[發明專利]一種輸電導線斷股與斷點的識別方法、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111502537.4
• 申請日: 2021-12-09
• 公開（公告）號: CN114202582A
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發明（設計）人: 鄧奧攀;胡燃;許宇翔;卞佳音;吳炅;曾慶華;盧海;曾杰中;曾志武;黃坤桐;楊旭杰;賁成;祝君;林靜;許丹盈;劉欣祺;諶昕;周軍;駱錕;代飛;陳瑞紅
• 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: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 42231
• 代理人: 李平麗

本發明公開一種輸電導線斷股與斷點的識別方法、設備及存儲介質，方法包括：獲取多股斷股導線數據庫中的若干個斷點圖像，其中，若干個所述斷點圖像被分為訓練集和測試集；構建多股斷股導線斷點定位網絡，將所述訓練集通過所述多股斷股導線斷點定位網絡進行反復訓練，以得到初步神經網絡模型；利用所述測試集驗證所述初步神經網絡模型的精度，若所述初步神經網絡模型的精度滿足要求，則生成多股斷股導線斷點定位模型；獲取待識別多股斷股導線圖像，采用所述多股斷股導線斷點定位模型對所述待識別多股斷股導線圖像進行識別，以得到多股斷股導線圖像內斷點的位置。本發明解決了目前多股斷股導線的斷點識別不便的技術問題。

技術領域

本發明涉及導線修補技術領域，具體涉及一種輸電導線斷股與斷點的識別方法、設備及存儲介質。

背景技術

輸電線路主要承擔電能輸送任務，是國家電網的重要組成部分。由于輸電線路架設面積廣，途經地區的地形和氣候復雜多變，因而在外界環境的長時間影響下，輸電導線容易產生導線斷股、導線破損等故障。如果這些故障不及時維修，容易引發線路斷線和短路故障，進而造成大面積非計劃停電。因此，定期開展巡檢工作非常關鍵，定期開展巡檢工作不僅可以保障輸電線路平穩及可靠地運行，還能避免不必要的經濟損失，對國民用電安全和經濟穩定發展起著至關重要的作用。

早期的巡檢工作主要由人工巡檢方式來完成，即工作人員直接通過肉眼觀察，查找并識別線路上的故障點，這種巡檢方式效率低、難度大且可靠性較弱。隨著科技的進步，新型的巡檢方式逐步取代人工巡檢，這種新型的巡檢方式主要通過攜帶高清攝像機或者紅外攝像機等圖像采集工具來拍攝輸電線路圖像，再由工作人員查看并分析采集到的視頻圖像，觀察輸電線路典型部件的狀況并找出故障點。

當視頻圖像中的斷股導線為單股斷點時，可以快速標注出斷點的位置，但是，當視頻圖像中的斷股導線為多股斷點時，由于斷點數量較多，需要工作人員一一查看并標注，工作效率較低，而且容易漏掉一個或者多個斷點，給斷點的識別帶來了不便。

發明內容

本發明的目的在于克服上述技術不足，提供一種輸電導線斷股與斷點的識別方法、設備及存儲介質，解決現有技術中多股斷股導線的斷點識別不便的技術問題。

為達到上述技術目的，本發明采取了以下技術方案：

第一方面，本發明提供一種輸電導線斷股與斷點的識別方法，包括如下步驟：

獲取多股斷股導線數據庫中的若干個斷點圖像，其中，若干個所述斷點圖像被分為訓練集和測試集；

構建多股斷股導線斷點定位網絡，將所述訓練集通過所述多股斷股導線斷點定位網絡進行反復訓練，以得到初步神經網絡模型；

利用所述測試集驗證所述初步神經網絡模型的精度，若所述初步神經網絡模型的精度滿足要求，則生成多股斷股導線斷點定位模型；

獲取待識別多股斷股導線圖像，采用所述多股斷股導線斷點定位模型對所述待識別多股斷股導線圖像進行識別，以得到多股斷股導線圖像內斷點的位置。

優選的，所述的輸電導線斷股與斷點的識別方法中，所述股斷股導線斷點定位網絡為改進的MobileNetV3卷積神經網絡，所述改進的MobileNetV3卷積神經網絡包括深度可分離卷積結構以及顯性瓶頸倒殘差結構。

優選的，所述的輸電導線斷股與斷點的識別方法中，所述深度可分離卷積結構通過采用M個深度卷積核組成的深度卷積層對各通道進行特征提取，得到M個特征圖后，采用N個1×1×M卷積層將深度卷積層的輸出從M維映射到N維，其中，M、N為特征圖的通道數。

優選的，所述的輸電導線斷股與斷點的識別方法中，所述顯性瓶頸倒殘差結構中加入了輕量級通道注意力模塊。

優選的，所述的輸電導線斷股與斷點的識別方法中，所述顯性瓶頸倒殘差結構在淺層網絡和深層網絡中采用不同的激活函數。