一种基于数字化技术的电网设备质量评估方法技术

本发明专利技术涉及电网设备技术领域，揭露一种基于数字化技术的电网设备质量评估方法，包括：利用设备识别模型对获得的待检测图像进行检测，得到待检测图像中的设备尺寸和每一个像素点的置信度；汇集置信度大于预设阈值的像素点为设备像素点，选取设备像素点的中心像素点，根据中心像素点和设备尺寸对待检测图像进行剪裁，得到设备框图；对设备框图进行噪声处理和染色，得到标准图像；对标准图像进行细节增强处理和二值化分割，得到二值化图像；提取二值化图像中磨损纹理的面积、长度及数量，并根据面积、长度及数量计算得到设备框图中设备的质量评估结果。本发明专利技术可以提高设备质量评估准确度。确度。确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字化技术的电网设备质量评估方法


[0001]本专利技术涉及电网设备
，尤其涉及一种基于数字化技术的电网设备质量评估方法。

技术介绍

[0002]现有的电网基站站内，设备众多，电网设备质量管理涉及到研发、生产、采购、运行等环节，环节多、链条长、相关方多及因素。为保证设备的无故障运行，需要人工定期巡检，查看设备状态，但人工巡检存在占用人员多，设备状态查看不及时的情况。现有技术中的自动化巡检为设置巡检机器人，通过巡检机器人获取设备图像，并对设备图像进行自动识别和检测，以得出变电站中的设备状况，但在图像识别过程中，由于对待检测图像中设备的框选不准确以及待检测图像中的影响因素较多，使得对最终得到的设备质量评估准确度较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于数字化技术的电网设备质量评估方法，其主要目的在于解决设备质量评估准确度较低的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于数字化技术的电网设备质量评估方法，包括：
[0005]获得待检测图像，利用预构建的设备识别模型对所述待检测图像进行检测，得到所述待检测图像中的设备尺寸和每一个像素点的置信度；
[0006]汇集置信度大于预设阈值的像素点为设备像素点，选取所述设备像素点的中心像素点，根据所述中心像素点和所述设备尺寸对所述待检测图像进行剪裁，得到设备框图；
[0007]对所述设备框图进行噪声处理和染色，得到标准图像；
[0008]对所述标准图像进行细节增强处理和二值化分割，得到二值化图像；
[0009]提取所述二值化图像中磨损纹理的面积、长度及数量，并根据所述面积、长度及数量计算得到所述设备框图中设备的质量评估结果。
[0010]可选地，所述对所述设备框图进行噪声处理和染色，得到标准图像，包括：
[0011]对所述设备框图进行噪声像素滤波，得到滤波图像；
[0012]获取预设的颜色参数，遍历并获取所述滤波图像中各像素点的像素值；
[0013]根据所述颜色参数对所述像素值进行线性调整，得到标准图像。
[0014]可选地，所述对所述设备框图进行噪声像素滤波，得到滤波图像，包括：
[0015]将所述设备框图进行均匀切割，得到多个图像块；
[0016]分别对所述多个图像块进行像素卷积，得到多个卷积图像块；
[0017]分别对所述多个卷积图像块进行高斯平滑处理，得到多个平滑图像块；
[0018]将所述多个平滑图像块进行拼接，得到滤波图像。
[0019]可选地，所述对所述标准图像进行细节增强处理和二值化分割，得到二值化图像，
包括：
[0020]对所述标准图像进行细节增强处理，得到增强图像；
[0021]获取所述增强图像中各像素点的像素值，利用预设二值化公式对所述增强图像中各像素点的像素值进行二值化分割，得到二值化图像。
[0022]可选地，所述对所述标准图像进行细节增强处理，得到增强图像，包括：
[0023]利用n
×
n的图像窗口在所述标准图像中依次进行区域选择，得到多个图像区域，其中，所述n为正整数；
[0024]根据每个所述图像区域的中心像素以及所述中心像素的邻域像素，利用预设算法计算每个所述图像区域的中心像素的二进制码元；
[0025]根据所述二进制码元对所述中心像素进行像素增强，得到增强图像。
[0026]可选地，所述获得待检测图像之前，所述方法还包括：
[0027]获取训练图像集以及所述训练图像集对应的真实设备置信度和真实设备尺寸；
[0028]利用预设的设备识别模型计算所述训练图像集的预测设备置信度和预测设备尺寸；
[0029]计算所述预测设备置信度与所述真实设备置信度之间的损失值，得到第一损失值，并计算所述预测设备尺寸和所述真实设备尺寸之间的损失值，得到第二损失值，利用所述第一损失值和所述第二损失值对所述设备识别模型进行优化，得到所述预构建的设备识别模型。
