[发明专利]输电线路异物检测方法、网络训练方法、装置和设备

说明书

本申请涉及一种输电线路异物检测方法、网络训练方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取目标输电线路的待识别图像集；待识别图像集包括不存在异物的第一图像集和存在待识别异物的第二图像集；将待识别图像集输入至第一中间网络，通过第一图像集建立背景模型，根据背景模型确定第二图像集中待识别异物的预测区域；将具有预测区域的待识别图像集输入至第二中间网络，得到待识别异物的类别。本申请采用的方案能够根据背景模型，在第二图像集确定单一的预测区域，减小了计算量。

技术领域

本申请涉及电力传输技术领域，特别是涉及一种输电线路异物检测方法、网络训练方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

输电线路是架设在地面上用于传输电能的设备。由于输电线路暴露在外，容易受到外来物体的干扰，这种来自于异物的干扰可能会导致电路中断甚至故障。因此，识别外来异物对于确保持续稳定的电源供应非常重要。

传统技术中，通过拍摄设备获取输电线路的图像或视频后，通过区域生成网络的大量计算生成多个候选框，再进一步根据多个候选框进行筛选确定异物位置。

然而，计算量的庞大导致对异物的检测速度较慢，无法实时确定输电线路上的异物位置和类别。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够快速确定异物位置和类别的输电线路异物检测方法、网络训练方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供一种输电线路异物检测方法。该方法包括：

获取目标输电线路的待识别图像集；待识别图像集包括不存在异物的第一图像集和存在待识别异物的第二图像集；

将待识别图像集输入至第一中间网络，通过第一图像集建立背景模型，根据背景模型确定第二图像集中待识别异物的预测区域；

将具有预测区域的待识别图像集输入至第二中间网络，得到待识别异物的类别。

在其中一个实施例中，第一中间网络包括显著图网络和背景建模网络；通过第一图像集建立背景模型，根据背景模型确定第二图像集中待识别异物的预测区域，包括：

通过显著图网络对第二图像集的背景和前景进行预处理；

根据第一图像集，通过背景建模网络建立背景模型，根据背景模型确定待识别异物在第二图像集的预测区域。

在其中一个实施例中，根据第一图像集，通过背景建模网络建立背景模型，根据背景模型确定待识别异物在第二图像集的预测区域，包括：

通过背景建模网络根据第一图像集的预设数量的图像建立背景模型；

根据背景模型，通过前景检测算法确定待识别异物在第二图像集的预测区域。

第二方面，本申请提供一种网络训练方法。该方法包括以下步骤：

获取用于训练的多个第一图像；对第一图像中的已知异物进行信息标注，得到具有已知异物信息的第二图像；已知异物信息包括已知异物的位置；

将第二图像输入至生成对抗网络中，通过生成对抗网络对第二图像进行扩增，得到输电线路异物数据集；

将输电线路异物数据集输入待训练的第一中间网络；通过输电线路异物数据集建立背景模型，根据背景模型确定已知异物在数据集的预测区域。

在其中一个实施例中，第一中间网络包括显著图网络和背景建模网络；通过输电线路异物数据集建立背景模型，根据背景模型确定已知异物在数据集的预测区域，包括：

通过显著图网络对输电线路异物数据集的背景和前景进行预处理；