出電力設備的種類和參數，該方法存在一定的局限性，一方面，照片清晰度可能達不到要求，另一方面，這個工作沒有使用圖像識別方法的必要。又比如為了減少圖像識別算法的運行時間，使用了模板匹配算法，取電力設備的某一個部件作為模板，對整張圖片遍歷匹配，如對變壓器的識別，只需在圖中找到絕緣子即可，大大提高了運算效率，不過這種方法使用的前提條件是拍攝相機的角度是已知且固定的，這樣等價于已知拍攝物體的形狀和大小。

發明內容

本發明提供了一種用于電力設備的目標識別方法，解決了現有方法需要預先知道電力設備圖片或視頻的拍攝角度，否則無法達到預期的效果、計算效率低等問題。

本發明可通過以下技術方案實現：

一種用于電力設備的目標識別方法，包括以下步驟：

步驟一、建立包含多張電力設備圖像的數據集，并對每張電力設備圖像包含的電力設備進行標注，以此為輸入，對神經網絡進行訓練學習；