基于标注区域的地下电缆故障检测方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于标注区域的地下电缆故障检测方法和装置。所述方法包括：接收机器人所采集的地下电缆图像；对所述地下电缆图像进行识别以得到标注区域，并将所述标注区域发送给用户终端进行显示；接收所述用户终端针对所述标注区域的反馈信息；当所述反馈信息表示对所述标注区域进行再次采集时，则向所述机器人发送采集与所述标注区域对应的图像的采集指令；接收所述机器人根据所述采集指令所采集的二次图像，并对所述二次图像进行识别，以判断所述地下电缆是否故障。采用本方法能够提高准确性。

Fault detection method and device of underground cable based on marked area

【技术实现步骤摘要】
基于标注区域的地下电缆故障检测方法和装置
本申请涉及地下电缆故障检测
，特别是涉及一种基于标注区域的地下电缆故障检测方法和装置。
技术介绍
埋设于地下的电缆，在电力传输过程中，往往会由于电缆本身的温度升高发生爆炸；又或者，由于地下铺设管道进水，导致电缆发生损坏，进而影响电缆的正常传输。传统技术中，为了对地下电缆进行监测，需要人工对电缆进行逐个排查，从而降低了监测的效率。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高准确性的基于标注区域的地下电缆故障检测方法和装置。一种基于标注区域的地下电缆故障检测方法，所述方法包括：接收机器人所采集的地下电缆图像；对所述地下电缆图像进行识别以得到标注区域，并将所述标注区域发送给用户终端进行显示；接收所述用户终端针对所述标注区域的反馈信息；当所述反馈信息表示对所述标注区域进行再次采集时，则向所述机器人发送采集与所述标注区域对应的图像的采集指令；接收所述机器人根据所述采集指令所采集的二次图像，并对所述二次图像进行识别，以判断所述地下电缆是否故障。在其中一个实施例中，所述对所述地下电缆图像进行识别以得到标注区域，包括：基于预先训练的地下电缆故障识别模型对所述地下电缆图像进行识别，以判断所述地下电缆存在故障的概率是否在预设范围内，若在预设范围内，则通过地下电缆故障识别模型提取所述地下电缆图像中的标注区域；所述地下电缆故障识别模型的训练方式包括：获取历史数据，并对所述历史数据中的故障区域进行标注；对标注后的历史数据进行训练得到地下电缆故障识别模型。在其中一个实施例中，所述接收所述用户终端针对所述标注区域的反馈信息之后，还包括：当所述反馈信息表示地下电缆存在故障时，则输出地下电缆存在故障的结果，并将所述标注区域和所述地下电缆存在故障的结果进行关联存储。在其中一个实施例中，所述方法还包括：当关联存储的所述标注区域和所述地下电缆存在故障的结果的数量达到预设数量时，则通过关联存储的所述标注区域和所述地下电缆存在故障的结果对所述地下电缆故障识别模型进行再次训练。在其中一个实施例中，所述对所述二次图像进行识别，以判断所述地下电缆是否故障，包括：根据所述预先训练的地下电缆故障识别模型对所述二次图像进行识别，以判断所述地下电缆是否故障。一种基于标注区域的地下电缆故障检测装置，所述装置包括：第一接收模块，用于接收机器人所采集的地下电缆图像；标注模块，用于对所述地下电缆图像进行识别以得到标注区域，并将所述标注区域发送给用户终端进行显示；第二接收模块，用于接收所述用户终端针对所述标注区域的反馈信息；采集指令发送模块，用于当所述反馈信息表示对所述标注区域进行再次采集时，则向所述机器人发送采集与所述标注区域对应的图像的采集指令；第三接收模块，用于接收所述机器人根据所述采集指令所采集的二次图像，并对所述二次图像进行识别，以判断所述地下电缆是否故障。在其中一个实施例中，所述标注模块包括：标注单元，用于基于预先训练的地下电缆故障识别模型对所述地下电缆图像进行识别，以判断所述地下电缆存在故障的概率是否在预设范围内，若在预设范围内，则通过地下电缆故障识别模型提取所述地下电缆图像中的标注区域；所述装置还包括：历史数据获取模块，用于获取历史数据，并对所述历史数据中的故障区域进行标注；第一训练模块，用于对标注后的历史数据进行训练得到地下电缆故障识别模型。在其中一个实施例中，所述装置还包括：关联存储模块，用于当所述反馈信息表示地下电缆存在故障时，则输出地下电缆存在故障的结果，并将所述标注区域和所述地下电缆存在故障的结果进行关联存储。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述中任一项所述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的方法的步骤。上述基于标注区域的地下电缆故障检测方法和装置，对采集的地下电缆图像首先进行识别，如果能判断出故障，则直接输出故障，否则则可以进行标注得到标注区域，以便于用户查看该标注区域，若用户根据经验不能判断该标注区域是否故障，则向机器人发送图像的采集指令，以便于机器人再次采集二次图像，从而根据二次图像来进行识别以判断地下电缆是否故障，提高了准确性。