[0030]可选地，所述利用预设的设备识别模型计算所述训练图像集的预测设备置信度和预测设备尺寸，包括：
[0031]从所述标准训练图像集中逐一选取其中一个图像为目标图像；
[0032]统计所述目标图像中所有像素点的像素值，得到所述目标图像的像素矩阵；
[0033]利用所述设备识别模型对所述像素矩阵进行卷积、池化以及激活处理，得到所述目标图像中每一个像素点的预测设备置信度；
[0034]统计所述目标图像中所述预测设备置信度大于预设阈值的像素点为设备像素点，根据所述设备像素点计算得到所述目标图像的预测设备尺寸。
[0035]本专利技术实施例通过设备识别模型生成设备尺寸和每一个像素点的置信度，进而实现对图像中的设备进行定位，使设备框的定位更加精准，错误率低，鲁棒性好；并且本专利技术从待检测图像中剪裁出设备框图，通过对设备框图进行噪声像素滤波，可去除图像中的噪声，保留后续质量分析时需要的磨损纹理；通过预设的染色方式对滤波图像进行染色，可实现在不同颜色下突出滤波图像中的图像细节；通过对标准图像进行细节增强处理，将标准图像中噪声像素点进行过滤，并对图像细节进行局部纹理加深，突出了图像中的细节特征，提高了对图像进行分析的精确度，最终实现了对设备质量评估的准确性。因此本专利技术提出的基于数字化技术的电网设备质量评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决设备质量评估准确度较低的问题。
附图说明
[0036]图1为本专利技术一实施例提供的基于数字化技术的电网设备质量评估方法的流程示意图；
[0037]图2为本专利技术一实施例提供的获取标准图像的流程示意图；
[0038]图3为本专利技术一实施例提供的生成设备识别模型的流程示意图；
[0039]图4为本专利技术一实施例提供的基于图像识别的设备质量评估装置的功能模块图；
[0040]图5为本专利技术一实施例提供的实现所述基于数字化技术的电网设备质量评估方法的电子设备的结构示意图。
[0041]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0042]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0043]本申请实施例提供一种基于数字化技术的电网设备质量评估方法。所述基于数字化技术的电网设备质量评估方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于数字化技术的电网设备质量评估方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery N本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字化技术的电网设备质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：获得待检测图像，利用预构建的设备识别模型对所述待检测图像进行检测，得到所述待检测图像中的设备尺寸和每一个像素点的置信度；汇集置信度大于预设阈值的像素点为设备像素点，选取所述设备像素点的中心像素点，根据所述中心像素点和所述设备尺寸对所述待检测图像进行剪裁，得到设备框图；对所述设备框图进行噪声处理和染色，得到标准图像；对所述标准图像进行细节增强处理和二值化分割，得到二值化图像；提取所述二值化图像中磨损纹理的面积、长度及数量，并根据所述面积、长度及数量计算得到所述设备框图中设备的质量评估结果。2.如权利要求1所述的基于数字化技术的电网设备质量评估方法，其特征在于，所述对所述设备框图进行噪声处理和染色，得到标准图像，包括：对所述设备框图进行噪声像素滤波，得到滤波图像；获取预设的颜色参数，遍历并获取所述滤波图像中各像素点的像素值；根据所述颜色参数对所述像素值进行线性调整，得到标准图像。3.如权利要求2所述的基于数字化技术的电网设备质量评估方法，其特征在于，所述对所述设备框图进行噪声像素滤波，得到滤波图像，包括：将所述设备框图进行均匀切割，得到多个图像块；分别对所述多个图像块进行像素卷积，得到多个卷积图像块；分别对所述多个卷积图像块进行高斯平滑处理，得到多个平滑图像块；将所述多个平滑图像块进行拼接，得到滤波图像。4.如权利要求1所述的基于数字化技术的电网设备质量评估方法，其特征在于，所述对所述标准图像进行细节增强处理和二值化分割，得到二值化图像，包括：对所述标准图像进行细节增强处理，得到增强图像；获取所述增强图像中各像素点的像素值，利用预设二值化公式对所述增强图像中各像素点的像素值进行二值化分...

【专利技术属性】
技术研发人员：李通，陈杰华，杨瑞波，袁诗雪，毛磊，林景锋，胥经纬，
申请(专利权)人：南方电网物资有限公司，
类型：发明
国别省市：