配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法、介质和边缘终端设备技术

本发明专利技术公开了一种配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法、介质和边缘终端设备，涉及图像处理技术领域。方法包括：从配电杆塔顶部图像中提取金具区域图像；通过金具锈蚀检测模型对金具区域图像进行特征提取，得到金具区域图像的待处理特征数据；其中，金具锈蚀检测模型的颈部网络结构均采用第一通用卷积核和第一融合卷积核进行构建，第一融合卷积核采用第一标准卷积核和第一深度可分离卷积核进行构建；通过第一标准卷积核和第一深度可分离卷积核对特征数据进行融合得到融合结果，生成金具锈蚀检测结果。该方法通过改进传统网络模型中颈部结构的卷积块，进一步提高了模型的健壮性和精度，使得配电杆塔顶部金具锈蚀的检测速度得到大幅度提升。幅度提升。幅度提升。

【技术实现步骤摘要】
配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法、介质和边缘终端设备


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法、介质和边缘终端设备。

技术介绍

[0002]配电线路是国家电网的重要组成部分，而线路中广泛使用的铁制、铝制或铝合金制等金属附件，配电装置中的设备与导体、导体与导线、输电线路导线自身的连接及绝缘子连接成串，其中，导线、绝缘子自身的保护等所用金属(铁制、铝制或铝合金制)附件被统称为电力金具。配电线路顶部用来导线间连接、绝缘子间连接、绝缘子与杆塔以及绝缘子与导线间连接的电力金具被称为线路金具。由于我国配电线路分布十分广泛，地理环境十分复杂，配电线缆及塔杆长期暴露在野外，很多地区存在雨水充沛气候潮湿的情况，氧气在有水的情况下会逐渐氧化金属部件，使各种金具出现不同程度的生锈腐蚀。锈蚀不仅会缩短金具的使用寿命，更可能引起金具松动脱落，如果无法及时排查并进行更换，甚至可能引发短路，破坏供电线路，进而造成森林火灾等严重事故。相关技术中，通过人工定期的检查配电线路来判断其是否正常工作，该方法效率低且具有一定的危险性，并且在配电杆顶部金具出现锈蚀时无法对隐患及时排查。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0004]为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法，该方法通过改进传统网络模型中颈部结构的卷积块，进一步提高了模型的健壮性和精度，使得配电杆塔顶部金具锈蚀的检测速度得到大幅度提升。
[0005]本专利技术的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
[0006]本专利技术的第三个目的在于提出一种边缘终端设备。
[0007]为达到上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法，所述方法包括：从配电杆塔顶部图像中提取金具区域图像；通过金具锈蚀检测模型对所述金具区域图像进行特征提取，得到所述金具区域图像的待处理特征数据；其中，所述金具锈蚀检测模型的颈部网络结构均采用第一通用卷积核和第一融合卷积核进行构建，所述第一融合卷积核采用第一标准卷积核和第一深度可分离卷积核进行构建；通过所述第一标准卷积核对所述待处理特征数据进行标准卷积处理，得到第一特征数据；通过所述第一深度可分离卷积核对所述第一特征数据进行特征融合处理，得到第二特征数据；基于所述第一特征数据和所述第二特征数据的融合结果，生成金具锈蚀检测结果。
[0008]根据本专利技术的一个实施例，所述从配电杆塔顶部图像中提取金具区域图像，包括:将所述配电杆塔顶部图像输入至塔杆顶部检测模型中；其中，所述塔杆顶部检测模型的颈部网络结构包括第二通用卷积核和第二融合卷积核，所述第二融合卷积核包括第二标准卷积核和第二深度可分离卷积核；通过所述第二标准卷积核对所述配电杆塔顶部图像进行标
