[發明專利]一種變電設備的外觀檢測方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010736197.0
• 申請日: 2020-07-28
• 公開（公告）號: CN111968078A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 劉秋生;岳煥印;袁飛;崔敏
• 申請（專利權）人: 北京恒通智控機器人科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 厲洋洋

本發明涉及一種變電設備的外觀檢測方法，包括獲取變電設備的圖像數據；根據所述圖像數據和顏色空間模型，得到所述圖像數據中的疑似污漬區域；根據所述疑似污漬區域、預先訓練的卷積神經網絡和K近鄰法，得到所述變電設備的外觀檢測結果。本發明實現了提升判定變電設備的外觀是否存在污漬的效率，同時還提升了對變電設備的污漬類型和區域檢測的準確度。本發明還涉及一種變電設備的外觀檢測裝置、設備和存儲介質。

技術領域

本發明涉及電力技術領域，尤其涉及一種變電設備的外觀檢測方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

變電設備是指電力系統中對電壓和電流進行變換，接受電能及分配電能的電力設備。智能變電設備是采用先進、可靠、集成和環保的智能設備，以全站信息數字化、通信平臺網絡化、信息共享標準化為基本要求，自動完成信息采集、測量、控制、保護、計量和檢測等基本功能。

目前，通常是通過值守人員對變電設備的外觀進行巡檢，存在效率低下，易受環境影響，對污漬的識別準確率低等問題。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對現有技術的不足，提供一種變電設備的外觀檢測方法、裝置、設備和存儲介質。

本發明解決上述技術問題的技術方案如下：

一種變電設備的外觀檢測方法，包括：

獲取變電設備的圖像數據；

根據所述圖像數據和顏色空間模型，得到所述圖像數據中的疑似污漬區域；

根據所述疑似污漬區域、預先訓練的卷積神經網絡和K近鄰法，得到所述變電設備的外觀檢測結果。

本發明的有益效果是：提供一種變電設備的外觀檢測方法，通過獲取采集到的變電設備的圖像數據和顏色空間模型，得到圖像數據中的疑似污漬區域，根據疑似污漬區域、預先訓練的卷積神經網絡和K近鄰法，得到變電設備的外觀檢測結果，實現提升判定變電設備的外觀是否存在污漬的效率，同時還提升了對變電設備的污漬類型和區域檢測的準確度。

在上述技術方案的基礎上，本發明還可以做如下改進。

進一步地，所述根據所述圖像數據和顏色空間模型，得到所述圖像數據中的疑似污漬區域，具體包括：

將所述圖像數據劃分為多個檢測區域，并將每一個所述檢測區域輸入至顏色空間模型中，得到所述檢測區域的色彩信息；

將滿足預設條件的色彩信息所對應的所述檢測區域，確定為疑似污漬區域。

采用上述進一步方案的有益效果是：將圖像數據劃分多個檢測區域，并將每一個檢測區域輸入至顏色空間模型中，得到檢測區域的色彩信息，根據色彩信息確定檢測區域是否為疑似污漬區域，提升了判定變電設備的外觀是否存在污漬的效率。

進一步地，所述根據所述疑似污漬區域、預先訓練的卷積神經網絡和K近鄰法，得到所述變電設備的外觀檢測結果，具體包括：

提取所述疑似污漬區域的圖像特征；

采用所述卷積神經網絡對所述圖像特征進行分類，得到分類結果和所述分類結果的置信度；

判斷所述分類結果的置信度是否高于預設閾值；

若是，將所述分類結果作為所述疑似污漬區域的檢測結果；

否則，將所述圖像特征輸入所述K近鄰法，得到所述疑似污漬區域的檢測結果；

根據所有所述疑似污漬區域的檢測結果，得到所述變電設備的外觀檢測結果。