一种输电线路异物入侵监测方法及装置制造方法及图纸

技术编号:19023906 阅读:60 留言:0更新日期:2018-09-26 19:11
本发明专利技术实施例提供的一种输电线路异物入侵监测方法及装置,属于图像处理技术领域。该方法包括:获取待处理图像数据;获取所述待处理图像数据中的特征图;获取所述特征图中与预设目标物体匹配的目标候选区域;基于所述目标候选区域与所述特征图进行分类识别,获取识别结果;基于所述识别结果判断所述待处理图像数据中是否出现异物入侵。通过先获取待处理图像数据;再获取所述待处理图像数据中的特征图;接着再获取所述特征图中与预设目标物体匹配的目标候选区域;然后基于所述目标候选区域与所述特征图进行分类识别,获取识别结果;最后基于所述识别结果判断所述待处理图像数据中是否出现异物入侵。从而有效地提高了对异物源识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路异物入侵监测方法及装置
本专利技术涉及图像处理
,具体而言,涉及一种输电线路异物入侵监测方法及装置。
技术介绍
目前输电线路分布范围广,常常穿越城市和乡村,且随着经济的快速发展,城乡基础建设越来越频繁,其运行常受到人们生产和建筑单位施工的干扰,在地广人稀的地方,也易受到自然生长的树木、农作物碰触,以及一些针对铁塔和线缆的偷盗行为的干扰,从而造成对输电线路的破坏、大面积停电等现象。因此,如何解决上述问题是目前亟需解决的技术难题。
技术实现思路
本专利技术提供的一种输电线路异物入侵监测方法及装置,旨在改善上述问题。本专利技术提供的输电线路异物入侵监测方法,应用于服务器,包括:获取待处理图像数据;获取所述待处理图像数据中的特征图;获取所述特征图中与预设目标物体匹配的目标候选区域;基于所述目标候选区域与所述特征图进行分类识别,获取识别结果;基于所述识别结果判断所述待处理图像数据中是否出现异物入侵。可选地,所述的获取所述特征图中与预设目标物体匹配的目标候选区域,包括:获取所述特征图中与预设目标物体匹配的多个候选区域;基于候选区域融合提取算法对所述多个候选区域进行融合,生成目标候选本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路异物入侵监测方法,应用于服务器,其特征在于,包括:获取待处理图像数据;获取所述待处理图像数据中的特征图;获取所述特征图中与预设目标物体匹配的目标候选区域;基于所述目标候选区域与所述特征图进行分类识别,获取识别结果;基于所述识别结果判断所述待处理图像数据中是否出现异物入侵。

【技术特征摘要】
1.一种输电线路异物入侵监测方法,应用于服务器,其特征在于,包括:获取待处理图像数据;获取所述待处理图像数据中的特征图;获取所述特征图中与预设目标物体匹配的目标候选区域;基于所述目标候选区域与所述特征图进行分类识别,获取识别结果;基于所述识别结果判断所述待处理图像数据中是否出现异物入侵。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的获取所述特征图中与预设目标物体匹配的目标候选区域,包括:获取所述特征图中与预设目标物体匹配的多个候选区域;基于候选区域融合提取算法对所述多个候选区域进行融合,生成目标候选区域。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的基于所述目标候选区域与所述特征图进行分类识别,获取识别结果,包括:基于所述目标候选区域与所述特征图进行分类识别,获取所述目标候选区域中的每个区域特征;获取每个所述区域特征所对应的权重值;基于分类方法对每个带权重值的所述区域特征进行分类,获取识别结果。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的获取所述待处理图像数据中的特征图,包括:基于预设的深度神经网络模型提取所述待处理图像数据中的特征图。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述的预设的深度神经网络模型的建立包括:将异物源抽象为所有阻断电力线特征的物体,在电力线区域内模拟生成各种不规则形状的异物源来补充样本数据;基于所述样本数据建立样本库,所述样本库包括异物源样本库和绝缘子样本库;基于所述样本库以及预设训练参数进行深度神经网络训练,得到预设的深度神经网络模型...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈明芽
申请(专利权)人:杭州华雁云态信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:浙江,33

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