本发明专利技术提供了一种电力设备温度识别方法、系统、终端及存储介质，该方法包括：对待识别电力设备的设备红外图像进行关键字检测，得到关键字检测结果；根据关键字检测结果进行区域裁剪，得到温度值区域，对温度值区域进行灰度变换，得到温度灰度图；对温度灰度图进行像素值转换，对像素值转换后的温度灰度图进行二值化处理；将二值化处理后的温度灰度图输入温度值识别模型进行温度值识别，得到待识别电力设备的最高温度值和最低温度值。本发明专利技术基于温度值识别模型能自动对二值化处理后的温度灰度图进行温度值识别，得到最高温度值和最低温度值，无需采用人工的方式进行最高温度值和最低温度值的读取和记录，提高了电力设备温度识别效率。效率。效率。
【技术实现步骤摘要】
电力设备温度识别方法、系统、终端及存储介质
[0001]本专利技术涉及电力设备检测
，尤其涉及一种电力设备温度识别方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
[0002]电力是维持人们正常生活的重要资源之一，并且随着社会经济的发展，国内的用电量在不断增长当中，保证电力系统的安全稳定运行，已经成为越来越重要的任务，电力系统中可以包括有多个电力设备，对于电力设备的温度识别是进行发热检测和故障诊断的关键流程，因此，对电力设备的温度识别方法越来越受人们所重视。
[0003]现有的电力设备温度识别过程中，一般是通过采用人工的方式对设备红外图像中的最高温度值和最低温度值进行记录，导致浪费大量人力和物力，且降低了电力设备温度识别效率。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种电力设备温度识别方法、系统、终端及存储介质，旨在解决现有的电力设备温度识别方法效率低下的问题。
[0005]本专利技术实施例是这样实现的，一种电力设备温度识别方法，所述方法包括：
[0006]获取待识别电力设备的设备红外图像，并对所述设备红外图像进行关键字检测，得到关键字检测结果；
[0007]根据所述关键字检测结果对所述设备红外图像进行区域裁剪，得到温度值区域，并对所述温度值区域进行灰度变换，得到温度灰度图；
[0008]对所述温度灰度图进行像素值转换，并对像素值转换后的所述温度灰度图进行二值化处理；
[0009]将二值化处理后的所述温度灰度图输入预训练后的温度值识别模型进行温度值识别，得到所述待识别电力设备的最高温度值和最低温度值。
[0010]更进一步的，所述对所述设备红外图像进行关键字检测，包括：
[0011]根据预训练后的目标检测模型对所述设备红外图像进行色标条检测；
[0012]若所述设备红外图像中检测到所述色标条，则获取所述色标条的位置区域，得到所述关键字检测结果；
[0013]若所述设备红外图像中未检测到所述色标条，则根据所述目标检测模型对所述设备红外图像进行预设字符检测，所述预设字符包括第一字符和第二字符；
[0014]若所述设备红外图像中检测到所述预设字符，则获取所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域，得到所述关键字检测结果。
[0015]更进一步的，所述根据所述关键字检测结果对所述设备红外图像进行区域裁剪，得到温度值区域，包括：
[0016]若所述关键字检测结果中包括所述色标条的位置区域，则将距离所述色标条的位
置区域上方和下方，第一预设距离的区域确定为裁剪区域；
[0017]若所述关键字检测结果中包括所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域，则获取所述第一字符与所述第二字符之间的位置关系；
[0018]若所述第一字符与所述第二字符之间处于水平关系，则分别将距离所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域下方，第二预设距离的区域确定为所述裁剪区域；
[0019]若所述第一字符与所述第二字符之间处于竖直关系，则分别将距离所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域右侧，第三预设距离的区域确定为所述裁剪区域；
[0020]在所述设备红外图像中，对所述裁剪区域进行裁剪，得到所述温度值区域。
[0021]更进一步的，所述对所述设备红外图像进行关键字检测，得到关键字检测结果之后，还包括：
[0022]若所述设备红外图像中未检测到所述色标条和所述预设字符，则将所述待识别电力设备的设备类型和电压等级与历史红外数据进行匹配，得到匹配数据；
[0023]获取所述设备红外图像的拍摄年月份信息，并根据所述拍摄年月份信息对所述匹配数据进行数据筛选，得到第一筛选数据；
[0024]获取所述待识别电力设备的设备地址和变电站名称，并根据所述设备地址和所述变电站名称对所述第一筛选数据进行数据筛选，得到第二筛选数据；
[0025]获取所述设备红外图像的图像拍摄时间，并分别计算所述第二筛选数据中各历史红外图像的历史拍摄时间与所述图像拍摄时间之间的时间差值；
[0026]将最小所述时间差值对应的所述历史红外图像确定为目标红外图像，并将所述目标红外图像的最高温度值和最低温度值，确定为所述待识别电力设备的最高温度值和最低温度值。
[0027]更进一步的，所述对所述温度灰度图进行像素值转换，包括：
[0028]分别获取所述温度灰度图中各像素值的出现次数，并计算最大两个所述出现次数对应像素值之间的平均值，得到像素阈值；
[0029]若所述温度灰度图中任一像素值小于像素阈值，则根据预设像素值对所述像素值进行像素转换。
[0030]更进一步的，所述将二值化处理后的所述温度灰度图输入预训练后的温度值识别模型进行温度值识别之前，所述方法还包括：
