【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及标准供配电台区目标检测领域，尤其是指一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法。
技术介绍
1、供配电台区是指变压器的供电范围或区域，在供电系统中由电杆、jp柜、变压器等构成的区域。供配电台区的标准化建设对于节约电能、维护用电安全、保障用户需求、提升电能质量具有重大意义。然而，供配电台区标准化建设验收工作目前以人工拍照验收为主，该方式耗时耗力且难以满足雾天等能见度低下的验收场景，因此研发针对供配电台区验收目标的智能检测方法有潜力提升台区验收效率、放松验收对于环境能见度高的严苛要求。
2、然而，目前尚未开发雾天低能见度情况下台区验收目标检测的专用算法框架，而fast r-cnn、ssd(single shot multi-box detector)、retinanet、yolo(you only lookonce)等通用目标检测算法对于能见度低下的场景比较敏感，这意味着现有算法无法满足雾天台区验收的具体工程要求。例如，一种在中国专利文献上公开的“基于yolo框架的图像目标检测方法”，其公告号cn109740662a，该方法通过建立yolo框架模型，将待测图像转换成固定尺寸大小的图像后输入yolo框架模型得到多个预测张量值，每个预测张量值通过转换公式反向计算得到预测矩形框，将得到的多个预测矩形框通过非最大抑制算法处理，得到最可靠的矩形框，并将其转换到原图上即可得到目标的类别和位置，yolo框架模型是在原有的yolo框架基础上，对其进行改进，使得检测能力大大提升，使得原有检测不到的小目标能够检测到，并且能够
技术实现思路
1、本专利技术是为了克服现有技术的算法难以满足雾天等能见度低下的验收场景的问题，提供一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，包括以下步骤：s1：获取雾天观测到的供配电台区图像；s2：对观测到的供配电台区图像通过图像去雾增强网络进行去雾增强，得到供配电台区清晰图像；s3：根据供配电台区清晰图像进行供配电台区验收目标检测，得到供配电台区清晰图像中验收目标所处的位置；s4：根据验收目标的位置，将验收目标的关键参数与供配电台区验收标准进行核对，判断供配电台区是否符合验收标准。本专利技术的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，核心部分的图像去雾增强网络可将恶劣环境下观测的低能见度供配电台区图像重建为清晰的高能见度供配电图像，有效提升了检测方法对于环境能见度的鲁棒性，满足雾天等能见度低下的验收场景，放松了标准化供配电台区验收对于环境能见度高的严苛要求；本专利技术在提供供配电台区观测图像与验收标准的前提下，即可实现端到端的供配电台区验收并输出验收判断结果，有效节省了人力物力财力，提高了供配电台区标准化验收效率。
4、作为本专利技术的优选方案，所述验收目标包括jp柜、标识牌、警示牌、相位牌、杆号牌、电杆、异线并购夹和变压器。
5、作为本专利技术的优选方案，所述s2中图像去雾增强网络包括编码器fθ(·)和解码器所述编码器fθ(·)将雾天观测到的供配电台区图像xi投影到隐空间ψ，并以降维的方式对输入图像降噪，得到去雾后的隐变量zi＝fθ(xi)，解码器将隐空间中的隐变量zi进行重建进而得到能见度高的供配电台区清晰图像
6、作为本专利技术的优选方案，所述s2具体为：输入图像为雾天观测到的供配电台区图像xi，编码器fθ(·)中的第l层的浅层特征图为解码器中的对应层数的深层特征图为通过跳跃连接将浅层特征图引入解码器的跳跃连接数学表达式，其余跳跃连接采用相同的方式实现；解码器中的第l层的深层特征图为解码器中的第(l+1)层的深层特征图为通过跨尺度特征融合公式将第l层深层特征图引入第(l+1)层深层特征图。考虑到编码器中映射得到的浅层特征图对于精准重建能见度高的台区清晰图像至关重要，本专利技术以跳跃连接的方式将编码器得到的浅层特征图引入解码器，用于缓解解码器重建压力，提升系统的去雾增强准确性的鲁棒性；另外，为了进一步增强编码器和解码器本身的压缩与重构能力，本专利技术进一步引入了跨尺度特征融合模块，用于充分利用不同尺度特征图所含信息，跨尺度特征融合模块能够进一步增强编码器和解码器本身的压缩与重构能力，提升去雾增强网络的鲁棒性与准确性。
7、作为本专利技术的优选方案，所述跳跃连接数学表达式如下：
8、
9、为浅层特征图与深层特征图的融合特征。
