基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法、装置、介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法，包括：获取待识别的绝缘子图像，根据所述绝缘子图像得到亮光图像标签图以及绝缘子图像标签图；基于空洞卷积的Unet+++对所述亮光图像标签图进行分割，生成亮光分割图；根据所述绝缘子标签图提取绝缘子位置；根据所述绝缘子位置对应到所述亮光分割图上的亮光位置，计算亮光位置上的白色像素面积比例；根据所述白色像素面积比例定位绝缘子闪络故障。本发明专利技术解决了现有技术在进行绝缘子闪络故障识别时存在速度和精度欠佳的问题。子闪络故障识别时存在速度和精度欠佳的问题。子闪络故障识别时存在速度和精度欠佳的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法、装置、介质及设备


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法、装置、介质及设备。

技术介绍

[0002]在现有的输配电领域中，大量架空输电线路位于荒野中，且穿过各种气候带。其中输电线路中主要的绝缘设备，又称为绝缘子。长期运行于户外环境中的绝缘子遇到不同的污秽、雨雪、融冰、雾等环境时，其绝缘性能会有不同程度的降低，从而增加了绝缘子发生闪络故障的概率。因此，研究绝缘子的闪络特性，准确识别和定位绝缘子的闪络位置，尤为重要。
[0003]现有技术在对绝缘子闪络故障进行识别时包括紫外成像法、红外成像法、电场法、基于机器学习的阈值二值化方法、基于深度学习方法等。然而这些方法在进行绝缘子闪络故障识别时均存在速度和精度欠佳的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法、装置、介质及设备，以解决现有技术在进行绝缘子闪络故障识别时存在的速度和精度欠佳的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的绝缘子图像，根据所述绝缘子图像得到亮光图像标签图以及绝缘子图像标签图；基于空洞卷积的Unet+++对所述亮光图像标签图进行分割，生成亮光分割图；根据所述绝缘子图像标签图提取绝缘子位置；根据所述绝缘子位置对应到所述亮光分割图上的亮光位置，计算亮光位置上的白色像素面积比例；根据所述白色像素面积比例定位绝缘子闪络故障。2.如权利要求1所述的基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法，其特征在于，所述获取待识别的绝缘子图像，根据所述绝缘子图像得到亮光图像标签图以及绝缘子图像标签图包括：获取待识别的绝缘子图像；对所述绝缘子图像中的亮光位置目标区域进行标注，得到亮光图像标签图；对所述绝缘子图像中的绝缘子目标区域进行标注，得到绝缘子图像标签图。3.如权利要求1或2所述的基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法，其特征在于，所述基于空洞卷积的Unet+++对所述亮光图像标签图进行分割，生成亮光分割图包括：在Unet+++网络的编码阶段，对所述亮光图像标签图依次进行若干次卷积，生成若干个编码阶段特征图；在Unet+++网络的解码阶段，按照预设方式对所述若干个编码阶段特征图进行空洞卷积，生成亮光分割图。4.如权利要求3所述的的基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法，其特征在于，所述编码阶段包括第一编码阶段、第二编码阶段、第三编码阶段、第四编码阶段、第五编码阶段；所述在Unet+++网络的编码阶段，对所述亮光图像标签图依次进行若干次卷积，生成若干个编码阶段特征图包括：在第一编码阶段，对所述亮光图像标签图按照第一卷积核进行卷积操作，生成编码阶段的第一特征图；在第二编码阶段，对所述第一特征图进行最大池化操作和按照第二卷积核进行卷积操作，生成编码阶段的第二特征图；在第三编码阶段，对所述第二特征图进行最大池化操作和按照第三卷积核进行卷积操作，生成编码阶段的第三特征图；在第四编码阶段，对所述第三特征图进行最大池化操作和按照第四卷积核进行卷积操作，生成编码阶段的第四特征图；在第五编码阶段，对所述第四特征图进行最大池化操作和按照第五卷积核进行卷积操作，生成编码阶段的第五特征图。5.如权利要求4所述的的基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法，其特征在于，所述解码阶段包括第一解码阶段、第二解码阶段、第三解码阶段、第四解码阶段；所述在Unet+++网络的解码阶段，按照预设方式对所述若干个编码阶段特征图进行空
洞卷积，生成亮光分割图包括：在第四解码阶段，对所述第一特征图进行8倍下采样，将所述第一卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第一特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第一特征图；对所述第二特征图进行4倍下采样，将所述第二卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第二特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第二特征图；对所述第三特征图进行2倍下采样，将所述第三卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第三特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第三特征图；对所述第四特征图，将所述第四卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第四特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第四特征图；对所述第五特征图进行2倍双线性插值上采样，将所述第四卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第五特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第五特征图；对张量处理后的所述第一特征图、第二特征图、第三特征图、第四特征图以及第五特征图进行张量维度拼接，然后进行卷积操作、批归一化处理和Relu激活函数操作，生成第四解码阶段特征图；在第三解码阶段，对所述第一特征图进行4倍下采样，将所述第一卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第一特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第一特征图；对所述第二特征图进行2倍下采样，将所述第二卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第二特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第二特征图；对所述第三特征图，将所述第三卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第三特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第三特征图；对所述第四解码阶段特征图进行2倍双线性插值上采样，将所述第四卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第四解码阶段特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第四解码阶段特征图；对所述第五特征图进行4倍双线性插值上采样，将所述第五卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第五特征图进行卷积操作，然后进行批归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第五特征图；对张量处理后的所述第一特征图、第二特征图、第三...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦婧，林焕凯，洪曙光，陈利军，王祥雪，刘双广，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：