基于图像检测的地下电缆故障确定方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于图像检测的地下电缆故障确定方法和装置。所述方法包括：接收机器人返回的图像，所述图像是所述机器人在电缆沟中拍摄得到的；提取所述图像的特征，并将所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征进行比较；若所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第一阈值，则将所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征进行比较；若所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第二阈值，则输出所述地下电缆故障的检测结果。采用本方法能够提高效率和准确性。

Method and device of underground cable fault determination based on image detection

【技术实现步骤摘要】
基于图像检测的地下电缆故障确定方法和装置
本申请涉及地下电缆检测
，特别是涉及一种基于图像检测的地下电缆故障确定方法和装置。
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，提供一种基于图像检测的地下电缆故障确定方法和装置。一种基于图像检测的地下电缆故障确定方法，所述方法包括：接收机器人返回的图像，所述图像是所述机器人在电缆沟中拍摄得到的；提取所述图像的特征，并将所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征进行比较；若所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第一阈值，则将所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征进行比较；若所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第二阈值，则输出所述地下电缆故障的检测结果。在其中一个实施例中，所述图像的特征为图像的热度值，所述标准特征为图像的热度值。在其中一个实施例中，所述第一阈值的调整方式包括：获取故障的地下电缆的图像，并提取所述故障的地下电缆的图像的异常热度值；将所述异常热度值与正常图像对应的正常热度值进行比较得到差异值；根据所述差异值调整第一阈值，所述差异值越大，所述第一阈值越小。在其中一个实施例中，所述第二阈值的调整方式包括：获取故障的地下电缆的图像，并提取所述故障的地下电缆的图像的异常热度值；将所述异常热度值与正常图像对应的正常热度值进行比较得到差异值；根据所述差异值调整第二阈值，所述差异值越大，所述第二阈值越大。在其中一个实施例中，所述输出所述地下电缆故障的检测结果，包括：获取所述地下电缆的位置，并根据所述地下电缆的位置生成报警信息；将所述报警信息发送至与所述位置对应的负责人终端。一种基于图像检测的地下电缆故障确定装置，所述装置包括：接收模块，用于接收机器人返回的图像，所述图像是所述机器人在电缆沟中拍摄得到的；第一比较模块，用于提取所述图像的特征，并将所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征进行比较；第二比较模块，用于若所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第一阈值，则将所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征进行比较；输出模块，用于若所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第二阈值，则输出所述地下电缆故障的检测结果。在其中一个实施例中，所述图像的特征为图像的热度值，所述标准特征为图像的热度值。在其中一个实施例中，所述装置还包括：第一提取模块，用于获取故障的地下电缆的图像，并提取所述故障的地下电缆的图像的异常热度值；第一差异值获取模块，用于将所述异常热度值与正常图像对应的正常热度值进行比较得到差异值；第一调整模块，用于根据所述差异值调整第一阈值，所述差异值越大，所述第一阈值越小。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一项所述的方法的步骤。上述基于图像检测的地下电缆故障确定方法和装置，在拍摄到图像后，首先与故障的地下电缆的标准特征进行比较，若低于第一阈值，则继续与非故障的地下电缆的标准特征进行比较，若低于第二阈值，则输出地下电缆故障的检测结果，这样通过与故障的地下电缆和非故障的地下电缆的标准特征进行比较，可以更为准确地确定地下电缆是否故障，提高检测效率的同时提高检测的准确性。附图说明图1为一个实施例中基于图像检测的地下电缆故障确定方法的应用场景图；图2为一个实施例中基于图像检测的地下电缆故障确定方法的流程示意图；图3为一个实施例中基于图像检测的地下电缆故障确定装置的结构框图；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。本申请提供的基于图像检测的地下电缆故障确定方法，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。机器人102在电缆沟中拍摄电缆的图像，并将所拍摄的电缆的图像发送给服务器104，服务器104接收到图像后，提取图像的特征，并将所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征进行比较，若是所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第一阈值，则将所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征进行比较，且若所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第二阈值，则输出所述地下电缆故障的检测结果，这样通过与故障的地下电缆和非故障的地下电缆的标准特征进行比较，可以更为准确地确定地下电缆是否故障，提高检测效率的同时提高检测的准确性。其中，机器人102可以但不限于是各种携带有摄像有的可移动的个人计算机、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，提供了一种基于图像检测的地下电缆故障确定方法，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：接收机器人返回的图像，所述图像是所述机器人在电缆沟中拍摄得到的。具体地，工作人员将机器人放在电缆沟中，并向机器人发送指令，以便于机器人进行行走和拍摄，例如机器人可以接收到监控终端发送的行走指令和拍摄指令，从而可以根据该行走指令对应的方向以及速度进行行走，并根据拍摄指令进行拍摄，且可选地可以通过红外摄像头进行拍摄，或者是开启灯光通过自然光摄像头进行拍摄。S204：提取所述图像的特征，并将所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征进行比较。具体地，服务器可以提取图像的特征，其中提取的时候可以提取图像的热度值，也就是说图像的特征为图像的热度值，所述标准特征为图像的热度值，即首先将图像进行尺度变化得到多个尺度的图像，例如将原图像变为四分之一尺度的、十六分之一尺度的。服务器然后通过卷积神经网络提取每个尺度的图像的热度值特征，然后将多个尺度的热度值特征进行拼接得到图像的特征。其中故障的地下电缆的标准特征是根据故障的地下电缆的类型进行分类的，每一类型的故障的地下电缆都设置有一标准特征，该标准特征可以是根据历史故障的地下电缆所生成的，例如根据历史故障的地下电缆的图像生成的，其也是提取故障的地下电缆的图像的多尺度特征所得到的，其中需要注意的是机器人所采集的图像与故障的地下电缆的图像的原始尺寸要一致，这样经过尺度变化后的多尺度图像也都是对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像检测的地下电缆故障确定方法，所述方法包括：/n接收机器人返回的图像，所述图像是所述机器人在电缆沟中拍摄得到的；/n提取所述图像的特征，并将所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征进行比较；/n若所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第一阈值，则将所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征进行比较；/n若所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第二阈值，则输出所述地下电缆故障的检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像检测的地下电缆故障确定方法，所述方法包括：
接收机器人返回的图像，所述图像是所述机器人在电缆沟中拍摄得到的；
提取所述图像的特征，并将所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征进行比较；
若所提取的特征与故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第一阈值，则将所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征进行比较；
若所提取的特征与非故障的地下电缆的标准特征的相似度低于第二阈值，则输出所述地下电缆故障的检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像的特征为图像的热度值，所述标准特征为图像的热度值。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一阈值的调整方式包括：
获取故障的地下电缆的图像，并提取所述故障的地下电缆的图像的异常热度值；
将所述异常热度值与正常图像对应的正常热度值进行比较得到差异值；
根据所述差异值调整第一阈值，所述差异值越大，所述第一阈值越小。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二阈值的调整方式包括：
获取故障的地下电缆的图像，并提取所述故障的地下电缆的图像的异常热度值；
将所述异常热度值与正常图像对应的正常热度值进行比较得到差异值；
根据所述差异值调整第二阈值，所述差异值越大，所述第二阈值越大。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出所述地下电缆故障的检测结果，包括：
获取所述地下电缆的位置，并根据所述地下电缆的位置生成报警信息；
将所述报警信息发...

【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