本發(fā)明涉及一種輸電線路監(jiān)測，是一種輸電線路故障部件識別方法、裝置、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能的飛速發(fā)展，對于根據(jù)通用組件能力建設(shè)情況，結(jié)合企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)系統(tǒng)的應(yīng)用對輸電線路進(jìn)行自動故障識別的要求越來越高。

2、現(xiàn)有對于輸電線路故障部件識別方法主要包括：

3、（1）對輸電線路進(jìn)行定期巡檢。長期以來，輸電線路的巡檢往往靠人工巡檢完成，但這種線路巡檢方式巡檢周期長、效率低、危險性高、應(yīng)對復(fù)雜地形能力差等問題，難以滿足電網(wǎng)運(yùn)維的要求；

4、（2）采用無人機(jī)技術(shù)代替人工對于輸電線路的定期巡檢。該方法無人機(jī)只進(jìn)行輸電線路圖像拍攝，拍攝獲得的輸電線路圖像需要使用識別算法進(jìn)行故障識別，但輸電線路多數(shù)會同時存在多個故障，而現(xiàn)有技術(shù)中故障識別算法單一，不能對多種故障進(jìn)行有效識別，識別效率低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種本發(fā)明涉及一種輸電線路監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，是一種輸電線路故障部件識別方法、裝置、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，克服了上述現(xiàn)有技術(shù)之不足，其能有效解決現(xiàn)有輸電線路故障識別模型單一，造成識別效率低的問題。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案之一是通過以下措施來實現(xiàn)的：一種輸電線路故障部件識別方法，包括：

3、獲取待識別巡檢圖像；

4、選擇所需識別的缺陷類型，在識別模型庫中選擇對應(yīng)的一個或多個缺陷識別模型，其中識別模型庫包括防振錘脫落缺陷識別模型、絕緣子自爆缺陷識別模型和銷釘缺陷識別模型，每種缺陷識別模型均是利用若干數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到，其中若干數(shù)據(jù)中的每組數(shù)據(jù)均包括巡檢圖像和對應(yīng)缺陷標(biāo)識；

5、將待識別巡檢圖像輸入所選的缺陷識別模型，得到對應(yīng)的缺陷識別結(jié)果。

6、下面是對上述發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步優(yōu)化或/和改進(jìn)：

7、上述識別模型庫構(gòu)建，包括：

8、獲取巡檢圖像樣本庫，其中巡檢圖像樣本庫包括若干分別帶有防振錘脫落、絕緣子自爆和銷釘缺陷三種缺陷類型的巡檢圖像樣本，每個巡檢圖像樣本包括巡檢圖像和對應(yīng)缺陷標(biāo)識；

9、將巡檢圖像樣本庫按照缺陷類型進(jìn)行分類，分為防振錘脫落巡檢圖像集、絕緣子自爆巡檢圖像集和銷釘缺陷巡檢圖像集；

10、基于不同缺陷特征提取識別的特點(diǎn)選擇不同的網(wǎng)絡(luò)模型算法，并利用防振錘脫落巡檢圖像集、絕緣子自爆巡檢圖像集和銷釘缺陷巡檢圖像集對相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到對應(yīng)的缺陷識別模型。

11、上述防振錘脫落缺陷識別模型的訓(xùn)練，包括：

12、選擇基于對比學(xué)習(xí)和并行注意力的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中基于對比學(xué)習(xí)和并行注意力的網(wǎng)絡(luò)包括特征金字塔網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)和對比學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和級聯(lián)分類回歸網(wǎng)絡(luò)；

13、將防振錘脫落巡檢圖像集按比例劃分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集；

14、利用訓(xùn)練樣本集對基于對比學(xué)習(xí)和并行注意力的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，輸出防振錘脫落缺陷識別模型，其中訓(xùn)練過程包括：經(jīng)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)獲取正負(fù)樣本，對比學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)得到與真實框有交集的正負(fù)樣本，并計算正負(fù)樣本與真實框的相似度，將對應(yīng)的對比損失反向傳播至區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)正負(fù)樣本，利用級聯(lián)分類回歸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類；

15、利用測試樣本集對訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行測試，結(jié)合調(diào)節(jié)模型參數(shù)，輸出最優(yōu)防振錘脫落缺陷識別模型。

16、上述絕緣子自爆巡檢圖像集的訓(xùn)練，包括：

17、選擇基于上下文信息融合的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中基于上下文信息融合的網(wǎng)絡(luò)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)、多尺度上下文融合模塊、全連接層、分類器和回歸器；

18、將絕緣子自爆巡檢圖像集按比例劃分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集；

19、利用訓(xùn)練樣本集對基于上下文信息融合的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，輸出絕緣子自爆缺陷識別模型，其中訓(xùn)練過程包括：基于主干網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)獲取絕緣子自爆提議框，多尺度上下文融合模塊對每個絕緣子自爆提議框周圍的區(qū)域進(jìn)行多尺度特征提取，并進(jìn)行特征融合，融合后的特征經(jīng)全連接層組合整理后具有分類器進(jìn)行分類；

20、利用測試樣本集對訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行測試，結(jié)合調(diào)節(jié)模型參數(shù)，輸出最優(yōu)絕緣子自爆缺陷識別模型。

