一种基于轻量级网络的电力设备的识别方法及相关装置制造方法及图纸

本申请提供了一种基于轻量级网络的电力设备的识别方法及相关装置，应用于计算机视觉技术领域。所述方法包括：确定样本数据集，样本数据集包括多张样本图像，样本图像中包括电力设备；对轻量级网络模型进行修改，得到待训练模型；利用样本数据集对待训练模型进行训练，得到电力设备识别模型；采集待识别图像，待识别图像为包括电力设备的红外图像；利用电力设备识别模型对待识别图像进行识别，得到识别结果图像，识别结果图像为将待识别图像中的电力设备标注出的图像。通过上述方法，对轻量级网络模型进行修改，使得模型能够在复杂背景下检测出电力设备，并且基于轻量级网络模型进行识别，能够有效地降低运算量，提高识别速度。提高识别速度。提高识别速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于轻量级网络的电力设备的识别方法及相关装置


[0001]本申请涉及计算机视觉
，尤其涉及一种基于轻量级网络的电力设备识别的方法及相关装置。

技术介绍

[0002]随着电力系统的快速发展，人们对电力的依赖程度越来越高，并且对电力的需求也越来越大。如今，为满足人们对可持续能源日益增长的需求，电力系统面临着巨大的挑战，因此需要更庞大、更复杂的电力系统。
[0003]在电力系统中，支柱瓷绝缘子是一种特殊的电力设备，在架空输电线路中广泛使用；由于暴露在室外复杂环境下长期运行，支柱瓷绝缘子串受到机械载荷、浮尘、冰雹、酸雨、震动等多种复杂因素的影响，支柱瓷绝缘子的机械性能与绝缘性能会逐渐下降，进而出现缺陷；缺陷支柱瓷绝缘子无法承受正常的机电负载，导致断裂、局部发热等现象，严重威胁电力系统安全稳定运行。因此，快速、准确地对电力设备进行识别定位对电力系统的维护至关重要。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于轻量级网络的电力设备的识别方法及装置，旨在快速、准确地识别出电力设备。/>[0005]第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于轻量级网络的电力设备的识别方法，其特征在于，所述方法包括：确定样本数据集，所述样本数据集包括多张样本图像，所述样本图像中包括电力设备；对轻量级网络模型进行修改，得到待训练模型；利用所述样本数据集对所述待训练模型进行训练，得到电力设备识别模型；采集待识别图像，所述待识别图像为包括电力设备的红外图像；利用所述电力设备识别模型对所述待识别图像进行识别，得到识别结果图像，所述识别结果图像为将所述待识别图像中的电力设备标注出的图像。2.根据权利要求1所述的基于轻量级网络的电力设备的识别方法，其特征在于，所述轻量级网络模型为MobileNetV2模型；所述对轻量级网络模型进行修改，得到待训练模型，包括：利用多分支堆叠模块和分支堆叠下采样模块替换所述MobileNetV2模型中的倒残差结构，得到所述待训练模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述待训练模型中，至少包括一个所述多分支堆叠模块和一个所述分支堆叠下采样模块。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述待训练模型中，所述多分支堆叠模块和所述分支堆叠下采样模块的个数和大于等于3时，所述多分支堆叠模块和所述分支堆叠下采样模块交替排列。5.根据权利要求1所述的基于轻量级网络的电力设备的识别方法，其特征在于，所述确定样本数据集，包括：获取多张电气设备红外图像；对所述多张电气设备红外图像中的电气设备进行标注并保存，得到所述样本数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐华，周阳洋，胡俊华，戴哲仁，王宇，冯洋，蒋勇，赵洲峰，张杰，戴鹏飞，赵志梁，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司超高压分公司，
类型：发明
国别省市：