[發明專利]一種基于人工智能的嵌入式輸變電裝備紅外檢測方法

在審

• 申請號: 202110704403.4
• 申請日: 2021-06-24
• 公開（公告）號: CN113378856A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 楊帆;楊子康;韓升;李致民;王夢珺;楊罡;王大偉;張娜
• 申請（專利權）人: 重慶大學;國網山西省電力公司電力科學研究院
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;A61B5/01
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

本發明請求保護一種基于人工智能的嵌入式輸變電裝備紅外檢測方法，屬于智能電網信息技術領域，其包括以下步驟：建立紅外測溫人機交互系統，獲得紅外圖像數據集；基于圖像特征量法對紅外圖像數據集進行異常圖像識別與處理；建立基于灰度圖的單通道輕量級卷積神經網絡識別模型，進行網絡訓練；對紅外圖像敏感區進行識別；深度卷積神經網絡模型的終端實現。

技術領域

本發明屬于智能電網信息技術領域，特別涉及一種基于人工智能的嵌入式輸變電裝備紅外檢測方法。

背景技術

目前，針對輸變電設備的紅外圖譜診斷完全依賴人工進行，分析處理工作量大，對檢測人員專業性和工作經驗要求高，診斷結果存在一定主觀性。隨著人工智能技術的發展，未來紅外測溫技術應向著自動識別、導入、診斷等方向發展，并形成精確的評價體系，建立規范化的管理平臺，為設備全壽命周期管理提供支持。

針對目前紅外帶電檢測存在的問題，本發明主要涉及嵌入式智能化的紅外檢測系統與方法。針對目前紅外視頻以及圖像中異常圖像篩查工作量大的問題，設計出一種基于圖像特征量法的異常圖像識別與處理方法，有效提高了紅外圖像的識別速率；利用目前先進的AI技術與AI芯片，研制出一套基于人工智能的嵌入式紅外智能診斷系統，實現紅外圖像智能診斷的實時化。

發明內容

本發明旨在解決以上現有技術的問題。提出了一種基于人工智能的嵌入式輸變電裝備紅外檢測方法。本發明的技術方案如下：

一種基于人工智能的嵌入式輸變電裝備紅外檢測方法，其包括以下步驟：

建立紅外測溫人機交互系統，獲得紅外圖像數據集；基于圖像特征量法對紅外圖像數據集進行異常圖像識別與處理；建立基于灰度圖的單通道輕量級卷積神經網絡識別模型，進行網絡訓練；對紅外圖像敏感區進行識別；深度卷積神經網絡模型的終端實現。

進一步的，所述建立紅外測溫人機交互系統，獲得紅外圖像數據集；

紅外測溫人機交互系統主要包括紅外測溫模組、鏡頭、觸摸顯示屏、Jetson核心模塊和電源模塊等。紅外測溫模組采用非制冷焦平面紅外測溫，模組測溫分辨率640×480或更高，使用以太網與核心模塊連接，使用RTSP流傳輸協議傳輸視頻數據，核心模塊通過串口通信控制紅外模組；Jetson核心模塊采用Nvidia Jetson Xavier NX，主要實現系統控制、數據處理和算法實現等功能；觸摸顯示屏通過HDMI和USB與Jetson核心模塊連接，分別用于傳輸圖像信號、控制信號和人機交互；電源模塊使用12V鋰電池組為紅外測溫模組供電，利用電源芯片得到5V電壓為核心模塊和觸摸顯示屏供電。

進一步的，所述建立基于灰度圖的單通道輕量級卷積神經網絡識別模型，進行網絡訓練，具體包括：提出了一種具備旋轉不變性的改進式HOG特征算法，利用構建的電力設備紅外圖像數據集作為正樣本，利用其它公開的非設備紅外圖像數據集和項目組拍攝的日常場景紅外視頻作為負樣本，訓練了檢測電力設備是否存在于紅外圖像的SVM判別器。

進一步的，所述具備旋轉不變性的改進式HOG特征算法，具體包括：

(1)將梯度方向(0°～180°)分為9類(9個bin)，即每個bin的角度區間為20°，以每個像素的角度為θ，幅值x為權重：

其中i為像素所在bin數，進行線性插值：

θ_t＝θ-i×20

則有插值數t為

故該像素點在第i個bin的權重為t，在第i+1個bin的權重為x-t；