准卷积处理，得到第三特征数据；通过所述第二深度可分离卷积核对所述第三特征数据进行特征融合处理，得到第四特征数据；基于所述第三特征数据和所述第四特征数据，所述塔杆顶部检测模型输出所述金具区域图像。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，所述金具锈蚀检测模型还包括主干网络结构，所述颈部网络结构连接于所述主干网络结构；所述颈部网络结构包括多个网络分支；所述网络分支采用所述第一通用卷积核和所述第一融合卷积核进行构建；所述通过金具锈蚀检测模型对所述金具区域图像进行特征提取，得到所述金具区域图像的待处理特征数据，包括：通过所述主干网络结构对所述金具区域图像进行特征提取，得到主干特征数据；将所述主干特征数据输入至所述颈部网络结构中，通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据；其中，所述标准卷积特征数据作为所述待处理特征数据。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，所述网络分支包括依次连接的第一通用卷积核、第一分支卷积核、第二分支卷积核；所述第一分支卷积核、第二分支卷积核采用第一融合卷积核；相应地，在所述通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据之后，所述方法还包括：通过所述第一分支卷积核中的第一标准卷积核、第一深度可分离卷积核依次对所述待处理特征数据进行处理，得到第二特征数据；其中，基于所述第一分支卷积核得到的第二特征数据与所述第一分支卷积核中的第一标准卷积核输出的第一特征数据对应有第一中间融合特征数据；通过所述网络分支的第二分支卷积核中的第一标准卷积核和第一深度可分离卷积核依次对所述第一中间融合特征数据进行处理，得到所述网络分支的目标融合卷积特征数据。
[0011]根据本专利技术的一个实施例，所述多个网络分支包括第一网络分支；所述第一网络分支包括依次连接的第三分支卷积核、第一通用卷积核、第一分支卷积核、第二分支卷积核，第三分支卷积核采用第一融合卷积核；相应地，在所述通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据之前，所述方法还包括：通过所述第三分支卷积核中的第一标准卷积核、第一深度可分离卷积核依次对所述主干特征数据进行处理，得到第二特征数据；其中，基于所述第三分支卷积核得到的第二特征数据与所述第三分支卷积核中的第一标准卷积核输出的第一特征数据对应有第二中间融合特征数据；相应地，所述通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据，包括：通过所述第一网络分支的第一通用卷积核对所述第二中间融合特征数据进行标准卷积处理，得到所述标准卷积特征数据。
[0012]根据本专利技术的一个实施例，所述多个网络分支包括第二网络分支；所述第二网络分支包括依次连接的第一通用卷积核、第一分支卷积核、第二分支卷积核、第四分支卷积核、第五分支卷积核，第四分支卷积核采用第一通用卷积核，所述第五分支卷积核采用第一融合卷积核；相应的，在所述通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据，所述方法还包括：通过所述第二网络分支的第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到所述标准卷积特征数据；相应地，在所述通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据之后，包括：通过所述第二网络分支中的第一分支卷积核、第二分支卷积核依次对所述标准卷积特征数据进行处理，得到所述第二网络分支的目标融合
卷积特征数据；通过所述第四分支卷积核对所述第二网络分支的目标融合卷积特征数据进行标准卷积处理，得到第一中间标准卷积特征数据；通过所述第五分支卷积核中的第一标准卷积核、第一深度可分离卷积核依次对所述第一中间标准卷积特征数据进行处理，得到第二特征数据；其中，基于所述第五分支卷积核得到的第二特征数据与所述第五分支卷积核中的第一标准卷积核输出的第一特征数据对应有第三中间融合特征数据。
[0013]根据本专利技术的一个实施例，所述多个网络分支包括第三网络分支；所述第三网络分支包括依次连接的第六分支卷积核、第一通用卷积核、第一分支卷积核、第二分支卷积本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法，其特征在于，所述方法包括：从配电杆塔顶部图像中提取金具区域图像；通过金具锈蚀检测模型对所述金具区域图像进行特征提取，得到所述金具区域图像的待处理特征数据；其中，所述金具锈蚀检测模型的颈部网络结构均采用第一通用卷积核和第一融合卷积核进行构建，所述第一融合卷积核采用第一标准卷积核和第一深度可分离卷积核进行构建；通过所述第一标准卷积核对所述待处理特征数据进行标准卷积处理，得到第一特征数据；通过所述第一深度可分离卷积核对所述第一特征数据进行特征融合处理，得到第二特征数据；基于所述第一特征数据和所述第二特征数据的融合结果，生成金具锈蚀检测结果。