【技术实现步骤摘要】
基于目标检测网络和结构化定位的电力设备缺陷检测方法
本专利技术涉及电力设备缺陷检测
，具体涉及一种基于目标检测网络和结构化定位的电力设备缺陷检测方法。
技术介绍
目前，电力设备的发热缺陷已经成为影响变电站安全运行的重要因素。变电站内的电压互感器、电流互感器等各种设备，工艺、材质、安装、放电、老化、受潮等原因会引起很多故障隐患，所以设备的状态检修日益为人们所重视。带电的设备可以用红外热成像技术直接诊断，红外热成像技术具有突出的使用优点。在电力行业中推行应用红外检测技术有利于提高变电站设备的运行可靠性，对于降低维修成本也具有重要意义。传统的变电站巡检机器人使用模板匹配法对电力设备进行状态监测，通过模板图像和匹配滑动窗口的目标差异度进行设备状态评估。这种算法需要固定距离和角度、焦距，并搭配固定点监控系统，每换一个变电站场景都需要重新固定角度。久而久之，结果易出现角度和尺度上的偏差，无疑增大了巡检机器人工作难度。目标检测一直以来都是计算机视觉领域的研究重点，也是计算机视觉领域的难点之一。传统的检测技术，...
【技术保护点】
1.一种基于目标检测网络和结构化定位的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、将各电力设备红外图像标注设备类别及其部件结构类别，生成数据集并进行预处理；/nS2、将步骤S1预处理后的数据集输入目标检测模型，检测得到目标电力设备类型；/nS3、采用结构化定位算法对电力设备的部件进行定位；/nS4、根据各电力设备红外图像的温度数据和带电设备红外诊断规则对电力设备缺陷进行检测。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测网络和结构化定位的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将各电力设备红外图像标注设备类别及其部件结构类别，生成数据集并进行预处理；
S2、将步骤S1预处理后的数据集输入目标检测模型，检测得到目标电力设备类型；
S3、采用结构化定位算法对电力设备的部件进行定位；
S4、根据各电力设备红外图像的温度数据和带电设备红外诊断规则对电力设备缺陷进行检测。
2.根据权利要求1所述的基于目标检测网络和结构化定位的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
采用CenterNet构建目标检测模型，利用主网络从步骤S1预处理后的数据集中提取各电力设备红外图像的特征图，再通过改进高斯卷积核函数将关键点分布到特征图上，根据中心关键点和特征图像素点预测各电力设备目标边界，检测得到目标电力设备类型。
3.根据权利要求2所述的基于目标检测网络和结构化定位的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中改进高斯卷积核函数计算标签框与候选框左上角和右下角的误差范围，再根据检测目标尺寸计算自适应半径，然后全图构造热力图。
4.根据权利要求3所述的基于目标检测网络和结构化定位的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中根据中心关键点和特征图像素点预测电力设备标定框的左上角和右下角坐标值为：
其中，分别为电力设备标定框中心点的横、纵坐标，为中心关键点的偏移量坐标值，为当前点对应目标的长宽。
5.根据权利要求4所述的基于目标检测网络和结构化定位的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下分步骤：
S31、获取步骤S2检测得到的目标电力设备类型和标定框坐标值；
S32、根据电力设备类型分别建立结构化定位模型；
S33、采用结构化定位模型分析各电力设备的热像特征和结构特征，识别得到各电力设备的定位部件框左上角和右下角顶点坐标。
6.根据权利要求5所述的基于目标检测网络和结构化定位的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3中电压互感器设备的接头框、瓷瓶框和本体框的左上角、右下角顶点坐标计算公式为：
其中，，(xIjV，yIjV)、(xIjV'，yIjV')分别为电压互感器设备的接头框左上角、右下角顶点坐标，(xHjV，yHjV)、(xHjV'，yHjV')为电压互感器设备的瓷瓶框左上角、右下角顶点坐标，(xEjV，yEjV)、(xEjV'，yEjV')为电压互感器设备的本体框左上角、右下角顶点坐标，dx,dy分别为目标检测结果框在x方向和y方向上的等分基值，ex,ey分别为目标检测结果框在x方向和y方向上的调整基值，r1、r2分别表示接头...
【专利技术属性】
技术研发人员：苟先太，黄勤琴，康立烨，苟瀚文，姚一可，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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