【技术实现步骤摘要】
基于检测模型的开关状态识别方法、装置、设备和介质
[0001]本专利技术实施例涉及变电站检测领域，尤其涉及一种基于检测模型的开关状态识别方法、装置、设备和介质。
技术介绍
[0002]在变电站中，针对隔离开关的操作是较为常见的。但由于各种原因，如环境、天气、使用年限等问题导致隔离开关在分合闸的时候出现卡涩等原因，使得分合闸不到位。若合闸不到位由于接触不良导致放电、扯弧、发热严重，以致烧毁。若分闸不到位，缩小了空气绝缘距离，影响检修人员的人身安全。因此，需要对隔离开关的分合闸状态进行有效识别，结合智能化变电站和智能运维策略，进一步提高辨识精度和运行检修人员的工作效率，保证工作人员的人身安全和延长隔离开关的使用寿命。
[0003]现有的方法中大都基于某一状态进行识别，普适性还不足。且需要改变隔离开关原有结构，试验操作过程复杂，现场改造困难。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于检测模型的开关状态识别方法、装置、设备和介质，以实现通过图像识别技术识别隔离开关，进而实时判断隔离开关的分合闸状态是否...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于检测模型的开关状态识别方法，其特征在于，包括：获取隔离开关在开关过程中的多张待识别图像；基于预先训练的检测模型分别对所述多张待识别图像中的隔离开关进行目标检测，获得所述多张待识别图像的隔离开关的边界框预测结果；基于所述多张待识别图像的隔离开关的边界框预测结果和所述检测模型的先验边界框信息分别确定所述多张待识别图像的边界框预测结果的损失值；根据所述多张待识别图像的边界框预测结果的损失值确定隔离开关在开关过程的损失值曲线；将隔离开关在开关过程的损失值曲线与隔离开关的标准开关过程的标准损失值曲线进行对比，识别隔离开关的状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多张待识别图像的边界框预测结果的损失值确定隔离开关在开关过程的损失值曲线，包括：根据时间顺序将所述多张待识别图像的边界框预测结果的损失值进行排序，绘制隔离开关在开关过程的损失值
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时间曲线。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练的检测模型分别对所述多张待识别图像中的隔离开关进行目标检测，获得所述多张待识别图像的隔离开关的边界框预测结果包括：基于预先训练的YOLOv3模型对所述多张待识别图像进行检测；对检测结果进行聚类，得到所述多张待识别图像的隔离开关的边界框预测结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多张待识别图像的隔离开关的边界框预测结果和所述检测模型的先验边界框信息分别确定所述多张待识别图像的边界框预测结果的损失值包括：基于所述多张待识别图像的隔离开关的边界框预测结果和所述检测模型的先验边界框信息计算YOLOv3模型预测的边界框中心坐标误差、宽高坐标误差、置信度误差和分类误差，将边界框中心坐标误差、宽高坐标误差、置信度误差、分类误差的和值与网格数N的比值作为图像网格的损失值；将所述图像网格的损失值作为边界框预测结果的损失值；所述网格数N是所述检测模型对待识别图像进行划分得到；按照如下公式计算边界框中心坐标误差dist_xy、宽高坐标误差dist_wh、置信度误差dist_C和分类误差dist_P：dist_C和分类误差dist_P：
其中，N表示检测模型对输入图像的划分的网格总数；表示检测模型输出的第i个网格第j个先验边界框的预测中心坐标值；表示检测模型输出的第i个网格第j个先验边界框的预测宽，高；表示检测模型的第i个网格第j个先验边界框的真实中心坐标值；表示检测模型的第i个网格第j个先验边界框的真实宽，高；S表示检测模型对输入图像划分的尺寸，对输入图像划分为S
×
S个网格；B表示每个网格生成的先验边界框数量；为0～1变量，表示第i个网格中的第j个先验边界框是否负责这个对象，表示负责，否则为0；表示不负责；表示模型的第i个网格第j个先验边界框的预测置信度；表示模型的第i个网格第j个先验边界框的真实值；为0～1变量，表示模型的第i个网格第j个先验边界框的中心点是否落在预测框中的预测值，若否则第i个网格第j个先验边界框的中心点是否落在预测框中的预测值，若否则为0～1变量，表示模型的第i个网格第j个先验边界框的中心点是否落在预测框中的真实值，若否则λ
noobj
表示一固定量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练的YOLOv3模型对所述多张待识别图像进行检测包括：按照如下公式进行边界框预测：a
x
＝σ(t
x
【专利技术属性】
技术研发人员：黄书健，张焕燊，李海发，陈洛奇，陈冬雨，方毓乾，王鹤铭，吴肇坚，吕志鹏，黎洛琦，刘晨炀，吕宇桦，郝冠博，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司惠州供电局，
类型：发明
国别省市：
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