[发明专利]一种电力系统中绝缘子缺陷的检测方法、装置及电子设备

说明书

一种电力系统中绝缘子缺陷的检测方法、装置及电子设备，属于绝缘子缺陷检测技术领域。所述检测方法包括：获取待检测区域的待识别图像；基于训练好的绝缘子缺陷识别模型，识别出所述待识别图像中是否存在绝缘子，以及识别出的绝缘子上是否存在对应的识别出的缺陷；若所述待识别图像中识别出的绝缘子上存在对应的识别出的缺陷，确定所述绝缘子缺陷的类型。本申请通过采集图像，对图像进行绝缘子和缺陷的检测，以实现从图像对绝缘子区域以及缺陷处的定位，可以有效准确的对作业场景进行检测，大大减轻了巡检人员负担，并进一步确定绝缘子的类别，并对所述绝缘子进行针对性的维修。

技术领域

本申请涉及绝缘子缺陷检测技术领域，尤其是涉及一种电力系统中绝缘子缺陷的检测方法、装置及电子设备。

背景技术

在电力行业领域，绝缘子是不可或缺的。绝缘子是一种特殊的绝缘控件，在架空输电线路中起着两个基本作用，即支撑导线和防止电流回地，将载流导体与地之间形成良好的绝缘，广泛应用于电力行业。但是在现实生活中，绝缘子常常会因为不同的原因导致不同程度的损坏，如：人为破坏、气候骤冷骤热、受冰雹等击伤击碎和雨雪或雷雨天出现表面放电现象而损坏，在过电压下运行时，由于绝缘强度和机械强度不够，或者绝缘子本身质量欠佳而损坏，出现绝缘子开裂、脱落、破碎和自爆等缺陷。当绝缘子出现破损时，就会损害整条线路的使用和运行寿命，给电力行业造成巨大的损失。因此需要对绝缘子的缺陷进行检测。但是，绝缘子缺陷在图像区域中的面积较小，而且与非缺陷区域相似性较高，因此绝缘子缺陷的检测是一个很困难的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例至少提供一种电力系统中绝缘子缺陷的检测方法、装置及电子设备，通过采集作业区域的图像，并利用深度学习的方式对待识别图像中绝缘子区域以及缺陷处进行定位，同时对待识别图像中绝缘子的缺陷进行分类，有利于相关工作人员对不同类型的待识别图像中的缺陷进行针对性的处理。在减轻了巡检人员负担的同时保证了其安全，同时可以避免工作环节中的遗漏，可以提高检测效率以及准确性，及时提醒工作人员对待识别图像中存在缺陷的绝缘子进行检修更换，从而提升线路的使用寿命，避免了不必要的损失。

本申请主要包括以下几个方面：

第一方面，本申请实施例提供一种电力系统中绝缘子缺陷的检测方法包括：

获取待检测区域的待识别图像；

基于训练好的绝缘子缺陷识别模型，识别出所述待识别图像中是否存在绝缘子，以及识别出的绝缘子上是否存在对应的识别出的缺陷；

若所述待识别图像中识别出的绝缘子上存在对应的识别出的缺陷，确定所述绝缘子缺陷的类型。

在一种可能的实施方式中，通过以下步骤获取训练好绝缘子缺陷识别模型：

获取原始图像数据集；

标注所述原始图像数据集中的绝缘子特征，以及所述绝缘子的缺陷特征，确定绝缘子缺陷数据集；

针对所述绝缘子缺陷数据集进行数据增强处理，得到对应的绝缘子缺陷样本集；

基于所述绝缘子缺陷样本集，对构建好的神经网络模型进行训练，得到训练好的绝缘子缺陷识别模型。

在一种可能的实施方式中，所述基于所述绝缘子缺陷数据集，对构建好的神经网络模型进行训练，得到训练好的绝缘子缺陷识别模型，包括：

基于所述绝缘子缺陷数据集，对构建好的神经网络模型进行训练，得到初始识别模型；

对所述初始识别模型进行剪枝处理，并在剪枝处理后进行微调，得到训练好的绝缘子缺陷识别模型。

在一种可能的实施方式中，所述对所述初始识别模型进行剪枝处理，并对剪枝处理后的所述初始识别模型进行微调，得到训练好的所述绝缘子缺陷识别模型，包括：

针对所述初始识别模型进行稀疏训练；