[发明专利]电气设备缺陷的检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了电气设备缺陷的检测方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取目标电气设备进行检测得到目标图像组；提取目标可见光图像中的目标可见光特征，以及目标红外图像的目标红外特征，并基于目标可见光特征和目标红外特征生成目标融合特征；检测目标融合特征中的多个目标检测框特征，并获取每个目标检测框特征对应的特征词组；从特征词组中，获取与目标检测框特征相匹配的特征词，并作为目标电气设备的缺陷检测结果。本申请通过同时采集电气设备的可将光图像和红外图像，并按照差异性权重将二者融合，增强了暗光情况下的成像效果，保证利用检测框特征得到的特征词更全面，同时提高了电气设备缺陷的检测准确性。

技术领域

本申请涉及电气设备检测领域，尤其涉及一种电气设备缺陷的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

电网的场景多变、电气设备繁杂以及作业人员众多等特点使得电网安全运行成为一个老生常谈的问题，因此如何利用机器代替人工高效的发现电气设备的缺陷，避免失电以及安全事故的发生越来越受到关注。然而现有电气设备的检测大多依赖于人工现场检测，检测效率较低，且花费成本较高。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种电气设备缺陷的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电气设备缺陷的检测方法，包括：

获取目标电气设备进行检测得到目标图像组，其中，所述目标图像组至少包括目标可见光图像以及目标红外图像；

提取所述目标可见光图像中的目标可见光特征，以及所述目标红外图像的目标红外特征，并基于所述目标可见光特征和所述目标红外特征生成目标融合特征；

检测所述目标融合特征中的多个目标检测框特征，并获取每个目标检测框特征对应的特征词组，其中，所述特征词组包括至少一个所述目标检测框特征对应的用于描述电气设备缺陷的特征词；

从所述特征词组中，获取与所述目标检测框特征相匹配的特征词，并作为所述目标电气设备的缺陷检测结果。

进一步的，所述目标可见光特征以及所述目标红外特征均为多尺度特征；

所述基于所述目标可见光特征和所述目标红外特征生成目标融合特征，包括：

将所述目标可见光特征与所述目标红外特征中一一对应的尺度特征输入预先训练好的权重模型，以使所述权重模型基于一一对应的尺度特征确定所述目标可见光特征和所述目标红外特征对应的差异性权重；

按照所述差异性权重对所述目标红外特征进行卷积计算，得到初始融合特征；

融合所述目标可见光特征以及所述初始融合特征，得到目标融合特征。

进一步的，所述检测所述目标融合图像中的多个目标检测框特征，包括：

通过预先训练的图像检测模型对所述目标融合特征进行检测，得到所述目标融合特征对应的图像检测结果，其中，所述图像检测结果包括：至少一个目标检测框；

提取所述目标检测框内的图像特征作为所述目标检测框特征。

进一步的，所述获取每个目标检测框特征对应的特征词组，包括：

获取所述目标检测框特征包括的多个子特征；

查询与所述子特征对应的至少一个候选特征词；

基于所述候选特征词构建所述目标检测框特征对应的特征词组。

进一步的，所述基于所述特征词组的全部特征词，得到所述目标检测框特征相匹配的目标缺陷类别，包括：