输电线路图像的处理方法、便携式设备及用户终端技术

本申请公开了一种输电线路图像的处理方法、便携式设备及用户终端，涉及电力通信技术领域，可以通过便携式设备对输电线路图像进行处理，与现有技术相比，无需将输电线路图像回传至云平台服务器，从而可以提高得到输电线路图像分析结果的实时性。该方法包括：便携式设备接收用户终端发送的目标场景的场景类型和待处理输电线路图像；然后从深度训练模型库中确定与场景类型对应的目标深度训练模型；深度训练模型库中包括场景类型与目标深度训练模型的第一对应关系；之后，基于目标深度训练模型对待处理输电线路图像进行处理，确定出处理结果。其中，便携式设备与用户终端连接。

【技术实现步骤摘要】
输电线路图像的处理方法、便携式设备及用户终端
本申请实施例涉及电力通信
，尤其涉及一种输电线路图像的处理方法、便携式设备及用户终端。
技术介绍
为了确保电网中输电线路安全可靠运行，需要定期对输电线路进行巡检。目前在变电站设置有不同类型的视频图像终端，如视频环境监控系统、巡视机器人、巡检无人机、直升机等。可以通过定期对这些视频图像终端采集到的输电线路图像进行处理，实现巡检。随着输电线路的覆盖范围越来越广泛，目前有很多输电线路设置在远离城镇的偏远地区。所以，现有的，一般由本地的边缘服务器将视频图像终端采集到的输电线路图像回传至云平台，由云平台服务器对输电线路图像进行分析。然而，由于信号强度、传输带宽以及流量成本等多种因素的影响，现有将输电线路图像回传至云平台的速度较慢且不稳定，影响了得到输电线路图像分析结果的实时性，导致巡检人员无法及时排查出输电线路的各种缺陷。
技术实现思路
本申请提供一种输电线路图像的处理方法、便携式设备及用户终端，可以通过便携式设备对输电线路图像进行处理，无需将输电线路图像回传至云平台服务器，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路图像的处理方法，应用于便携式设备，其特征在于，包括：/n接收用户终端发送的目标场景的场景类型和待处理输电线路图像；所述便携式设备与所述用户终端连接；/n从深度训练模型库中确定与所述场景类型对应的目标深度训练模型；所述深度训练模型库中包括所述场景类型与所述目标深度训练模型的第一对应关系；/n基于所述目标深度训练模型对所述待处理输电线路图像进行处理，确定出处理结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种输电线路图像的处理方法，应用于便携式设备，其特征在于，包括：
接收用户终端发送的目标场景的场景类型和待处理输电线路图像；所述便携式设备与所述用户终端连接；
从深度训练模型库中确定与所述场景类型对应的目标深度训练模型；所述深度训练模型库中包括所述场景类型与所述目标深度训练模型的第一对应关系；
基于所述目标深度训练模型对所述待处理输电线路图像进行处理，确定出处理结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述场景类型为鸟巢异物检测、螺栓锈蚀检测和玻璃绝缘子自爆检测中的任意一种。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述便携式设备设置有通用串行总线USB接口，所述便携式设备通过所述USB接口与所述用户终端连接。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括通过以下方式训练所述目标深度训练模型：
根据所述目标场景的场景类型，从第二对应关系中确定训练集中样本图像的图像特征和处理方式；所述图像特征包括图像数量、图像大小、图像采集角度以及图像曝光度中的至少一种；所述处理方式包括标注方式、检测目标以及检测属性；所述第二对应关系包括所述场景类型、所述图像特征以及所述处理方式三者的对应关系；
根据所述图像特征从历史输电线路图像进行筛选，得到所述样本图像；
基于所述处理方式对所述样本图像进行处理，得到所述样本图像的处理结果；
根据所述样本图像和所述样本图像的处理结果，训练得到所述目标深度训练模型。


5.一种输电线路图像的处理方法，应用于用户终端，其特征在于，包括：
向便携式设备发送目标场景的场景类型和待处理输电线路图像；所述便携式设备与所述用户终端连接；
获取所述待处理输电线路图像的处理结果；所述处理结果为所述便携式设备根据目标深度训练模型对所述待处理输电线路图像进行处理得到；所述目标深度训...

【专利技术属性】
技术研发人员：邝凡，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司东莞供电局，
类型：发明
国别省市：广东;44