一种变电站的检测方法技术

本申请公开了一种变电站的检测方法

【技术实现步骤摘要】
一种变电站的检测方法、装置、介质及设备


[0001]本专利技术涉及变电站巡检
，特别涉及一种变电站的检测方法
、
装置
、
介质及设备
。

技术介绍

[0002]变电站是指用于对电能进行变换
、
分配和控制的设施与场所，是电力系统的核心组成部分，具有地理位置分布广
、
设备
、
设施类型繁杂
、
数量多等特点
。
随着中国经济水平不断发展，电网规模不断扩大，变电站数量日益增多，变电站的日常巡视运维等业务量随之快速增加，导致现有运检班组工作量大幅增加，迫切需要智能化
、
数字化技术助力基层一线减负
。
[0003]随着变电站智能巡检机器人
、
无人机
、
固定摄像头等图像巡检设备的广泛应用，变电站图像巡检技术逐步替代了人工巡视
。
变电站图像巡检通常采用卷积神经网络
(convolutional neural network, CNN)、
随机森林分类器
(random forest
，
RF)、
支持向量机
(support vector machine, SVM)
等算法进行缺陷模型训练与识别，但是现有算法模型容易出现训练不充分，收敛误差大的问题，进而导致漏报误报率高
、
识别准确率低
。
[0004]因此亟需一种变电站检测方法，以解决现有技术中检测结果不准确的问题，

