电力设备温度视觉定位方法、装置、及存储介质与流程

本发明涉及电力设备检测，尤其涉及一种电力设备温度视觉定位方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、目前电力设备检测的工作，主要是以红外图片为研究对象，研究电力设备异常发热的问题。由于红外图片包含多种伪彩色，拍摄环境复杂导致的被拍摄设备干扰严重等问题。

2、现有的方法存在检测准确率低、模型泛化能力较差等缺陷。目前大多数基于深度学习的电力设备检测模型，其检测结果均是将电力设备区域用轴对齐矩形框进行标记，存在无法表达电力设备真实形状，无法精确区分电力设备和背景，难以分离密集分布的电力设备目标等问题，导致定位精度难以进一步提高。

技术实现思路

1、本发明提供一种电力设备温度视觉定位方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于能够解决现有技术中，基于深度学习的电力设备检测模型将电力设备区域用轴对齐矩形框进行标记，存在无法表达电力设备真实形状，无法精确区分电力设备和背景，难以分离密集分布的电力设备目标，从而导致定位精度低等问题。

2、第一方面，为实现上述目的，本发明提供的一种电力设备温度视觉定位方法，所述方法包括：

3、从采集的绝缘子信息数据中提取温度视觉矩阵；其中，在所述温度视觉矩阵中，每一个元素的数值，对应环境中一块区域的实际温度值；

4、对所述温度视觉矩阵的短边上下分别零填充处理，使所述温度视觉矩阵的短边与长边的长度相等，得到填充后的温度视觉矩阵；

5、将所述填充后的温度视觉矩阵作为输入，对预设定向框检测模型的基础模型进行训练，得到电力设备定向框检测模型；其中，在所述基础模型中，采用旋转目标检测技术对定向框的角度进行分类；

6、通过将待检测的目标设备的绝缘子温度值矩阵数据输入所述电力设备定向框检测模型中，以得到所述目标设备的电力设备定向框；

7、基于所述目标设备的电力设备定向框中的相对位置信息，根据从所述目标设备的电力设备定向框中提取到的最大连通域，确定所述目标设备的部件框，以完成对所述目标设备的温度视觉定位。

8、此外，优选的方案是，所述从采集的绝缘子信息数据中提取温度视觉矩阵包括：

9、通过红外热像仪，对绝缘子的信息数据进行采集，得到红外通用数据文件存储格式的图像；

10、从所述红外通用数据文件存储格式的图像中提取尺寸为640*480*1的温度视觉矩阵。

11、此外，优选的方案是，所述对所述温度视觉矩阵的短边上下分别零填充处理，使所述温度视觉矩阵的短边与长边的长度相等，得到填充后的温度视觉矩阵包括：

12、对所述温度视觉矩阵的短边上下分别零填充处理，使所述温度视觉矩阵的尺寸由640*480*1填充为640*640*1，得到初级填充温度视觉矩阵；

13、将所述初级填充温度视觉矩阵的数字取值范围收缩至0~255，得到填充后的温度视觉矩阵。

14、此外，优选的方案是，所述基础模型采用retinanet网络作为框架，采用resnet50和fpn作为主干特征提取网络。

15、此外，优选的方案是，所述在所述基础模型中，采用旋转目标检测技术对定向框的角度进行分类包括：

16、采用长边表示法表示绝缘子的定向框信息，其中，c_x与c_y表示旋转矩形框的中心坐标；longside表示最长边；shortside表示短边；theta表示最长边到x轴逆时针旋转的夹角，逆时针方向角度为负，theta的范围为-180°- 0°。

17、此外，优选的方案是，所述将所述填充后的温度视觉矩阵作为输入，对预设定向框检测模型的基础模型进行训练，得到电力设备定向框检测模型包括：

18、将所述填充后的温度视觉矩阵所对应的电力设备温度值数据集按照8:2 的比例分为训练集与测试集；

19、通过所述训练集对所述基础模型进行训练，得到初级训练模型；

20、通过所述测试集对所述初级训练模型进行测试，当所述初级训练模型的损失曲线满足预设模型训练损失要求时，得到电力设备定向框检测模型。

21、此外，优选的方案是，所述电力设备定向框检测模型的评估方法包括：精准率和召回率；其中，

22、所述精准率的计算公式为：p=tp/(tp+fp)；

23、所述召回率的计算公式为：r=tp/(tp+fn)；其中，

24、tp表示正确识别为电力设备的数量，fp表示错误识别为电力设备的数量，fn表示错误识别为非电力设备的数量。

25、此外，优选的方案是，所述基于所述目标设备的电力设备定向框中的相对位置信息，根据从所述目标设备的电力设备定向框中提取到的最大连通域，确定所述目标设备的部件框，以完成对所述目标设备的温度视觉定位包括：

26、将位于所述目标设备的电力设备定向框外部的绝缘子温度值设置为0，并对所述目标设备的绝缘子温度值矩阵对应的图像进行二值化处理，得到目标设备的二值化图像；

27、获取所述二值化图像中的电力设备定向框内的最大连通域；

28、基于所述目标设备的电力设备定向框中的相对位置信息，根据所述最大连通域确定所述目标设备的部件框，以完成对所述目标设备的温度视觉定位。

29、第二方面，为了解决上述问题，本发明还提供一种电力设备温度视觉定位装置，所述装置包括：

30、矩阵提取模块，用于从采集的绝缘子信息数据中提取温度视觉矩阵；其中，在所述温度视觉矩阵中，每一个元素的数值，对应环境中一块区域的实际温度值；

31、零填充模块，用于对所述温度视觉矩阵的短边上下分别零填充处理，使所述温度视觉矩阵的短边与长边的长度相等，得到填充后的温度视觉矩阵；

32、模型训练模块，用于将所述填充后的温度视觉矩阵作为输入，对预设定向框检测模型的基础模型进行训练，得到电力设备定向框检测模型；其中，在所述基础模型中，采用旋转目标检测技术对定向框的角度进行分类；

33、定相框检测模块，用于通过将待检测的目标设备的绝缘子温度值矩阵数据输入所述电力设备定向框检测模型中，以得到所述目标设备的电力设备定向框；

34、温度视觉定位模块，用于基于所述目标设备的电力设备定向框中的相对位置信息，根据从所述目标设备的电力设备定向框中提取到的最大连通域，确定所述目标设备的部件框，以完成对所述目标设备的温度视觉定位。

35、第三方面，为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的电力设备温度视觉定位方法。

36、本发明提出的电力设备温度视觉定位方法、装置及存储介质，通过在对基础模型进行训练时加入角度分类，使得在轴对齐的定向框中加入角度信息，实现电力设备定向框检测精准性的提升，在定向框检测的基础上，结合图像处理方法，确定待检测的目标设备的部件框，从而精准定位电力设备的各部件位置，从而更利于电力设备的异常发热检测和故障诊断的精确进行。

37、