故障地下电缆定位方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种故障地下电缆定位方法和装置。所述方法包括：接收机器人所采集的红外图像；对所述红外图像进行识别以确定电缆所在的图像区域；将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆；根据故障的电缆对应的图像区域得到电缆位置；输出所述电缆位置。采用本方法能够提高定位准确性。

Positioning method and device of fault underground cable

【技术实现步骤摘要】
故障地下电缆定位方法和装置
本申请涉及地下电缆
，特别是涉及一种故障地下电缆定位方法和装置。
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。通常地，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，提供一种能够提高效率的故障地下电缆定位方法和装置。一种故障地下电缆定位方法，所述方法包括：接收机器人所采集的红外图像；对所述红外图像进行识别以确定电缆所在的图像区域；将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆；根据故障的电缆对应的图像区域得到电缆位置；输出所述电缆位置。在其中一个实施例中，所述对所述红外图像进行识别以确定电缆所在的图像区域，包括：对所述红外图像进行分割得到电缆所在的图像区域，并对所得到的图像区域进行标注；将标注后的红外图像与标注前的红外图像进行按位与操作，以提取出所述电缆所在的图像区域。在其中一个实施例中，所述将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆，包括：提取所述红外图像之前预设帧历史图像，并获取所述历史图像对应的第一电缆区域；计算所述第一电缆区域与所述图像区域的第一相似度；若所述第一相似度小于预设值，则所述图像区域对应的电缆为故障的电缆。在其中一个实施例中，所述计算所述第一电缆区域与所述图像区域的第一相似度，包括：通过余弦函数计算所述第一电缆区域与所述图像区域的第一相似度。在其中一个实施例中，所述将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆，包括：获取数据库中预先存储的标准图像，并获取所述标准图像对应的第二电缆区域；计算所述第二电缆区域与所述图像区域的第二相似度；若所述第二相似度小于预设值，则所述图像区域对应的电缆为故障的电缆。在其中一个实施例中，所述计算所述第二电缆区域与所述图像区域的第二相似度，包括：通过余弦函数计算所述第二电缆区域与所述图像区域的第二相似度。一种故障地下电缆定位装置，所述装置包括：接收模块，用于接收机器人所采集的红外图像；识别模块，用于对所述红外图像进行识别以确定电缆所在的图像区域；故障判断模块，用于将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆；位置获取模块，用于根据故障的电缆对应的图像区域得到电缆位置；输出模块，用于输出所述电缆位置。在其中一个实施例中，所述识别模块包括：标注单元，用于对所述红外图像进行分割得到电缆所在的图像区域，并对所得到的图像区域进行标注；操作单元，用于将标注后的红外图像与标注前的红外图像进行按位与操作，以提取出所述电缆所在的图像区域。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任一项所述的方法的步骤。上述故障地下电缆定位方法和装置，在接收到机器人采集的红外图像后，首先从红外图像中确定电缆所在的图像区域，然后仅将该部分图像区域输入预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆，这样可以滤除干扰位置，提高识别准确率，此外，服务器根据故障的电缆对应的图像区域得到电缆位置，进而输出电缆位置，提高了处理效率。附图说明图1为一个实施例中故障地下电缆定位方法的应用场景图；图2为一个实施例中故障地下电缆定位法的流程示意图；图3为一个实施例中故障地下电缆定位装置的结构框图；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。本申请提供的故障地下电缆定位方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，机器人102与服务器104通过网络进行通信。服务器104接收机器人102所采集的红外图像，并对红外图像进行识别确定电缆所在的图像区域，并将识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆，从而服务器可以根据故障的电缆对应的图像区域得到电缆位置，并输出电缆位置，这样首先从红外图像中确定电缆所在的图像区域，然后仅将该部分图像区域输入预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆，这样可以滤除干扰位置，提高识别准确率，此外，服务器根据故障的电缆对应的图像区域得到电缆位置，进而输出电缆位置，提高了处理效率。其中，机器人102可以但不限于是各种可以移动的个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴图像的采集，该些可以移动的设备可以通过安装在移动车上来实现对地下电缆的，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，提供了一种故障地下电缆定位方法，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红外图像。具体地，机器人是在电缆沟中运行的，其一边行走一边采集图像，其中由于电缆沟中较为黑暗，因此其可以通过红外设备采集红外图像。并将所采集的红外图像实时回传至服务器。S204：对所述红外图像进行识别以确定电缆所在的图像区域。服务器为了识别的准确性，对红外图像进行分割，以得到电缆所在的图像区域，例如服务器对红外图像进行分割，然后对每个分割部分进行识别，以确定图像区域，可选地，可以通过电缆图像与红外图像进行比对，以得到电缆所在的图像区域。S206：将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆。具体地，服务器在获取到图像区域后，则将图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过故障识别模型判断图像区域对应的电缆是否存在故障，例如可以将图像区域中的电缆图像与标准的电缆图像进行比对，如果存在缺失或者变形等，则输出电缆存在故障的结果，否则电缆没有故障。此外，还可以将电缆图像与上一帧的电缆图像进行比对，即将本帧中的图像区域与上一帧中的图像区域进行比对，若对应的图像区域中的电缆图像的色彩值等发生改变，则说明电缆故障，否则没有故障。具体地，服务器可以选取电缆图像，从而确定电缆的宽度，然后将该宽度范围内的电缆与对应的上一帧中同样宽度的电缆进行比对，若存在缺失，或者是缺失的范围大于预设值，则说明存在故障。S208：根据故障的电缆对应的图像区域得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种故障地下电缆定位方法，所述方法包括：/n接收机器人所采集的红外图像；/n对所述红外图像进行识别以确定电缆所在的图像区域；/n将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆；/n根据故障的电缆对应的图像区域得到电缆位置；/n输出所述电缆位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种故障地下电缆定位方法，所述方法包括：
接收机器人所采集的红外图像；
对所述红外图像进行识别以确定电缆所在的图像区域；
将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆；
根据故障的电缆对应的图像区域得到电缆位置；
输出所述电缆位置。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述红外图像进行识别以确定电缆所在的图像区域，包括：
对所述红外图像进行分割得到电缆所在的图像区域，并对所得到的图像区域进行标注；
将标注后的红外图像与标注前的红外图像进行按位与操作，以提取出所述电缆所在的图像区域。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆，包括：
提取所述红外图像之前预设帧历史图像，并获取所述历史图像对应的第一电缆区域；
计算所述第一电缆区域与所述图像区域的第一相似度；
若所述第一相似度小于预设值，则所述图像区域对应的电缆为故障的电缆。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一电缆区域与所述图像区域的第一相似度，包括：
通过余弦函数计算所述第一电缆区域与所述图像区域的第一相似度。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所识别的图像区域输入至预先训练的故障识别模型中，以通过所述故障识别模型得到故障的电缆，包括：
获取数据库中预先存储的标准图像，并获取所述标...

【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