技术实现思路

有鉴于此，本专利技术提供了一种变电站的检测方法
、
装置
、
介质及设备，主要目的在于解决目前存在的检测结果不准确的问题
。
[0005]为解决上述问题，本申请提供一种变电站的检测方法，包括：对待检测的变电站进行图像采集，获得原始图像；对所述原始图像进行预处理获得目标图像；对所述目标图像进行特征提取，获得变电站的积分图像；基于所述积分图像以及预定数据库中的各正样本图像，进行相似度计算，获得与各正样本图像对应的第一相似度；基于各所述正样本图像对应的第一相似度对所述变电站进行故障检测，获得检测结果
。
[0006]可选的，所述对原始图像进行预处理获得目标图像，具体包括：对所述原始图像依次进行腐蚀处理以及膨胀处理，以获得所述目标图像
。
[0007]可选的，在对所述目标图像进行特征提取之前，所述方法还包括：基于所述原始图像以及所述目标图像，计算获得峰值信噪比；基于所述峰值信噪比对所述目标图像进行质量评估，确定所述目标图像是否符合预定条件，以在目标图像符合所述预定条件的情况下
、
对所述目标图像进行特征提取
。
[0008]可选的，所述基于所述积分图像以及预定数据库中的各正样本图像，进行相似度计算，获得与各正样本图像对应的第一相似度，具体包括：
基于积分图以及各正样本图像，分别计算积分图与各正样本图像之间的亮度比较值
、
对比度比较值以及结构比较值；基于同一正样本图像对应的亮度比较值
、
对比度比较值以及结构比较值，计算各正样本图像与积分图之间的第一相似度
。
[0009]可选的，所述基于各所述正样本图像对应的相似度对所述变电站进行故障检测，获得检测结果，具体包括：将各所述正样本图像对应的第一相似度分别与预定的第一相似度阈值进行比较；在各所述第一相似度均大于或等于所述第一相似度阈值的情况下，确定所述变电站为非故障状态；在任意所述第一相似度小于所述第一相似度阈值的情况下，确定所述变电站为故障状态
。
[0010]可选的，所述方法还包括：基于部分监督学习的方式，对变电站的各样本图像进行标注，获得包含若干正样本图像以及若干负样本图像的预定数据库；其中，正样本图像为标签为非故障状态的样本图像，负样本图像为标签为故障状态的样本图像
。
[0011]可选的，在任意所述第一相似度小于所述第一相似度阈值的情况下，所述方法还包括：基于所述积分图像与预定数据库中的各负样本图像，进行相似度计算，获得与各负样本图像对应的第二相似度；基于各所述负样本图像对应的第二相似度，确定所述变电站的故障类型
。
[0012]为解决上述问题，本申请提供一种变电站的检测装置，包括：采集模块，用于对待检测的变电站进行图像采集，获得原始图像；预处理模块，用于对所述原始图像进行预处理获得目标图像；提取模块，用于对所述目标图像进行特征提取，获得变电站的积分图像；第一计算模块，用于基于所述积分图像以及预定数据库中的各正样本图像，进行相似度计算，获得与各正样本图像对应的第一相似度；检测模块，用于基于各所述正样本图像对应的第一相似度对所述变电站进行故障检测，获得检测结果
。
[0013]为解决上述问题，本申请提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述变电站的检测方法的步骤
。
[0014]为解决上述问题，本申请提供一种电子设备，至少包括存储器
、
处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现上述任一项所述变电站的检测方法的步骤
。
[0015]本申请中的变电站检测方法，通过采集变电站的原始图像，然后预处理获得目标图像，有利于后续基于目标图像精准的进行特征提取，获得积分图像，后续就可以将该积分图像分别与各正样本图像进行相似度计算，使得计算获得的第一相似度更加准确，为后续基于第一相似度精准的确定变电站是否存在故障提供了保障
。
[0016]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的
、
特征和优点能够
更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式
。
附图说明
[0017]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了
。
附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制
。
而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件
。
在附图中：图1为本申请实施例一种变电站检测方法的流程图；图2为本申请另一实施例一种变电站检测装置的结构框图；图3为本申请另一实施例一种电子设备的结构框图
。
具体实施方式
[0018]此处参考附图描述本申请的各种方案以及特征
。
[0019]应理解的是，可以对此处申请的实施例做出各种修改
。
因此，上述说明书不应该视为限制，而仅是作为实施例的范例
。
本领域的技术人员将想到在本申请的范围和精神内的其他修改
。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种变电站的检测方法，其特征在于，包括：对待检测的变电站进行图像采集，获得原始图像；对所述原始图像进行预处理获得目标图像；对所述目标图像进行特征提取，获得变电站的积分图像；基于所述积分图像以及预定数据库中的各正样本图像，进行相似度计算，获得与各正样本图像对应的第一相似度；基于各所述正样本图像对应的第一相似度对所述变电站进行故障检测，获得检测结果
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行预处理获得目标图像，具体包括：对所述原始图像依次进行腐蚀处理以及膨胀处理，以获得所述目标图像
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获得目标图像之后
、
且在对所述目标图像进行特征提取之前，所述方法还包括：基于所述原始图像以及所述目标图像，计算获得峰值信噪比；基于所述峰值信噪比对所述目标图像进行质量评估，确定所述目标图像是否符合预定条件，以在目标图像符合所述预定条件的情况下
、
对所述目标图像进行特征提取
。4.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述积分图像以及预定数据库中的各正样本图像，进行相似度计算，获得与各正样本图像对应的第一相似度，具体包括：基于积分图以及各正样本图像，分别计算积分图与各正样本图像之间的亮度比较值
、
对比度比较值以及结构比较值；基于同一正样本图像对应的亮度比较值
、
对比度比较值以及结构比较值，计算各正样本图像与积分图之间的第一相似度
。5.
如权利要求1所述的方法，所述基于各所述正样本图像对应的第一相似度对所述变电站进行故障检测，获得检测结果，具体包括：将各所述正样本图像对应的第一相似度分别与预定的第一相似度阈值进行比较；在各所述第一相似度均大于或等于所述第一相似度阈值的情况...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐冬来，李科峰，何明，陈文康，杨梅，钟声，陈泽宇，谢飞，龚奕宇，李擎宇，聂潇，钟旭，康乐，刘光智，付世峻，周朋，陈居利，何书宇，罗维斯，张淇铭，王盼，
申请(专利权)人：四川思极科技有限公司，
类型：发明
国别省市：