隐患检测方法技术

本申请公开了一种隐患检测方法

【技术实现步骤摘要】
隐患检测方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及图像识别
，更具体地说，涉及一种隐患检测方法
、
装置
、
设备及可读存储介质
。

技术介绍

[0002]各行各业对电力的需求不断增加，一旦发生断电故障，对各行各业造成的损失难以估量
。
因而，如何提早发现
、
处理和预防危害输电线路的自然灾害及意外事故，保障电力正常供应，成为了人们关注的焦点
。
为了解决上述问题，现有技术采取人工电力巡检的方式排查输电线路的安全隐患
。
[0003]但由于电力系统的安全隐患众多，人工电力巡检的方式难以辨别所有的安全隐患，且人工电力巡检效率不高，导致现有技术无法及时发现安全隐患
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供了一种隐患检测方法
、
装置
、
设备及可读存储介质，用于解决现有技术中无法及时发现安全隐患的缺点
。
[0005]为了实现上述目的，现提出的方案本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种隐患检测方法，其特征在于，包括：获取包含电力设备的目标环境图像，以及，多维检索树
K
‑
D
树，所述
K
‑
D
树中的各个节点与各个预置的隐患类别一一对应，每个所述节点中包含有对应隐患类别的多个典型图像的典型特征向量；提取所述目标环境图像的特征向量；根据所述特征向量，从所述
K
‑
D
树中选取与所述目标环境图像相似度最高的目标节点；根据所述目标节点，确定所述目标环境图像的隐患检测结果
。2.
根据权利要求1所述的隐患检测方法，其特征在于，获取
K
‑
D
树，包括：获取类型不同的典型图像，并确定每个所述典型图像的隐患数据，每个所述隐患数据中包含有隐患类别；提取每个所述典型图像的典型特征向量；将同一隐患类别的典型图像的典型特征向量进行汇总，形成向量集；根据每个所述向量集的隐患数据，构建
K
‑
D
树
。3.
根据权利要求1所述的隐患检测方法，其特征在于，所述根据所述特征向量，从所述
K
‑
D
树中选取与所述目标环境图像相似度最高的目标节点，包括：按照所述
K
‑
D
树中各个节点的隐患危险等级由高到低，对各个节点进行排序，形成优先搜索队列；根据所述特征向量，从所述优先搜索队列中选取与所述目标环境图像相似度最高的目标节点
。4.
根据权利要求3所述的隐患检测方法，其特征在于，所述根据所述特征向量，从所述优先搜索队列中选取与所述目标环境图像相似度最高的目标节点，包括：选取所述优先搜索队列中排序为首的节点作为首位节点；计算所述首位节点的典型特征向量与所述特征向量之间的距离，并将该距离作为最优距离；生成匹配节点队列，将所述首位节点添加于所述匹配节点队列；将所述优先搜索队列中所述首位节点的下一节点作为当前节点；计算所述当前节点的典型特征向量与所述特征向量之间的目标距离；判断所述目标距离是否小于所述最优距离；若是，则将所述目标距离作为新的最优距离，清空所述匹配节点队列，并将所述最优距离对应的当前节点添加于所述匹配节点队列中；在所述当前节点不为所述优先搜索队列的最后一个节点时，将所述优先搜索队列中所述当前节点的下一节点作为新的当前节点，返回执行计算所述当前节点的典型特征向量与所述特征向量之间的目标距离的步骤；若所述目标距离等于所述最优距离，则将所述当前节点添加于所述匹配节点队列中；在所述当前节点不为所述优先搜索队列的最后一个节点时，将所述优先搜索队列中所述当前节点的下一节点作为新的当前节点，返回执行计算所述当前节点的典型特征向量与所述特征向量之间的目标距离的步骤；若所述目标距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海，谭锐荣，梁财源，王彩强，詹雄铿，黄志勇，李江平，黄辉，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司云浮供电局，
类型：发明
国别省市：