本申请公开了一种基于多光谱图像的设备检测系统，包括：多光谱图像采集设备和处理设备，处理设备与多光谱图像采集设备相连接，处理设备的检测处理器用于：接收多光谱图像采集设备传输的图像集合；至少对其中的红外图像进行图像识别，以得到红外图像的温升识别结果，温升识别结果包括：红外图像中的每个图像区域的温升异常检测结果；至少对图像集合中的可见光图像和紫外图像进行图像识别，以得到紫外图像的放电识别结果，放电识别结果包括：紫外图像中的每个图像区域的放电异常检测结果；根据温升识别结果和放电识别结果，获得设备检测结果，包括：每个图像区域的异常检测结果，异常检测结果表征电力设备中与图像区域对应的设备部件是否存在异常。部件是否存在异常。部件是否存在异常。
【技术实现步骤摘要】
一种基于多光谱图像的设备检测系统
[0001]本申请涉及电力系统
，尤其涉及一种基于多光谱图像的设备检测系统。
技术介绍
[0002]电力系统的安全稳定运行对于经济社会发展、居民生活安定具有至关重要的作用。随着国家电力需求不断增长，电网建设规模不断扩大，电力负荷日益提高。电气设备长期处于户外的高压、高温、高负载的工作状态，一旦出现损坏或故障可能会造成巨大经济损失。为了保证电力系统安全运行，长期以来人们采取停电维修的方法，在不了解设备运行状态下盲目进行大量检修工作，极大程度上造成了人力和物力资源浪费。
[0003]为了提高电力设备的检测效率，目前多采用图像处理的方式对包含设备区域的图像进行图像识别，从而感知设备状态，进而检测设备是否出现异常。
[0004]但是，目前的图像处理的方式中仍然存在检测准确率低的情况。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请提供一种基于多光谱图像的设备检测系统，用以解决现有技术中对电力设备异常检测的准确率较低的技术问题。
[0006]本申请提供了以下方案：
[0007]一种基于多光谱图像的设备检测系统，包括：
[0008]多光谱图像采集设备，用于采集多个图像集合，每个所述图像集合对应于不同的采集参数，所述采集参数至少包含采集尺度、采集角度和采集时刻中的任意一项或任意多项，每个所述图像集合中包含多帧电力设备的设备图像，所述设备图像包含红外图像、可见光图像和紫外图像，且每个所述图像集合中的设备图像对应于同一采集参数；
[0009]处理设备，与所述多光谱图像采集设备相连接，其中，所述处理设备包括：
[0010]存储器，用于存储应用程序以及所述应用程序运行所产生的数据；
[0011]检测处理器，用于执行所述应用程序，以实现：接收所述多光谱图像采集设备传输的图像集合；至少对所述图像集合中的所述红外图像进行图像识别，以得到所述红外图像的温升识别结果，所述温升识别结果包括：所述红外图像中所包含的每个图像区域的温升异常检测结果；至少对所述图像集合中的所述可见光图像和所述紫外图像进行图像识别，以得到所述紫外图像的放电识别结果，所述放电识别结果包括：所述紫外图像中所包含的每个图像区域的放电异常检测结果；根据所述温升识别结果和所述放电识别结果，获得设备检测结果，所述设备检测结果包括：所述红外图像或所述紫外图像中所包含的每个图像区域的异常检测结果，所述异常检测结果表征所述电力设备中与所述图像区域对应的设备部件是否存在异常。
[0012]上述系统，优选的，所述多光谱图像采集设备包括：
[0013]镜头，用于采集电力设备的光线；
[0014]紫外模块；
[0015]可见光相机；
[0016]红外模块，其中，所述镜头、所述紫外模块、所述可见光相机和所述红外模块呈预设的分布结构；
[0017]分光系统，用于将所述电力设备的光线进行分光处理，以使得分光得到的第一光线射入所述紫外模块，以得到紫外图像，同时使得分光得到的第二光线射入所述可见光相机，以得到可见光图像，同时使得所述第二光线射入所述红外模块，以得到红外图像。
[0018]上述系统，优选的，所述紫外模块与所述镜头相对设置，所述可见光相机与所述紫外模块分开设置，所述红外模块与所述可见光相机并排设置；
[0019]其中，所述可见光相机与所述紫外模块和所述镜头不在同一直线上。
[0020]上述系统，优选的，所述处理设备还包括：
[0021]多光谱融合处理器，用于将对应于同一采集时刻的红外图像、可见光图像和紫外图像进行图像融合，以得到融合图像，将所述融合图像进行输出。
[0022]上述系统，优选的，所述检测处理器在至少对所述图像集合中的所述红外图像进行图像识别时，具体用于：
[0023]对每个所述图像集合中的所述红外图像进行图像分割，以得到多个图像区域，每个所述图像区域分别对应于目标设备中的一个设备部件；
[0024]至少根据所述红外图像的图像辐射率，获得每个所述图像区域对应的温度矩阵；根据每个所述图像区域对应的温度矩阵，获得每个所述图像区域的特征参量，所述特征参量包括与电流致热类型相对应的特征参量和/或与电压制热类型相对应的特征参量；
[0025]至少根据所述特征参量和预设的参量阈值，获得每个所述图像区域的温升异常检测结果。
[0026]上述系统，优选的，所述检测处理器还用于：在根据每个所述图像区域对应的温度矩阵，获得每个所述图像区域的特征参量之前，获得所述红外图像中每个图像区域对应的初始红外数据，对所述图像辐射率进行修正；利用修正后的图像辐射率，对所述红外图像中每个所述图像区域对应的温度矩阵进行调整。
[0027]上述系统，优选的，所述检测处理器在至少对所述图像集合中的所述可见光图像和所述紫外图像进行图像识别时具体用于：
