[发明专利]一种架空配电线路缺陷在线识别方法及系统

说明书

本发明涉及一种架空配电线路缺陷在线识别方法及系统。该方法包括获取配电网巡视图像数据集；对所述配电网巡视图像数据集中的配电网巡视图像进行曝光较正处理；对校正后的配电网巡视图像数据集中的配电网巡视图像，采用小波包函数进行降噪处理；对降噪处理后的消噪配电网巡视图像数据集中的配电网巡视图像进行数据增强处理，确定更新后的配电网巡视图像数据集；利用更新后的配电网巡视图像数据集和FasterR‑CNN算法，确定架空配电线路缺陷识别模型；利用架空配电线路缺陷识别模型对实时获取的配电网巡视图像进行缺陷识别。本发明能够提高识别效率与准确度。

技术领域

本发明涉及架空配电线路缺陷识别领域，特别是涉及一种架空配电线路缺陷在线识别方法及系统。

背景技术

针对配电巡检中现存巡检效率慢、工作强度大等缺点，通过有效应用计算机人工智能识别技术，构建架空配电线路典型缺陷特征数据集，基于图像识别技术建立架空配电线路典型缺陷的检测模型，实现对典型缺陷的分类，目标检测以及图像识别在设备端的应用。

但在数据集的收集过程，一些缺陷类别出现概率低，图像数量少，造成数据集的类间不平衡现象，进而造成检测模型的检测效率低。

因此，基于上述问题，亟需提供一种新的识别方法，进而提高识别效率与准确度。

发明内容

本发明的目的是提供一种架空配电线路缺陷在线识别方法及系统，能够提高识别效率与准确度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种架空配电线路缺陷在线识别方法，包括：

获取配电网巡视图像数据集；所述配电网巡视图像数据集包括不同缺陷类型的配电网巡视图像；所述缺陷类型包括：通道类缺陷、导线类缺陷、绝缘子类缺陷、金属氧化物避雷器类缺陷以及电子元件类缺陷；

对所述配电网巡视图像数据集中的配电网巡视图像进行曝光较正处理；

对校正后的配电网巡视图像数据集中的配电网巡视图像，采用小波包函数进行降噪处理；其中，利用公式确定小波分解系数；为通过阈值化函数得到的小波分解系数，ω_i,k为小波的分解系数，λ为阈值的大小；

对降噪处理后的消噪配电网巡视图像数据集中的配电网巡视图像进行数据增强处理，确定更新后的配电网巡视图像数据集；

利用更新后的配电网巡视图像数据集和FasterR-CNN算法，确定架空配电线路缺陷识别模型；

利用架空配电线路缺陷识别模型对实时获取的配电网巡视图像进行缺陷识别。

可选地，所述曝光较正处理包括：采用单模型校正过曝和欠曝的深度学习方法。

可选地，所述对校正后的配电网巡视图像数据集中的配电网巡视图像，采用小波包函数进行降噪处理，之前还包括：

采用傅里叶变换将校正后的配电网巡视图像数据集中的配电网巡视图像从空间域转换到频域。

可选地，所述数据增强处理包括：空域增强算法和频域增强算法。

可选地，所述数据增强处理包括：直方图均衡化方法。

可选地，所述直方图均衡化方法包括：

确定降噪处理后的消噪配电网巡视图像数据集中的配电网巡视图像对应的直方图；

对直方图采用累积分布函数进行灰度变换；

根据灰度变换后的直方图的灰度值进行合并。

一种架空配电线路缺陷在线识别系统，包括：