一种配电站设备缺陷判别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种配电站设备缺陷判别方法及系统，其中，一种配电站设备缺陷判别方法包括，通过图像处理模块采集变电站高压设备图像，并对所述变电站高压设备图像进行过滤处理；利用识别模块提取变电站高压设备图像中的特征，根据特征对高压设备的类别进行粗分类；通过缺陷判别模块对粗分类获得的类别进行辨识，定位疑似缺陷高压设备；通过数据处理模块计算疑似缺陷高压设备和同类正常设备间的时空相似度，通过时空相似度进行高压设备缺陷判别；本发明专利技术通过设计滤波单元，提高了高压设备缺陷的检测精度，同时通过时空相似度进一步提高了缺陷的识别准确率和可靠性。高了缺陷的识别准确率和可靠性。高了缺陷的识别准确率和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种配电站设备缺陷判别方法及系统


[0001]本专利技术涉及高压设备缺陷判别的
，尤其涉及一种配电站设备缺陷判别方法及系统。

技术介绍

[0002]随着国家经济发展，居民和企业用电需求快速增长，部分地区电力供应出现紧张，给电力系统带来了新的挑战。作为电网重要组成部分，变电站高压电气设备的正常运行与供电可靠性息息相关，因此，实时监测、定期巡检、及时排除故障以保证电力设备安全稳定运行变得即为关键。目前，不少变电站安装了远程监控系统，以实现监控现场设备、控制摄像机运动及录像等功能。除此以外，无人机、巡检机器人等自动巡检设备也被广泛投入使用。然而，在上述过程中获取的大量图片很难通过人工查看的方式满足实时性要求。且人为因素会极大影响监测效果，当肉眼无法快速识别设备异常时，往往会出现误报、漏报等情况。
[0003]现有基于变电设备红外图像的缺陷检测采用Faster RCNN网络进行图像识别，然而，该方式较为依赖识别效果，一旦设备类型识别错误或定位出现偏差，就会出现误判现象。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电站设备缺陷判别方法，其特征在于：包括，通过图像处理模块(100)采集变电站高压设备图像，并对所述变电站高压设备图像进行过滤处理；利用识别模块(200)提取变电站高压设备图像中的特征，根据特征对高压设备的类别进行粗分类；通过缺陷判别模块(300)对粗分类获得的类别进行辨识，定位疑似缺陷高压设备；通过数据处理模块(400)计算疑似缺陷高压设备和同类正常设备间的时空相似度，通过时空相似度进行高压设备缺陷判别。2.如权利要求1所述的配电站设备缺陷判别方法，其特征在于：所述图像处理模块(100)包括采集单元(101)和滤波单元(102)；通过所述采集单元(101)采集变电站高压设备图像，而后通过所述滤波单元(102)过滤变电站高压设备图像的噪声。3.如权利要求2所述的配电站设备缺陷判别方法，其特征在于：所述滤波单元(102)包括，基于高斯低通滤波器设定滤波单元(102)的相关参数；定义滤波单元(102)的逼近函数，根据所述逼近函数确定谐振腔的数目，完成滤波单元(102)的设计；其中，所述相关参数包括带宽、低端阻带处的抑制高度和带内回波损耗。4.如权利要求3所述的配电站设备缺陷判别方法，其特征在于：所述逼近函数包括传输函数Q
11
和反射函数Q
21
；所述传输函数Q
11
为：所述反射函数Q
21
为：其中，M为零点数，ω为时频变量，ε为ω＝
±
1的等波纹常数，F
N
(ω)、F
N
(ω)、P
N
(ω)为切比雪夫函数的特性多项式。5.如权利要求1或2所述的配电站设备缺陷判别方法，其特征在于：所述识别模块(200)包括特征提取单元(201)和粗分类单元(202)；所述特征提取单元(201)包括基础网络、额外特征层和预测分支；利用所述基础网络设置先验框；通过额外特征层和预测分支提取先验框中的特征；将提取的特征输入至所述粗分类单元(202)，所述粗分类单元(202)利用SIFT算法对高压设备的类别的进行粗分类；其中，基础网络采用VGG16网络，额外特征层采用预设锚点和特征金字塔技术，预测分支通过非极大值抑制策略以去除重复识别结果。6.如权利要求5所述的配电站设备缺陷判别方法，其特征在于：所述高压设备缺陷辨识
包括，设定灰度阈值，将大于所述灰度阈值的区域定义为疑似缺陷高压设备所在区域，从而定位疑似缺陷高压设备。7.如权利要求6所述的配电站设备缺陷判别方法，其特征在于：所述时空相...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐伟，陈金刚，杨靖玮，苗振林，张鲲鹏，陈炜强，董丽艳，杨钱江，陈耀君，杨燕华，
申请(专利权)人：嘉兴市恒光电力建设有限责任公司南湖分公司，
类型：发明
国别省市：