21、上述獲取巡檢圖像樣本庫，包括：

22、獲取歷史巡檢圖像庫，其中歷史巡檢圖像庫包括若干分別帶有防振錘脫落、絕緣子自爆和銷釘缺陷三種缺陷類型的歷史巡檢圖像；

23、對歷史巡檢圖像中的防振錘脫落缺陷、絕緣子自爆缺陷和銷釘缺陷進(jìn)行位置和類別標(biāo)注，得到巡檢圖像樣本，形成巡檢圖像樣本庫。

24、本發(fā)明的技術(shù)方案之二是通過以下措施來實現(xiàn)的：一種輸電線路故障部件識別裝置，包括：

25、圖像獲取單元，獲取待識別巡檢圖像；

26、選擇單元，選擇所需識別的缺陷類型，在識別模型庫中選擇對應(yīng)的一個或多個缺陷識別模型，其中識別模型庫包括防振錘脫落缺陷識別模型、絕緣子自爆缺陷識別模型和銷釘缺陷識別模型，每種缺陷識別模型均是利用若干數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到，其中若干數(shù)據(jù)中的每組數(shù)據(jù)均包括巡檢圖像和對應(yīng)缺陷標(biāo)識；

27、識別單元，將待識別巡檢圖像輸入所選的缺陷識別模型，得到對應(yīng)的缺陷識別結(jié)果。

28、下面是對上述發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步優(yōu)化或/和改進(jìn)：

29、上述識別模型庫，包括：

30、樣本獲取模塊，獲取巡檢圖像樣本庫，將巡檢圖像樣本庫按照缺陷類型進(jìn)行分類，分為防振錘脫落巡檢圖像集、絕緣子自爆巡檢圖像集和銷釘缺陷巡檢圖像集，其中巡檢圖像樣本庫包括若干分別帶有防振錘脫落、絕緣子自爆和銷釘缺陷三種缺陷類型的巡檢圖像樣本，每個巡檢圖像樣本包括巡檢圖像和對應(yīng)缺陷標(biāo)識；

31、訓(xùn)練模塊，基于不同缺陷特征提取識別的特點(diǎn)選擇不同的網(wǎng)絡(luò)模型算法，并利用防振錘脫落巡檢圖像集、絕緣子自爆巡檢圖像集和銷釘缺陷巡檢圖像集對相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到對應(yīng)的缺陷識別模型。

32、本發(fā)明的技術(shù)方案之三是通過以下措施來實現(xiàn)的：一種輸電線路故障部件識別系統(tǒng)，包括：

33、系統(tǒng)登錄單元，用于執(zhí)行用戶登錄操作；

34、用戶管理單元，用于對用戶信息進(jìn)行管理；

35、數(shù)據(jù)上傳單元，用于巡檢圖像數(shù)據(jù)的上傳；

36、輸電線路故障部件識別裝置，用于識別待識別巡檢圖像；

37、可視化單元，用于可視化展示巡檢圖像識別結(jié)果。

38、本發(fā)明針對防振錘脫落缺陷、絕緣子自爆缺陷和銷釘缺陷的特點(diǎn)，建立有識別模型庫，在對待識別巡檢圖像進(jìn)行識別時可以根據(jù)需要靈活選擇一個或多個模型，同時對待識別巡檢圖像進(jìn)行識別，不僅增加了識別模型的特點(diǎn)還進(jìn)一步提高了識別效率，為輸電線路維護(hù)提供了有效的數(shù)據(jù)支撐。

技術(shù)特征：

1.一種輸電線路故障部件識別方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸電線路故障部件識別方法，其特征在于，所述識別模型庫構(gòu)建，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的輸電線路故障部件識別方法，其特征在于，所述防振錘脫落缺陷識別模型的訓(xùn)練，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的輸電線路故障部件識別方法，其特征在于，所述絕緣子自爆巡檢圖像集的訓(xùn)練，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2至4中任意一項所述的輸電線路故障部件識別方法，其特征在于，所述獲取巡檢圖像樣本庫，包括：

6.一種應(yīng)用如權(quán)利要求1至5中任意一項所述的輸電線路故障部件識別裝置，其特征在于，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的輸電線路故障部件識別裝置，其特征在于，所述識別模型庫，包括：

8.一種輸電線路故障部件識別系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)上存儲有能被計算機(jī)讀取的計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被設(shè)置為運(yùn)行時執(zhí)行如權(quán)利要求1至5任一項所述的輸電線路故障部件識別方法。

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有計算機(jī)程序，計算機(jī)程序由處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)如權(quán)利要求1至5任一項所述的輸電線路故障部件識別方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種輸電線路監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，是一種輸電線路故障部件識別方法、裝置、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，前者包括：獲取待識別巡檢圖像；選擇所需識別的缺陷類型，在識別模型庫中選擇對應(yīng)的一個或多個缺陷識別模型；將待識別巡檢圖像輸入所選的缺陷識別模型，得到對應(yīng)的缺陷識別結(jié)果。本發(fā)明針對防振錘脫落缺陷、絕緣子自爆缺陷和銷釘缺陷的特點(diǎn)，建立有識別模型庫，在對待識別巡檢圖像進(jìn)行識別時可以根據(jù)需要靈活選擇一個或多個模型，同時對待識別巡檢圖像進(jìn)行識別，不僅增加了識別模型的特點(diǎn)還進(jìn)一步提高了識別效率，為輸電線路維護(hù)提供了有效的數(shù)據(jù)支撐。

技術(shù)研發(fā)人員：萬姣,聶旭貝,李凱,馬軍,曹源,周建忠,孫博文,趙楚月,白亮,馬天福
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國網(wǎng)新疆電力有限公司信息通信公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/9/9