[发明专利]一种接线端子锈蚀全景监控图像的边缘侧轻量化处理方法

说明书

一种接线端子锈蚀全景监控图像的边缘侧轻量化处理方法，属于特高压换流站全景监控图像处理技术领域，解决大量重复的特高压换流站保护装置接线端子锈蚀图片数据直接上传至云端，占用大量云端资源问题；利用基于双注意力MobileNet提取特征，在边缘侧构建一个能精准识别和定位接线端子锈蚀的小体量的轻量级检测模型，处理大量重复的锈蚀监控数据，并采用双注意力模型对轻量化后的网络结构进行优化，弥补了由于减少参数带来的精度损失，能做到在低参数量和低时延的情况下依旧精准的识别和定位出锈蚀区域，减少了参数量的同时提升检测速度和检测精度，具有更好鲁棒性和泛化能力，将原本放在云端处理的数据放在边缘侧进行处理，节省云端存储空间和传输带宽。

技术领域

本发明属于特高压换流站全景监控图像处理技术领域，涉及一种接线端子锈蚀全景监控图像的边缘侧轻量化处理方法。

背景技术

随着电网的发展，电网互联规模不断加大，网内电气联系更加紧密，大电网的安全稳定问题越来越突出，运行管理技术难度和安全风险明显加大。特高压换流站的安全可靠运行对于电网的安全稳定运行起着不言而喻的重要作用，因此在特高压日常的运维过程中需要人工巡检排查设备故障，以保证系统的安全稳定性。然而这种人工巡检模式的工作强度大，巡检性能易受人员的经验责任心影响。为了提升对特高压换流站运维管理的效率，特高压换流站内广泛部署了全景监视系统用于监测各环节设备的运行状态。

特高压换流站保护装置需要监测的适用于特高压直流保护核心环节状态信号参量如下：A.出口压板状态监视；B.屏柜内端子排测温；C.屏柜内二次设备前面板监视；D.屏柜内二次设备的工作温度；E.屏柜内二次设备的工作电压；F.光纤的光强监测；G.电缆的绝缘检测；H.出口回路检测；I.辅助接点位置；J.电缆状态的检测；K.环境的参量的检测，比如温度、湿度等；L.接线端子的锈蚀状态。屏柜和室外的端子箱都属于特高压换流站保护装置，最核心的保护信息都反馈在室内屏柜和室外的端子箱，因此需要特别关注屏柜和室外的端子箱的保护状态，而架设于小室外的端子箱以及其内部的接线端子由于潮湿、多尘、密闭的环境会产生锈蚀，从而威胁换流站的正常运行，危害整个电力系统的安全，因此需要通过监视系统实时监视小室外的端子箱锈蚀状态，当摄像头确定以后，上位机一直采集同等条件下的接线端子锈蚀数据，因此特高压换流站小室内的监控数据具有重复性，大量重复的数据上传的意义不大，占用了云端大量存储空间和传输带宽；因此如何将大量重复的接线端子锈蚀图片数据进行轻量化处理后再上传至云端，避免大量重复的数据占用云端资源，是目前特高压换流站保护系统全景监视系统亟需解决的问题。

现有技术中，公开日期为2019年的文献《CorrosionIdentificationofFittingsBasedonComputerVision》(Zhiren Tian，2019 International Conference on ArtificialIntelligence and Advanced Manufacturing(AIAM))针对锈蚀故障的颜色特征，分别通过HSI空间和RGB模型进行锈蚀区域的识别分割和检测。2018年7月公开的文献《Quantitybeats quality for semantic segmentation ofcorrosion in images》(Will Nash，Research Gate)通过对锈蚀场景进行了分割和提取；2019年4月公开的文献《基于迁移学习卷积神经网络的电缆隧道锈蚀识别算法》(周自强等，中国电力)通过引入了迁移学习来解决小数据样本的问题，在一定程度上提高了锈蚀检测的效果。上述这些文献的目标检测算法均依赖于大型卷积神经网络，算法模型存在参数量过大、检测速度过慢等问题，不能满足特高压换流站保护系统锈蚀检测的实时响应要求。

发明内容

本发明的目的在于设计一种接线端子锈蚀全景监控图像的边缘侧轻量化处理方法，以解决目前大量重复的特高压换流站保护装置接线端子锈蚀图片数据直接上传至云端，占用大量云端资源的问题。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：

一种接线端子锈蚀全景监控图像的边缘侧轻量化处理方法，包括以下步骤：