电缆沟道异物识别方法及装置与流程

本技术涉及电缆运维，具体而言，涉及一种电缆沟道异物识别方法及装置。

背景技术：

1、电缆沟是用以敷设和更换电力或电讯电缆设施的地下管道，也是被敷设电缆设施的围护结构。电缆沟有矩形、圆形、拱形等管道结构形式，鉴于电缆沟结构的复杂性，在地下电缆沟中电缆线路附近可能会堆积瓦碌、垃圾等异物，这些异物可能会破坏电力电缆的外护层，因此需要对地下电缆沟内部进行周期性巡查。而在对电缆沟内部进行巡查时，通常采用小车配备摄像头的方式获取电缆沟内部的图像，但由于地下环境通常光线较暗，通过上述方式获取的电缆沟内部的图像可能存在图像质量差、模糊、噪点干扰等问题，从而导致工作人员无法及时发现异物。

2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种电缆沟道异物识别方法及装置，以至少解决相关技术中难以及时且准确地发现电缆沟道中的异物，影响电缆安全运行的技术问题。

2、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种电缆沟道异物检测方法，包括：周期性采集电缆沟道中目标区域的第一图像；对于每个采集时刻的第一图像，对第一图像进行图像增强处理，得到第二图像，并利用预训练的异物检测模型对第二图像进行检测，得到异物检测结果，其中，异物检测结果中至少包括：异物位置、异物类型、异物数量；依据多个采集时刻的异物检测结果确定目标区域的异物风险等级，并执行与异物风险等级对应的异物处理操作。

3、可选地，对第一图像进行图像增强处理，得到第二图像，包括：依据第一图像中的暗通道确定第一图像的全局亮度值，并依据全局亮度值对第一图像进行亮度增强处理，得到第三图像；利用目标对比度增强方法对第三图像进行对比度增强处理，得到第二图像，其中，目标对比度增强方法包括以下至少之一：灰度拉伸方法、直方图均衡化方法、自适应直方图均衡化方法、自适应增益方法。

4、可选地，依据第一图像中的暗通道确定第一图像的全局亮度值，并依据全局亮度值对第一图像进行亮度增强处理，得到第三图像，包括：将第一图像转换为灰度图像，并计算灰度图像中每个像素的rgb三通道中的最小通道值，依据各个像素的最小通道值对灰度图像进行最小值滤波，得到第一图像对应的暗通道图像；确定暗通道图像中的目标区域中的最小像素值为全局亮度值，其中，目标区域包括：暗通道图像的前景区域，或暗通道图像中平均亮度高于预设亮度阈值的区域；依据全局亮度值和预设增益参数对第一图像进行亮度增强处理，得到第三图像。

5、可选地，异物检测模型的训练过程包括：构建初始检测模型，其中，初始检测模型中至少包括：区域建议网络和卷积神经网络；获取多种光照条件下电缆沟道不同位置的第四图像，并确定每个第四图像的异物标注信息，其中，异物标注信息中至少包括：第四图像中各个异物的第一异物类型、异物标注框坐标，每个异物标注框的第一置信度评分，若第四图像中存在异物，第一置信度评分为1，若第四图像中不存在异物，第一置信度评分为0；对多个第四图像进行预处理，得到多个第五图像，其中，预处理包括以下至少之一：图像缩放、归一化、颜色空间转换、亮度增强、对比度增强；将多个第五图像划分为训练集和测试集；利用训练集对初始检测模型进行训练，并利用测试集对训练后的初始检测模型进行测试，直至得到异物检测模型。

6、可选地，利用训练集对初始检测模型进行训练，包括：对于训练集中的每个第五图像，利用区域建议网络对第五图像进行分析，得到多个异物候选框的候选框信息，其中，候选框信息中至少包括：异物候选框坐标、异物候选框的第二置信度评分；利用卷积神经网络对每个异物候选框进行分类，得到每个异物候选框的第二异物类型；依据训练集中每个第五图像的候选框信息、第二异物类型、异物标注信息构建目标损失函数；在迭代训练过程中，根据目标损失函数调整初始检测模型的模型参数。

7、可选地，依据训练集中每个第五图像的候选框信息、第二异物类型、标注信息构建目标损失函数，包括：依据训练集中每个第五图像的异物候选框坐标和异物标注框坐标构建第一损失函数；依据训练集中每个第五图像的异物候选框的第二置信度评分和异物标注框的第一置信度评分构建第二损失函数；依据训练集中每个第五图像的第二异物类型和第一异物类型构建第三损失函数；将第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数累加得到目标损失函数。

8、可选地，依据多个采集时刻的异物检测结果确定目标区域的异物风险等级，包括：获取当前采集时刻的第一异物检测结果和当前采集时刻之前预设数量个采集时刻的第二异物检测结果；若第一异物检测结果满足任一第一条件，确定目标区域为异物高风险区域，其中，第一条件包括：异物位置位于电缆上、异物类型是金属类异物、异物数量超过预设数量阈值；若第一异物检测结果不满足所有第一条件，依据第一异物检测结果中的异物数量和第二异物检测结果中的异物数量计算异物平均增长率；若平均增长率不小于预设增长率阈值，确定目标区域为异物中风险区域；若平均增长率小于预设增长率阈值，确定目标区域为异物低风险区域。

9、可选地，执行与异物风险等级对应的异物处理操作，包括：在目标区域为异物高风险区域时，向目标对象发送第一告警信息，其中，第一告警信息用于指示目标区域中存在危险异物需要进行清理；在目标区域为异物中风险区域时，向目标对象发送第二告警信息，其中，第二告警信息用于提示目标区域可能存在隐患需要进行检查；在目标区域为异物低风险区域时，不执行异物处理操作。

10、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种电缆沟道异物检测装置，包括：采集模块，用于周期性采集电缆沟道中目标区域的第一图像；检测模块，用于对于每个采集时刻的第一图像，对第一图像进行图像增强处理，得到第二图像，并利用预训练的异物检测模型对第二图像进行检测，得到异物检测结果，其中，异物检测结果中至少包括：异物位置、异物类型、异物数量；处理模块，用于依据多个采集时刻的异物检测结果确定目标区域的异物风险等级，并执行与异物风险等级对应的异物处理操作。

11、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，该非易失性存储介质包括存储的计算机程序，其中，非易失性存储介质所在设备通过运行该计算机程序执行上述的电缆沟道异物检测方法。

12、在本技术实施例中，周期性采集电缆沟道中目标区域的第一图像；对于每个采集时刻的第一图像，对第一图像进行图像增强处理，得到第二图像，并利用预训练的异物检测模型对第二图像进行检测，得到异物检测结果，其中，异物检测结果中至少包括：异物位置、异物类型、异物数量；依据多个采集时刻的异物检测结果确定目标区域的异物风险等级，并执行与异物风险等级对应的异物处理操作。其中，对采集到的图像进行增强处理，可以降低噪点的影响，增加图像的对比度，进一步提升图像的质量和清晰度；利用预训练的模型可以更准确地获取图像中的异物检测结果，基于图像中的异物检测结果可以为工作人员提供决策支持，帮助工作人员及时发现并处理潜在的问题，提高电缆系统的可靠性和维护效率，有效解决了相关技术中难以及时且准确地发现电缆沟道中的异物，影响电缆安全运行的技术问题。