【技术实现步骤摘要】
输电导线悬挂异物的检测方法、装置、介质及终端设备
[0001]本专利技术涉及遥感影像
，尤其涉及一种输电导线悬挂异物的检测方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。
技术介绍
[0002]输电线路作为供电脉络在电力系统中承担着重要的输电任务，是智能电网的重要组成部分，如果输电线路出现异常，会造成严重的电网系统故障，甚至会导致整个电网系统瘫痪，严重影响群众的安全与电力使用。
[0003]由于输电线路地理位置特殊，并且导线长期暴露在外，容易受到外界因素影响，而容易导致输电线路不能安全运行的重要因素之一就是异物悬挂。输电线路周围环境杂物漂浮物较多，在恶劣天气的影响下，极有可能导致异物落在输电线路塔身或者导线上，如果不及时处理常常会引发恶性电力事故。近年来，环境气候的恶化与垃圾处理的不均衡扩大了输电导线出现异物悬挂的可能性，因此积极进行输电导线悬挂异物检测并及时清理，对智能电网的可靠安全运行具有重要意义。
[0004]目前对异物悬挂的检测主要依靠人工巡检，但其检测效率低、工作强度大、检测速度慢，亟待新输电导线悬...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种输电导线悬挂异物的检测方法，其特征在于，包括：获取无人机航拍的输电导线的图像数据集；其中，所述图像数据集包括真实标注图像集和无标注图像集；通过所述真实标注图像集训练预先基于半监督学习构建的第一初始检测模型和第二初始检测模型，得到第一检测模型和第二检测模型；通过所述第一检测模型和所述第二检测模型对所述无标注图像集进行伪标注，得到第一伪标注图像集和第二伪标注图像集；将所述真实标注图像集分别与所述第一伪标注图像集和所述第二伪标注图像集进行混合增强，得到第一混合标注图像集和第二混合标注图像集；将所述第一混合标注图像集和所述第二混合标注图像集分别输入至所述第一检测模型和所述第二检测模型中，并通过监督损失、无监督损失和均衡损失训练所述第一检测模型和所述第二检测模型，得到优化后的第一检测模型和优化后的第二检测模型；协同所述优化后的第一检测模型和所述优化后的第二检测模型对预先获取的待检测的输电导线图像进行检测，得到异物检测结果。2.如权利要求1所述的输电导线悬挂异物的检测方法，其特征在于，所述获取无人机航拍的输电导线的图像数据集之后，还包括：对所述真实标注图像集的每一真实标注图像进行平移和翻转；对所述无标注图像集的每一无标注图像进行平移和翻转。3.如权利要求1所述的输电导线悬挂异物的检测方法，其特征在于，所述将所述真实标注图像集分别与所述第一伪标注图像集和所述第二伪标注图像集进行混合增强，得到第一混合标注图像集和第二混合标注图像集，具体为：通过Mixup算法对所述真实标注图像集和所述第一伪标注图像集进行混合增强，得到第一混合标注图像集；通过Mixup算法对所述真实标注图像集和所述第二伪标注图像集进行混合增强，得到第二混合标注图像集。4.如权利要求3所述的输电导线悬挂异物的检测方法，其特征在于，所述将所述真实标注图像集分别与所述第一伪标注图像集和所述第二伪标注图像集进行混合增强，得到第一混合标注图像集和第二混合标注图像集，具体为：根据预设的混合增强公式对所述第一伪标注图像集的第i幅伪标注图像和所述真实标注图像集中的任意一幅真实标注图像进行混合增强，将混合增强后得到的所有混合标注图像构成第一混合标注图像集；根据预设的混合增强公式对所述第二伪标注图像集的第i幅伪标注图像和所述真实标注图像集中的任意一幅真实标注图像进行混合增强，将混合增强后得到的所有混合标注图像构成第二混合标注图像集。5.如权利要求4所述的输电导线悬挂异物的检测方法，其特征在于，所述预设的混合增强公式具体为：
其中，λ
m
为混合系数，Beta为贝塔分布，α
m
为第一参数，α
m
＝1.0，U
i
为第i幅伪标注图像，X为真实标注图像，U
′
i
为第i幅混合标注图像，t
x
为真实标注图像的边界框四维坐标，为第i幅伪标注图像的边界框四维坐标，为第i幅混合标注图像的边界框四维...
【专利技术属性】
技术研发人员：何锦强，廖永力，张巍，李昊，李锐海，朱登杰，张显聪，杨珏，范旭娟，陈雁，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：
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