基于深度学习的配网线路高温区域检测方法与系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于深度学习的配网线路高温区域检测方法与系统，属于电网配电线路检测维护技术领域；所述方法，包括步骤S1采集配电线路的可见光图像和红外图像，步骤S2实时调用预设模型对可见光图像进行塔头检测定位获得塔头位置，步骤S3将所述塔头位置信息映射到红外图像中，步骤S4获取映射区域红外图像中像素点温度值即塔头线路的温度，步骤S5输出塔头线路的温度信息；所述系统包括图像拍摄设备、服务器，图像拍摄设备包括可见光图像采集模块、红外图像采集模块；将红外成像测温技术与目标检测技术相结合，实现了配网线路高温区域的智能检测，可以快速实时地指出配电线路中温度异常区域。

High temperature area detection method and system of distribution network based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的配网线路高温区域检测方法与系统
本专利技术涉及一种基于深度学习的配网线路高温区域检测方法与系统，属于电网配电线路检测维护

技术介绍
配电线路作为电网的基础，其安全问题至关重要，但是在外部环境及内部因素等综合因素的影响下，配电线路往往会出现隐患，给电网的运行带来极大的危害。因此，为保持供电连续性，减少线路损失，提高输电效率，保证电能质量良好，定期对配电线路进行巡视成为电网日常生产管理不可或缺的工作，通过这种方式可以掌握线路的运行状况，及时发现缺陷和沿线威胁线路安全运行的隐患，从而提高供电可靠性，减少线路事故的发生。这一过程需要人工完成，我国配电网设备种类繁多，数目庞大且分布广，使得设备的巡视、维护、管理变得复杂，人工检测和维护对人员的专业素质要求高，同时人工检测和维护劳动强度大、效率低。配电线路出现故障的先兆的往往是塔头部位温度发生变化，利用现代红外检测技术可对配电线路实现不接触、实时性、快速、准确、远距离检测。因此，本专利技术结合现有技术，并在其基础上进行改进提供了一种高效、可靠的基于深度学习的配网线路高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的配网线路高温区域检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S1，采集配电线路的可见光图像和红外图像；/n步骤S2，实时调用预设模型对可见光图像进行塔头检测定位，获得塔头位置；/n步骤S3，将所述塔头位置信息映射到红外图像中；/n步骤S4，获取映射区域红外图像中像素点温度值，即塔头线路的温度；/n步骤S5，输出塔头线路的温度信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的配网线路高温区域检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，采集配电线路的可见光图像和红外图像；
步骤S2，实时调用预设模型对可见光图像进行塔头检测定位，获得塔头位置；
步骤S3，将所述塔头位置信息映射到红外图像中；
步骤S4，获取映射区域红外图像中像素点温度值，即塔头线路的温度；
步骤S5，输出塔头线路的温度信息。


2.根据权利要求1所述的基于深度学习的配网线路高温区域检测方法，其特征在于，步骤S2中预设模型的构建包括如下步骤：
步骤S201，收集可见光图像塔头样本图片集并标注塔头位置，获得已标注塔头数据集；
步骤S202，利用物体检测算法CascadeR-CNN搭建塔头检测模型；
步骤S203，利用所述已标注塔头数据集对模型进行训练、测试，根据测试结果优化模型性能，获得预设模型。


3.根据权利要求1所述的基于深度学习的配网线路高温区域检测方法，其特征在于，步骤S3中红外图像与塔头位置的可见光图像相同时间点、相同场景、相同位置。


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【专利技术属性】
技术研发人员：胡志坤，邓运涛，徐威，付琳，魏澳，
申请(专利权)人：智洋创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37