一种电网输电线烟雾检测方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种电网输电线烟雾检测方法、系统、电子设备及介质，涉及输电线路巡检技术领域，该方法包括：收集真实的电网输电线烟雾图像，并对所述真实的电网输电线烟雾图像进行标注，构建真实的电网输电线烟雾图像数据集；构建虚拟的电网输电线烟雾图像数据集；构建基于改进的YOLOv7

【技术实现步骤摘要】
一种电网输电线烟雾检测方法、系统、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及输电线路巡检
，特别涉及一种电网输电线烟雾检测方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]电网的高压输电线路巡检是保证输电线安全运行的措施之一。但是，由于高压输电线路分布范围较广且多处于山林地带，导致人工巡检难度大、时间长、危险多、效率低。随着图像采集设备和传输技术的发展，高压输电线路上安装的监控摄像机、无人机、卫星遥感等影像设备被应用于输电线路的巡检。使用监控摄像机、无人机等设备拍摄的视频、图像对输电通道上的关键对象进行检测，均可以改善人工巡检面临的各种困难，然而在对采集到的图像进行检测时，准确率受制于检查人员的观察技能水平，同时还存在视觉疲劳导致对突发情况不能实时观测到的隐患，所以采用计算机视觉技术对输电线路巡检图像进行检测具有重要研究意义。
[0003]但是在现有的研究中，烟雾检测仍然存在许多困难：（1）由于是野外监控场景，背景较为复杂，并且烟雾的尺度变化大，造成误检漏检多，检测精度偏低；（2）山区场景下烟雾训练数据不够，深度学习模型的训练需要大量的数据，在高压输电线所在的山区场景下，收集数千张烟雾图像是困难的。一些研究采用人工合成烟雾数据集来弥补这一缺陷，但合成的数据集中，部分烟雾较虚假，部分背景单一，与实际情况不符。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种电网输电线烟雾检测方法、系统、电子设备及介质，用以提升电网高压输电线路附件的烟雾检测精度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种电网输电线烟雾检测方法，包括：
[0007]收集真实的电网输电线烟雾图像，并对所述真实的电网输电线烟雾图像进行标注，构建真实的电网输电线烟雾图像数据集；
[0008]构建虚拟的电网输电线烟雾图像数据集；
[0009]构建基于改进的YOLOv7
‑
tiny模型的电网输电线烟雾检测模型；
[0010]通过所述虚拟的电网输电线烟雾图像数据集和所述真实的电网输电线烟雾图像数据集，对所述电网输电线烟雾检测模型进行预训练和调整，得到优化后的电网输电线烟雾检测模型；
[0011]通过优化后的电网输电线烟雾检测模型对电网输电线烟雾进行检测。
[0012]可选地，构建虚拟的电网输电线烟雾图像数据集，具体包括：
[0013]采用粒子系统生成烟雾；
[0014]将生成的烟雾合成到随机选取的真实的电网场景中，构建虚拟的电网输电线烟雾图像数据集。
[0015]可选地，所述改进的YOLOv7
‑
tiny模型在YOLOv7
‑
tiny模型中加入多个无参注意力机制模块，并在YOLOv7
‑
tiny模型的检测头中引入SPD
‑
Conv CNN模块。
[0016]可选地，通过所述虚拟的电网输电线烟雾图像数据集和所述真实的电网输电线烟雾图像数据集，对所述电网输电线烟雾检测模型进行预训练和调整，得到优化后的电网输电线烟雾检测模型，具体包括：
[0017]通过所述虚拟的电网输电线烟雾图像数据集对所述电网输电线烟雾检测模型进行预训练；
[0018]通过所述真实的电网输电线烟雾图像数据集对预训练后的电网输电线烟雾检测模型进行调整，得到优化后的电网输电线烟雾检测模型。
[0019]本专利技术还提供了一种电网输电线烟雾检测系统，包括：
[0020]第一数据集构建模块，用于收集真实的电网输电线烟雾图像，并对所述真实的电网输电线烟雾图像进行标注，构建真实的电网输电线烟雾图像数据集；
[0021]第二数据集构建模块，用于构建虚拟的电网输电线烟雾图像数据集；
[0022]电网输电线烟雾检测模型构建模块，用于构建基于改进的YOLOv7
‑
tiny模型的电网输电线烟雾检测模型；
[0023]预训练及调整模块，用于通过所述虚拟的电网输电线烟雾图像数据集和所述真实的电网输电线烟雾图像数据集，对所述电网输电线烟雾检测模型进行预训练和调整，得到优化后的电网输电线烟雾检测模型；