10、作为本专利技术的优选方案，所述跳跃连接数学表达式如下：
11、
12、其中h(·)代表上采样算子，用于统一第l层深层特征图与第l+1层深层特征图的尺寸，p(·)代表特征变换函数，用于对跨尺度特征进行融合。
13、作为本专利技术的优选方案，所述图像去雾增强网络采用均方误差作为损失函数，所述损失函数具体为：
14、
15、用于衡量重建图像与真实清晰图像yi之间的差异程度，为最优参数。
16、因此，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，核心部分的图像去雾增强网络可将恶劣环境下观测的低能见度供配电台区图像重建为清晰的高能见度供配电图像，有效提升了检测方法对于环境能见度的鲁棒性，满足雾天等能见度低下的验收场景，放松了标准化供配电台区验收对于环境能见度高的严苛要求；本专利技术在提供供配电台区观测图像与验收标准的前提下，即可实现端到端的供配电台区验收并输出验收判断结果，有效节省了人力物力财力，提高了供配电台区标准化验收效率；本专利技术以跳跃连接的方式将编码器得到的浅层特征图引入解码器，用于缓解解码器重建压力，提升系统的去雾增强准确性的鲁棒性；另外，为了进一步增强编码器和解码器本身的压缩与重构能力，本专利技术进一步引入了跨尺度特征融合模块，用于充分利用不同尺度特征图所含信息，跨尺度特征融合模块能够进一步增强编码器和解码器本身的压缩与重构能力，提升去雾增强网络的鲁棒性与准确性。
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1.一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，其特征是，所述S2中图像去雾增强网络包括编码器fθ(·)和解码器所述编码器fθ(·)将雾天观测到的供配电台区图像Xi投影到隐空间Ψ，并以降维的方式对输入图像降噪，得到去雾后的隐变量Zi＝fθ(Xi)，解码器将隐空间中的隐变量Zi进行重建进而得到能见度高的供配电台区清晰图像
3.根据权利要求2所述的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，其特征是，所述S2具体为：输入图像为雾天观测到的供配电台区图像Xi，编码器fθ(·)中的第L层的浅层特征图为解码器中的对应层数的深层特征图为通过跳跃连接将浅层特征图引入解码器的跳跃连接数学表达式，其余跳跃连接采用相同的方式实现；解码器中的第L层的深层特征图为解码器中的第(L+1)层的深层特征图为通过跨尺度特征融合公式将第L层深层特征图引入第(L+1)层深层特征图。
4.根据权利要求3所述的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，其特征是，所述跳跃连接数学表达
5.根据权利要求3所述的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，其特征是，所述跳跃连接数学表达式如下：
6.根据权利要求1或2或3或4或5所述的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，其特征是，所述图像去雾增强网络采用均方误差作为损失函数，所述损失函数具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，其特征是，所述s2中图像去雾增强网络包括编码器fθ(·)和解码器所述编码器fθ(·)将雾天观测到的供配电台区图像xi投影到隐空间ψ，并以降维的方式对输入图像降噪，得到去雾后的隐变量zi＝fθ(xi)，解码器将隐空间中的隐变量zi进行重建进而得到能见度高的供配电台区清晰图像
3.根据权利要求2所述的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，其特征是，所述s2具体为：输入图像为雾天观测到的供配电台区图像xi，编码器fθ(·)中的第l层的浅层特征图为解码器中的对应层数的深层特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：文科，毛江山，范明，叶宇清，邹会权，李红日，张宏，雷强，王磊，马振琦，彭坤，郑铭洲，李冲，白景涛，徐涛，陈登波，周会平，唐洁，邵航，高坤，刘威，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，
类型：发明
国别省市：
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