[0028]对每个所述图像集合中的所述可见光图像进行图像识别，以识别出所述可见光图像中所包含的多个图像区域以及每个所述图像区域中所对应的所述电力设备中的一个设备部件；
[0029]根据所述可见光图像中所包含的多个图像区域以及每个所述图像区域中所对应的目标设备的设备部件，获得每个所述图像集合中的所述紫外图像中所包含的多个图像区域以及每个所述图像区域中所对应的所述电力设备中的设备部件；
[0030]利用基于卷积神经网络的检测模型，对所述紫外图像中的每个图像区域进行检测，以得到所述紫外图像中的每个图像区域的放电异常检测结果；
[0031]其中，所述检测模型为利用具有放电标签的训练样本集合进行训练得到，所述训练样本集合中至少包含多帧训练图像，所述训练图像为紫外光谱的图像，且所述放电标签表征所述训练图像中的设备部件是否存在放电。
[0032]上述系统，优选的，所述检测处理器还用于：对所述基于卷积神经网络的检测模型
进行压缩处理；其中，所述压缩处理包括：剪枝处理、量化处理、权重共享处理和张量分解中的任意一项或任意多项。
[0033]上述系统，优选的，所述检测处理器具体用于：
[0034]判断所述放电识别结果中每个所述图像区域的放电异常检测结果是否表征相应的图像区域存在放电异常；在判断出所述放电异常检测结果表征相应的图像区域存在放电异常的情况下，将所述温升识别结果中所述放电异常检测结果表征存在放电异常的图像区域对应的温升异常检测结果从当前的温升异常等级调整到高一级的温升异常等级，以得到设备检测结果。
[0035]上述系统，优选的，还包括：
[0036]显示设备，用于输出所述设备检测结果。
[0037]由上述方案可知，本申请提供的一种基于多光谱图像的设备检测系统置中，通过多光谱图像采集设备对电力设备的多光谱图像如红外、紫外和可见光图像进行采集，进而分别对多光谱图像进行图像识别，就可以得到在温升以及放电上各自对应的异常检测结果，之后就可以结合这些多方面的异常检测结果最终生成电力设备每个设备部件的异常检测结果本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多光谱图像的设备检测系统，其特征在于，包括：多光谱图像采集设备，用于采集多个图像集合，每个所述图像集合对应于不同的采集参数，所述采集参数至少包含采集尺度、采集角度和采集时刻中的任意一项或任意多项，每个所述图像集合中包含多帧电力设备的设备图像，所述设备图像包含红外图像、可见光图像和紫外图像，且每个所述图像集合中的设备图像对应于同一采集参数；处理设备，与所述多光谱图像采集设备相连接，其中，所述处理设备包括：存储器，用于存储应用程序以及所述应用程序运行所产生的数据；检测处理器，用于执行所述应用程序，以实现：接收所述多光谱图像采集设备传输的图像集合；至少对所述图像集合中的所述红外图像进行图像识别，以得到所述红外图像的温升识别结果，所述温升识别结果包括：所述红外图像中所包含的每个图像区域的温升异常检测结果；至少对所述图像集合中的所述可见光图像和所述紫外图像进行图像识别，以得到所述紫外图像的放电识别结果，所述放电识别结果包括：所述紫外图像中所包含的每个图像区域的放电异常检测结果；根据所述温升识别结果和所述放电识别结果，获得设备检测结果，所述设备检测结果包括：所述红外图像或所述紫外图像中所包含的每个图像区域的异常检测结果，所述异常检测结果表征所述电力设备中与所述图像区域对应的设备部件是否存在异常。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多光谱图像采集设备包括：镜头，用于采集电力设备的光线；紫外模块；可见光相机；红外模块，其中，所述镜头、所述紫外模块、所述可见光相机和所述红外模块呈预设的分布结构；分光系统，用于将所述电力设备的光线进行分光处理，以使得分光得到的第一光线射入所述紫外模块，以得到紫外图像，同时使得分光得到的第二光线射入所述可见光相机，以得到可见光图像，同时使得所述第二光线射入所述红外模块，以得到红外图像。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述紫外模块与所述镜头相对设置，所述可见光相机与所述紫外模块分开设置，所述红外模块与所述可见光相机并排设置；其中，所述可见光相机与所述紫外模块和所述镜头不在同一直线上。4.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述处理设备还包括：多光谱融合处理器，用于将对应于同一采集时刻的红外图像、可见光图像和紫外图像进行图像融合，以得到融合图像，将所述融合图像进行输出。5.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述检测处理器在至少对所述图像集合中的所述红外图像进行图像识别时，具体用于：对每个所述图像集合中的所述红外图像进行图像分割，以得到多个图像区域，每个所述图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅峰，沈桂竹，毛航银，姚一杨，戴波，江樱，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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