[0031]获取历史红外图像，并对各历史红外图像中的最高温度值区域和最低温度值区域进行裁剪，得到温度值图像；
[0032]根据所述温度值图像构建训练集和测试集，并根据DenseNet网络和LSTM网络构建所述温度值识别模型，其中，所述LSTM网络中设置有随机失活层；
[0033]根据所述训练集对所述温度值识别模型进行模型训练，直至所述温度值识别模型收敛，其中，所述温度值识别模型的模型训练采用随机梯度下降进行参数优化。
[0034]更进一步的，所述获取待识别电力设备的设备红外图像之后，还包括：
[0035]获取所述待识别电力设备的设备标识，并将所述设备标识与预存储的温度位置查询表进行匹配；
[0036]若所述设备标识与所述温度位置查询表匹配成功，则获取所述设备红外图像的总像素值和温度显示标识，并根据所述总像素值、所述温度显示标识和所述设备标识确定裁
剪区域；
[0037]在所述设备红外图像中，对所述裁剪区域进行裁剪，得到所述温度值区域。
[0038]本专利技术实施例的另一目的在于提供一种电力设备温度识别系统，所述系统包括：
[0039]关键字检测模块，用于获取待识别电力设备的设备红外图像，并对所述设备红外图像进行关键字检测，得到关键字检测结果；
[0040]灰度变换模块，用于根据所述关键字检测结果对所述设备红外图像进行区域裁剪，得到温度值区域，并对所述温度值区域进行灰度变换，得到温度灰度图；
[0041]二值化模块，用于对所述温度灰度图进行像素值转换，并对像素值转换后的所述温度灰度图进行二值化处理；
[0042]温度识别模块，用于将二值化处理后的所述温度灰度图输入预训练后的温度值识别模型进行温度值识别，得到所述待识别电力设备的最高温度值和最低温度值。
[0043]本专利技术实施例的另一目的在于提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。
[0044]本专利技术实施例的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，所述计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力设备温度识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别电力设备的设备红外图像，并对所述设备红外图像进行关键字检测，得到关键字检测结果；根据所述关键字检测结果对所述设备红外图像进行区域裁剪，得到温度值区域，并对所述温度值区域进行灰度变换，得到温度灰度图；对所述温度灰度图进行像素值转换，并对像素值转换后的所述温度灰度图进行二值化处理；将二值化处理后的所述温度灰度图输入预训练后的温度值识别模型进行温度值识别，得到所述待识别电力设备的最高温度值和最低温度值。2.如权利要求1所述的电力设备温度识别方法，其特征在于，所述对所述设备红外图像进行关键字检测，包括：根据预训练后的目标检测模型对所述设备红外图像进行色标条检测；若所述设备红外图像中检测到所述色标条，则获取所述色标条的位置区域，得到所述关键字检测结果；若所述设备红外图像中未检测到所述色标条，则根据所述目标检测模型对所述设备红外图像进行预设字符检测，所述预设字符包括第一字符和第二字符；若所述设备红外图像中检测到所述预设字符，则获取所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域，得到所述关键字检测结果。3.如权利要求2所述的电力设备温度识别方法，其特征在于，所述根据所述关键字检测结果对所述设备红外图像进行区域裁剪，得到温度值区域，包括：若所述关键字检测结果中包括所述色标条的位置区域，则将距离所述色标条的位置区域上方和下方，第一预设距离的区域确定为裁剪区域；若所述关键字检测结果中包括所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域，则获取所述第一字符与所述第二字符之间的位置关系；若所述第一字符与所述第二字符之间处于水平关系，则分别将距离所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域下方，第二预设距离的区域确定为所述裁剪区域；若所述第一字符与所述第二字符之间处于竖直关系，则分别将距离所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域右侧，第三预设距离的区域确定为所述裁剪区域；在所述设备红外图像中，对所述裁剪区域进行裁剪，得到所述温度值区域。4.如权利要求2所述的电力设备温度识别方法，其特征在于，所述对所述设备红外图像进行关键字检测，得到关键字检测结果之后，还包括：若所述设备红外图像中未检测到所述色标条和所述预设字符，则将所述待识别电力设备的设备类型和电压等级与历史红外数据进行匹配，得到匹配数据；获取所述设备红外图像的拍摄年月份信息，并根据所述拍摄年月份信息对所述匹配数据进行数据筛选，得到第一筛选数据；获取所述待识别电力设备的设备地址和变电站名称，并根据所述设备地址和所述变电站名称对所述第一筛选数据进行数据筛选，得到第二筛选数据；获取所述设备红外图像的图像拍摄时间，并分别计算所述第二筛选数据中各历史红外图像的历史拍摄时间与所述图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁川，高俊丽，朱怡良，刘学臻，
申请(专利权)人：浙江天铂云科光电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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