2.根据权利要求1所述的配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法，其特征在于，所述从配电杆塔顶部图像中提取金具区域图像，包括:将所述配电杆塔顶部图像输入至塔杆顶部检测模型中；其中，所述塔杆顶部检测模型的颈部网络结构包括第二通用卷积核和第二融合卷积核，所述第二融合卷积核包括第二标准卷积核和第二深度可分离卷积核；通过所述第二标准卷积核对所述配电杆塔顶部图像进行标准卷积处理，得到第三特征数据；通过所述第二深度可分离卷积核对所述第三特征数据进行特征融合处理，得到第四特征数据；基于所述第三特征数据和所述第四特征数据，所述塔杆顶部检测模型输出所述金具区域图像。3.根据权利要求1所述的配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法，其特征在于，所述金具锈蚀检测模型还包括主干网络结构，所述颈部网络结构连接于所述主干网络结构；所述颈部网络结构包括多个网络分支；所述网络分支采用所述第一通用卷积核和所述第一融合卷积核进行构建；所述通过金具锈蚀检测模型对所述金具区域图像进行特征提取，得到所述金具区域图像的待处理特征数据，包括：通过所述主干网络结构对所述金具区域图像进行特征提取，得到主干特征数据；将所述主干特征数据输入至所述颈部网络结构中，通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据；其中，所述标准卷积特征数据作为所述待处理特征数据。4.根据权利要求3所述的配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法，其特征在于，所述网络分支包括依次连接的第一通用卷积核、第一分支卷积核、第二分支卷积核；所述第一分支卷积核、第二分支卷积核采用第一融合卷积核；相应地，在所述通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据之后，所述方法还包括：通过所述第一分支卷积核中的第一标准卷积核、第一深度可分离卷积核依次对所述待处理特征数据进行处理，得到第二特征数据；其中，基于所述第一分支卷积核得到的第二特征数据与所述第一分支卷积核中的第一标准卷积核输出的第一特征数据对应有第一中间
融合特征数据；通过所述网络分支的第二分支卷积核中的第一标准卷积核和第一深度可分离卷积核依次对所述第一中间融合特征数据进行处理，得到所述网络分支的目标融合卷积特征数据。5.根据权利要求4所述的配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法，其特征在于，所述多个网络分支包括第一网络分支；所述第一网络分支包括依次连接的第三分支卷积核、第一通用卷积核、第一分支卷积核、第二分支卷积核，第三分支卷积核采用第一融合卷积核；相应地，在所述通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据之前，所述方法还包括：通过所述第三分支卷积核中的第一标准卷积核、第一深度可分离卷积核依次对所述主干特征数据进行处理，得到第二特征数据；其中，基于所述第三分支卷积核得到的第二特征数据与所述第三分支卷积核中的第一标准卷积核输出的第一特征数据对应有第二中间融合特征数据；相应地，所述通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据，包括：通过所述第一网络分支的第一通用卷积核对所述第二中间融合特征数据进行标准卷积处理，得到所述标准卷积特征数据。6.根据权利要求5所述的配电杆塔顶部金具锈蚀检测方法，其特征在于，所述多个网络分支包括第二网络分支；所述第二网络分支包括依次连接的第一通用卷积核、第一分支卷积核、第二分支卷积核、第四分支卷积核、第五分支卷积核，第四分支卷积核采用第一通用卷积核，所述第五分支卷积核采用第一融合卷积核；相应的，在所述通过所述网络分支的所述第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到标准卷积特征数据，所述方法还包括：通过所述第二网络分支的第一通用卷积核对所述主干特征数据进行标准卷积处理，得到所述标准卷积...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，赵裕成，张志勇，艾坤，刘海峰，
申请(专利权)人：合肥中科类脑智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：