[发明专利]输电线路图像的处理方法、便携式设备及用户终端

说明书

本申请公开了一种输电线路图像的处理方法、便携式设备及用户终端，涉及电力通信技术领域，可以通过便携式设备对输电线路图像进行处理，与现有技术相比，无需将输电线路图像回传至云平台服务器，从而可以提高得到输电线路图像分析结果的实时性。该方法包括：便携式设备接收用户终端发送的目标场景的场景类型和待处理输电线路图像；然后从深度训练模型库中确定与场景类型对应的目标深度训练模型；深度训练模型库中包括场景类型与目标深度训练模型的第一对应关系；之后，基于目标深度训练模型对待处理输电线路图像进行处理，确定出处理结果。其中，便携式设备与用户终端连接。

技术领域

本申请实施例涉及电力通信技术领域，尤其涉及一种输电线路图像的处理方法、便携式设备及用户终端。

背景技术

为了确保电网中输电线路安全可靠运行，需要定期对输电线路进行巡检。目前在变电站设置有不同类型的视频图像终端，如视频环境监控系统、巡视机器人、巡检无人机、直升机等。可以通过定期对这些视频图像终端采集到的输电线路图像进行处理，实现巡检。随着输电线路的覆盖范围越来越广泛，目前有很多输电线路设置在远离城镇的偏远地区。所以，现有的，一般由本地的边缘服务器将视频图像终端采集到的输电线路图像回传至云平台，由云平台服务器对输电线路图像进行分析。

然而，由于信号强度、传输带宽以及流量成本等多种因素的影响，现有将输电线路图像回传至云平台的速度较慢且不稳定，影响了得到输电线路图像分析结果的实时性，导致巡检人员无法及时排查出输电线路的各种缺陷。

发明内容

本申请提供一种输电线路图像的处理方法、便携式设备及用户终端，可以通过便携式设备对输电线路图像进行处理，无需将输电线路图像回传至云平台服务器，从而可以提高得到输电线路图像分析结果的实时性。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种输电线路图像的处理方法，该方法可以应用于便携式设备，该方法可以包括：接收用户终端发送的目标场景的场景类型和待处理输电线路图像；然后从深度训练模型库中确定与场景类型对应的目标深度训练模型；深度训练模型库中包括场景类型与目标深度训练模型的第一对应关系；之后基于目标深度训练模型对待处理输电线路图像进行处理，确定出处理结果。其中，便携式设备与用户终端连接。

本申请提供的技术方案中，由于便携式设备中包含有深度训练模型库，深度训练模型库中包括场景类型与目标深度训练模型的第一对应关系。所以，在便携式设备与用户终端连接的情况下，便携式设备可以接收用户终端发送的目标场景的场景类型和待处理输电线路图像，然后从深度训练模型库中确定出与场景类型对应的目标深度训练模型，并采用该模型对待处理输电线路图像进行处理。可以看出，在本申请提供的技术方案中，通过将深度训练模型库部署在便携式设备中，这样，无需将待处理输电线路图像回传至远程的云平台服务器，便携式设备即可以对待处理输电线路图像进行处理，在本地就可以得到待处理输电线路图像的处理结果。因此本申请可以提高得到输电线路图像分析结果的实时性，从而使得巡检人员可以及时排查出输电线路的各种缺陷，确保输电线路安全。

可选的，在一种可能的设计方式中，上述“场景类型”可以为鸟巢异物检测、螺栓锈蚀检测和玻璃绝缘子自爆检测中的任意一种。

可选的，在另一种可能的设计方式中，便携式设备设置有通用串行总线USB接口，便携式设备通过USB接口与用户终端连接。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的输电线路图像的处理方法还包括通过以下方式训练目标深度训练模型：

根据目标场景的场景类型，从第二对应关系中确定训练集中样本图像的图像特征和处理方式；图像特征包括图像数量、图像大小、图像采集角度以及图像曝光度中的至少一种；处理方式包括标注方式、检测目标以及检测属性；第二对应关系包括场景类型、图像特征以及处理方式三者的对应关系；

根据图像特征从历史输电线路图像进行筛选，得到样本图像；