附图说明图1为一个实施例中基于标注区域的地下电缆故障检测方法的应用场景图；图2为一个实施例中基于标注区域的地下电缆故障检测方法的流程示意图；图3为一个实施例中基于标注区域的地下电缆故障检测装置的结构框图；图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的基于标注区域的地下电缆故障检测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，机器人106、终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。机器人106采集地下电缆图像，并将所采集的地下电缆图像发送给服务器104，服务器104对地下电缆图像进行识别，以判断地下电缆是否故障，若故障，则直接输出故障的结果，否则识别出疑似故障的区域进行标注得到标注区域，并发送给用户终端进行判断，若用户终端不能判断该标注区域是否故障，则直接向机器人发送图像的采集指令，以便于机器人再次采集二次图像，从而根据二次图像来进行识别以判断地下电缆是否故障。对采集的地下电缆图像首先进行识别，如果能判断出故障，则直接输出故障，否则则可以进行标注得到标注区域，以便于用户查看该标注区域，若用户根据经验不能判断该标注区域是否故障，则向机器人发送图像的采集指令，以便于机器人再次采集二次图像，从而根据二次图像来进行识别以判断地下电缆是否故障，提高了准确性。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于标注区域的地下电缆故障检测方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：S202：接收机器人所采集的地下电缆图像。具体地，地下电缆图像是由机器人所采集的，其可以是红外图像、紫外图像或者是自然光图像，其中自然光图像是在机器人所携带的光源点亮的前提下所采集的。在其他实施例中，该地下电缆图像可以是由红外图像、紫外图像以及自然光图像所拼接形成的具有多种特征的图像。S204：对所述地下电缆图像进行识别以得到标注区域，并将所述标注区域发送给用户终端进行显示。具体地，服务器可以对所采集的地下电缆图像进行识别，以判本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于标注区域的地下电缆故障检测方法，所述方法包括：/n接收机器人所采集的地下电缆图像；/n对所述地下电缆图像进行识别以得到标注区域，并将所述标注区域发送给用户终端进行显示；/n接收所述用户终端针对所述标注区域的反馈信息；/n当所述反馈信息表示对所述标注区域进行再次采集时，则向所述机器人发送采集与所述标注区域对应的图像的采集指令；/n接收所述机器人根据所述采集指令所采集的二次图像，并对所述二次图像进行识别，以判断所述地下电缆是否故障。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于标注区域的地下电缆故障检测方法，所述方法包括：
接收机器人所采集的地下电缆图像；
对所述地下电缆图像进行识别以得到标注区域，并将所述标注区域发送给用户终端进行显示；
接收所述用户终端针对所述标注区域的反馈信息；
当所述反馈信息表示对所述标注区域进行再次采集时，则向所述机器人发送采集与所述标注区域对应的图像的采集指令；
接收所述机器人根据所述采集指令所采集的二次图像，并对所述二次图像进行识别，以判断所述地下电缆是否故障。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述地下电缆图像进行识别以得到标注区域，包括：
基于预先训练的地下电缆故障识别模型对所述地下电缆图像进行识别，以判断所述地下电缆存在故障的概率是否在预设范围内，若在预设范围内，则通过地下电缆故障识别模型提取所述地下电缆图像中的标注区域；
所述地下电缆故障识别模型的训练方式包括：
获取历史数据，并对所述历史数据中的故障区域进行标注；
对标注后的历史数据进行训练得到地下电缆故障识别模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述接收所述用户终端针对所述标注区域的反馈信息之后，还包括：
当所述反馈信息表示地下电缆存在故障时，则输出地下电缆存在故障的结果，并将所述标注区域和所述地下电缆存在故障的结果进行关联存储。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当关联存储的所述标注区域和所述地下电缆存在故障的结果的数量达到预设数量时，则通过关联存储的所述标注区域和所述地下电缆存在故障的结果对所述地下电缆故障识别模型进行再次训练。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述二次图像进行识别，以判断所述地下电缆是否故障，包括：
根据所述预先训练的地下电缆故障识别模型对所述二次图像进行识别，...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁茂银，
申请(专利权)人：湖南国奥电力设备有限公司，袁茂银，
类型：发明
国别省市：湖南;43