[发明专利]变电站设备缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种变电站设备缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：本轮迭代训练的过程中，根据无标签的第一变电站设备样本图，确定本轮的第一相似度和第二相似度；第一相似度是本轮产生的本轮编码特征与本轮参考特征之间的相似度；第二相似度是本轮编码特征与各个参考特征之间的相似度；基于本轮的第一相似度和第二相似度，对本轮的第一编码器网络和第二编码器网络进行调参，将本轮参考特征添加至参考特征集合，并继续下一轮迭代训练；基于迭代停止时得到的第二编码器网络训练设备缺陷检测模型；训练完毕的设备缺陷检测模型用于对变电站设备进行缺陷检测。采用本方法能够降低对变电站设备进行缺陷检测的成本。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种变电站设备缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

近年来，国民经济发展迅速，对电能的需求越来越多，而变电站作为电力系统中对电压和电流进行变换，接受电能及分配电能的场所，也随之增多。变电站中包括各种各样的设备，确保这些设备的正常运行至关重要。

传统技术中，通过人工巡视变电站的方式观察设备，以保证变电站中设备的正常运行。但是，变电站规模较大且变电站数量较多，这种人工巡视的方式无法避免人工成本高的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低损失的图像识别模型处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种变电站设备缺陷检测方法。所述方法包括：

本轮迭代训练的过程中，根据无标签的第一变电站设备样本图，确定本轮的第一相似度和第二相似度；所述第一相似度是本轮迭代训练产生的本轮编码特征与本轮参考特征之间的相似度；所述第二相似度是所述本轮编码特征与参考特征集合中各个参考特征之间的相似度；所述本轮编码特征是本轮的所述第一编码器网络从所述第一变电站设备样本图中提取的；所述本轮参考特征是本轮的所述第二编码器网络基于所述第一变电站设备样本图进行特征提取得到；

基于所述本轮的第一相似度和第二相似度，对本轮的第一编码器网络和第二编码器网络进行调参，将本轮参考特征添加至所述参考特征集合，并继续下一轮迭代训练；

将迭代停止时得到的第二编码器网络确定为目标编码器网络，基于所述目标编码器网络训练设备缺陷检测模型；训练完毕的设备缺陷检测模型用于对变电站设备进行缺陷检测。

在其中一个实施例中，所述基于所述目标编码器网络训练设备缺陷检测模型包括：

根据所述目标编码器网络确定待训练的初始的设备缺陷检测模型；所述初始的设备缺陷检测模型中主干网络的参数为所述目标编码器网络的参数；

根据多个带标签的第二变电站设备样本图对所述初始的设备缺陷检测模型进行迭代训练；训练完毕的目标缺陷检测模型用于对变电站设备进行缺陷检测。

在其中一个实施例中，所述多个带标签的第二变电站设备样本图是多个具有标签的锈蚀设备样本图；

所述根据带标签的第二变电站设备样本图对所述初始的设备缺陷检测模型进行迭代训练包括：

基于多个所述锈蚀设备样本图对所述初始的设备缺陷检测模型进行迭代优化，得到训练完毕的目标缺陷检测模型；所述目标缺陷检测模型用于检测变电站运维图像中的设备锈蚀情况。

在其中一个实施例中，所述基于所述本轮的第一相似度和第二相似度，对本轮的第一编码器网络和第二编码器网络进行调参包括：

朝着使本轮的所述第一相似度增大、且使本轮的所述第二相似度减小的方向，对第一编码器网络和第二编码器网络进行调参。

在其中一个实施例中，所述对第一编码器网络和第二编码器网络进行调参包括：