用于检测自爆绝缘子的方法、装置、设备、介质和产品制造方法及图纸

本公开提供了用于检测自爆绝缘子的方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智能云和电网巡检场景下。具体实现方案为：获取绝缘子图像；基于绝缘子图像和预设的绝缘子识别模型，确定绝缘子图像中各个绝缘子的位置信息；基于位置信息，确定绝缘子图像中各组相邻绝缘子之间的距离值；基于距离值，确定绝缘子图像中的自爆绝缘子。本实现方式可以提高自爆绝缘子的检测效率。爆绝缘子的检测效率。爆绝缘子的检测效率。

【技术实现步骤摘要】
用于检测自爆绝缘子的方法、装置、设备、介质和产品


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智能云和电网巡检场景下。

技术介绍

[0002]目前，由于输电线路上的绝缘子长时间地暴露在自然环境下,因而容易出现绝缘子自爆的现象，进而导致损害输电线路的使用安全，以及降低输电线路的运行寿命。
[0003]对此，经常采用无人机定点拍摄巡检的方式，得到绝缘子图片。再基于人工对这些绝缘子图片进行分析，确定是否存在绝缘子自爆的情况。然而，人工检测的方式存在着效率低下的问题。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种用于检测自爆绝缘子的方法、装置、设备、介质和产品。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种用于检测自爆绝缘子的方法，包括：获取绝缘子图像；基于绝缘子图像和预设的绝缘子识别模型，确定绝缘子图像中各个绝缘子的位置信息；基于位置信息，确定绝缘子图像中各组相邻绝缘子之间的距离值；基于距离值，确定绝缘子图像中的自爆绝缘子。
[0006]根据本公开的另一方面，提供了一种用于检测自爆绝缘子的装置，包括：图像获取单元，被配置成获取绝缘子图像；绝缘子位置确定单元，被配置成基于绝缘子图像和预设的绝缘子识别模型，确定绝缘子图像中各个绝缘子的位置信息；相邻绝缘子距离确定单元，被配置成基于位置信息，确定绝缘子图像中各组相邻绝缘子之间的距离值；自爆绝缘子检测单元，被配置成基于距离值，确定绝缘子图像中的自爆绝缘子。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上任意一项用于检测自爆绝缘子的方法。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如上任意一项用于检测自爆绝缘子的方法。
[0009]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如上任意一项用于检测自爆绝缘子的方法。
[0010]根据本公开的技术，提供一种用于检测自爆绝缘子的方法，能够提高自爆绝缘子的检测效率。
[0011]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0012]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0013]图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
[0014]图2是根据本公开的用于检测自爆绝缘子的方法的一个实施例的流程图；
[0015]图3是根据本公开的用于检测自爆绝缘子的方法的一个应用场景的示意图；
[0016]图4是根据本公开的用于检测自爆绝缘子的方法的另一个实施例的流程图；
[0017]图5是根据本公开的用于检测自爆绝缘子的装置的一个实施例的结构示意图；
[0018]图6是用来实现本公开实施例的用于检测自爆绝缘子的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020]需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
[0021]如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0022]用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以为手机、电脑以及平板等电子设备，终端设备101、102、103中安装有用于检测自爆绝缘子的软件，用户可以在用于检测自爆绝缘子的软件中输入需要检测的图像，用以得到针对该图像的绝缘子识别结果。
[0023]终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于电视、智能手机、平板电脑、电子书阅读器、车载电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
[0024]服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如，在终端设备101、102、103获取到需要识别的绝缘子图像之后，将绝缘子图像输入预设的绝缘子识别模型，得到模型输出的该绝缘子图像的各个绝缘子的位置坐标，基于各个绝缘子的位置坐标，确定相邻的绝缘子之间的距离值，再基于距离值，确定绝缘子图像中的自爆绝缘子，并将标注自爆绝缘子后的绝缘子图像发送给终端设备101、102、103。