[0024]电网输电线烟雾检测模块，用于通过优化后的电网输电线烟雾检测模型对电网输电线烟雾进行检测。
[0025]可选地，所述第二数据集构建模块具体包括：
[0026]烟雾生成单元，用于采用粒子系统生成烟雾；
[0027]合成单元，用于将生成的烟雾合成到随机选取的真实的电网场景中，构建虚拟的电网输电线烟雾图像数据集。
[0028]可选地，所述改进的YOLOv7
‑
tiny模型在YOLOv7
‑
tiny模型中加入多个无参注意力机制模块，并在YOLOv7
‑
tiny模型的检测头中引入SPD
‑
Conv CNN模块。
[0029]可选地，所述预训练及调整模块具体包括：
[0030]预训练单元，用于通过所述虚拟的电网输电线烟雾图像数据集对所述电网输电线烟雾检测模型进行预训练；
[0031]调整单元，用于通过所述真实的电网输电线烟雾图像数据集对预训练后的电网输电线烟雾检测模型进行调整，得到优化后的电网输电线烟雾检测模型。
[0032]本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的电网输电线烟雾检测方法。
[0033]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的电网输电线烟雾检测方法。
[0034]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0035]（1）本专利技术针对复杂背景中目标显著度低而导致其难以被准确检测问题，采用改进的YOLOv7
‑
tiny模型，能够提升模型对特征的感知能力以及对模糊或小目标图像的检测
精度；
[0036]（2）本专利技术将虚拟的电网输电线烟雾图像数据集作为改进的YOLOv7
‑
tiny模型迁移监督学习的源域，并以真实的电网输电线烟雾图像数据集为背景，强化了特征的提取，降低了电网复杂背景导致的检测难度，直接提升真实烟雾的检测性能。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0038]图1为本专利技术提供的电网输电线烟雾检测方法的流程图；
[0039]图2为本专利技术提供的电网输电线烟雾检测方法的详细流程图；
[0040]图3为烟雾检测标注示例图；
[0041]图4为用粒子系统生成的烟雾示意图；
[0042]图5本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网输电线烟雾检测方法，其特征在于，包括：收集真实的电网输电线烟雾图像，并对所述真实的电网输电线烟雾图像进行标注，构建真实的电网输电线烟雾图像数据集；构建虚拟的电网输电线烟雾图像数据集；构建基于改进的YOLOv7
‑
tiny模型的电网输电线烟雾检测模型；通过所述虚拟的电网输电线烟雾图像数据集和所述真实的电网输电线烟雾图像数据集，对所述电网输电线烟雾检测模型进行预训练和调整，得到优化后的电网输电线烟雾检测模型；通过优化后的电网输电线烟雾检测模型对电网输电线烟雾进行检测。2.根据权利要求1所述的电网输电线烟雾检测方法，其特征在于，构建虚拟的电网输电线烟雾图像数据集，具体包括：采用粒子系统生成烟雾；将生成的烟雾合成到随机选取的真实的电网场景中，构建虚拟的电网输电线烟雾图像数据集。3.根据权利要求1所述的电网输电线烟雾检测方法，其特征在于，所述改进的YOLOv7
‑
tiny模型在YOLOv7
‑
tiny模型中加入多个无参注意力机制模块，并在YOLOv7
‑
tiny模型的检测头中引入SPD
‑
Conv CNN模块。4.根据权利要求1所述的电网输电线烟雾检测方法，其特征在于，通过所述虚拟的电网输电线烟雾图像数据集和所述真实的电网输电线烟雾图像数据集，对所述电网输电线烟雾检测模型进行预训练和调整，得到优化后的电网输电线烟雾检测模型，具体包括：通过所述虚拟的电网输电线烟雾图像数据集对所述电网输电线烟雾检测模型进行预训练；通过所述真实的电网输电线烟雾图像数据集对预训练后的电网输电线烟雾检测模型进行调整，得到优化后的电网输电线烟雾检测模型。5.一种电网输电线烟雾检测系统，其特征在于，包括：第一数据集构建模块，用于收集真实的电网输电线烟雾图像，并对所述真实的电网输电线烟雾图像进行标注，构建真实的电网输电线烟雾图像数据集；第二数据集构建模块，用于构建虚拟的电网输电线烟...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁国武，陈晨，周浩，岳昆，马御堂，马仪，
申请(专利权)人：云南大学，
类型：发明
国别省市：