[0025]需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
[0026]需要说明的是，本公开实施例所提供的用于检测自爆绝缘子的方法可以由终端设备101、102、103执行，也可以由服务器105执行。相应地，用于检测自爆绝缘子的装置可以设置于终端设备101、102、103中，也可以设置于服务器105中。
[0027]应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需
要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
[0028]继续参考图2，示出了根据本公开的用于检测自爆绝缘子的方法的一个实施例的流程200。本实施例的用于检测自爆绝缘子的方法，包括以下步骤：
[0029]步骤201，获取绝缘子图像。
[0030]在本实施例中，执行主体(如图1中的服务器105或者终端设备101、102、103)可以获取存储在本地的绝缘子图像，或者可以从预先建立连接的电子设备中获取绝缘子图像，本实施例对此不做限定。其中，执行主体可以和定期巡检高压输电线路的无人机建立连接，定期获取无人机采集的绝缘子图像。其中，绝缘子图像可以是包含绝缘子串的输电线路对应的图像用于采集绝缘子图像的无人机可以预先标记需要进行图像采集的位置，这些位置可以基于人工标注、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于检测自爆绝缘子的方法，包括：获取绝缘子图像；基于所述绝缘子图像和预设的绝缘子识别模型，确定所述绝缘子图像中各个绝缘子的位置信息；基于所述位置信息，确定所述绝缘子图像中各组相邻绝缘子之间的距离值；基于所述距离值，确定所述绝缘子图像中的自爆绝缘子。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述距离值，确定所述绝缘子图像中的自爆绝缘子，包括：对于所述绝缘子图像中每组相邻绝缘子之间的距离值，响应于确定该距离值大于预设的距离阈值，基于该组相邻绝缘子的位置信息，确定该组相邻绝缘子对应的自爆绝缘子位置信息；基于各组相邻绝缘子对应的自爆绝缘子位置信息，确定所述绝缘子图像中的所述自爆绝缘子。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预设的绝缘子识别模型基于以下步骤训练得到：获取样本绝缘子图像；对所述样本绝缘子图像进行样本扩充，得到目标样本绝缘子图像；基于所述目标样本绝缘子图像，对预设的预训练模型进行模型训练，直至所述预设的预训练模型收敛，得到所述预设的绝缘子识别模型。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述样本绝缘子图像进行样本扩充，得到目标样本绝缘子图像，包括：基于所述样本绝缘子图像和预设的循环对抗生成网络模型，确定所述目标样本绝缘子图像。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预训练模型基于以下步骤训练得到：获取绝缘子现场图像；基于所述绝缘子现场图像，对预设的初始模型进行自监督学习训练，直至所述初始模型收敛，得到训练完成的初始模型；基于所述训练完成的初始模型，确定所述预训练模型。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述训练完成的初始模型，确定所述预训练模型，包括：获取已标注边界框的目标识别样本数据集；将所述目标识别样本数据集中的各个目标识别样本数据输入所述训练完成的初始模型，得到所述训练完成的初始模型输出的预测信息；基于所述预测信息和所述目标识别样本数据集已标注的所述边界框，调整所述训练完成的初始模型的模型参数，直至满足预设的收敛条件，得到所述预训练模型。7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述目标样本绝缘子图像，对预设的预训练模型进行模型训练，直至所述预训练模型收敛，得到所述预设的绝缘子识别模型，包括：从所述目标样本绝缘子图像中确定训练绝缘子图像集和测试绝缘子图像集；
基于所述训练绝缘子图像集确定训练样本；基于所述训练样本，从所述测试绝缘子图像集中确定正向测试样本和负向测试样本；将所述训练样本、所述正向测试样本和所述负向测试样本输入所述预设的预训练模型，确定所述训练样本与所述正向测试样本之间的相似特征，以及所述训练样本与所述负向测试样本之间的差异特征；基于所述相似特征和所述差异特征，对所述预设的预训练模型进行训练，直至所述预训练模型收敛，得到所述预设的绝缘子识别模型。8.一种用于检测自爆绝缘子的装置，包括：图像获取单元，被配置成获取绝缘子图像；绝缘子位置确定单元，被配置成基于所述绝缘子图像和预设的绝缘子识别模型，确定所述绝缘子图像中各个绝缘子的位置信息；相邻绝缘子距离确定单元，被配置成基于所述位置信息，确定所述绝缘子图像中各组相邻绝缘子之间的距离值...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯原，辛颖，张滨，李超，王晓迪，王云浩，谷祎，龙翔，郑弘晖，彭岩，贾壮，韩树民，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：