【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种电力计量装置图像相似度分析方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、在电力场景下执行巡检任务时，对同一巡检线路、同一杆塔在一定的巡检时间内会采集到数据量较大的巡检图像，而这写巡检图像中有部分是重复的图像，那么这些重复的图像对巡检后数据处理效率会产生影响，图像的冗余度会降低巡检后处理效率。
3、针对当前电力场景下的电力计量装置，如计量箱内的电压表、电流表等表计类图像，由于采集的图像像素高、尺寸大，在网络模型中计算时的参数计算量就比较大，且不同表之间大小尺寸不一、表面颜色的像素明暗程度存在一定差异，所以采用传统相似图像搜索方法无法提供高效、高精确度的相似度判定。
4、传统相似图像搜索方法通常基于内容、文本特征进行相关性搜索，这两种方式均是基于图像特征提取模式以完成相关图像搜索，传统特征提取方式有形状、纹理、焦点等，再通过后期的感知哈希算法转化成哈希序列，计算序列间的距离来判断图像相似性，这些特征只能在浅层语义上对图像进行抽象描述，故而无法提供高效、高精确度的相似度判定。
5、使用卷积神经网络虽然可以获得较高的识别准确率，但是大多数是利用分类方法进行识别，在网络上训练时就要确定待分类类别，这对于类别种类多且每个类别样本数较少的图像数据来说难以训练出效果好的模型。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种电力计量装置图像相
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种电力计量装置图像相似度分析方法，包括：
4、获取执行巡检任务时在对应巡检线路上的电力计量装置巡检图像集；
5、在电力计量装置巡检图像集中抽取包括待检测图像和对比图像的图像对，采用训练后的孪生神经网络计算待检测图像和对比图像的相似度分数；其中，在孪生神经网络中采用通道卷积结合逐点卷积的方式分别对待检测图像和对比图像进行特征提取；
6、根据相似度分数和设定阈值的比较，判断待检测图像和对比图像是否为同类图像，若为同类图像，则根据巡检时间、所执行的巡检任务以及对应的巡检线路过滤电力计量装置巡检图像集中冗余的巡检图像。
7、作为可选择的实施方式，对同一巡检任务、同一巡检线路下的电力计量装置巡检图像，在设定时间间隔内过滤冗余的巡检图像。
8、作为可选择的实施方式，所述相似度分数经s型函数激活后，输出0-1之间的数值范围，以此和设定阈值进行比较。
9、作为可选择的实施方式，采用通道卷积结合逐点卷积的方式进行特征提取的过程包括：在第1-2层卷积层采用两次通道卷积和一次点卷积后，输出64通道的特征层；在第3-4层卷积层采用两次通道卷积和两次点卷积后，输出128通道的特征层；在第5-6层卷积层采用三次通道卷积和三次点卷积后，输出256通道的特征层；在第7-10层卷积层采用三次通道卷积和三次点卷积后，输出512通道的特征层；在第11-13层卷积层采用三次通道卷积和三次点卷积后，输出512通道的特征层。
10、作为可选择的实施方式，所述通道卷积为3×3的卷积核，点卷积为1×1的卷积核。
11、作为可选择的实施方式，在每层输出特征层之前均经过一次2×2的最大池化操作。
12、作为可选择的实施方式，采用通道卷积结合逐点卷积的方式进行特征提取后，进行两次神经元为4608的全连接层进行全连接操作，连接到设备类别的维度上，用于对巡检图像进行所述设备类型的分类。
13、第二方面，本专利技术提供一种电力计量装置图像相似度分析系统，包括：
14、图像获取模块，被配置为获取执行巡检任务时在对应巡检线路上的电力计量装置巡检图像集；
15、图像处理模块，被配置为在电力计量装置巡检图像集中抽取包括待检测图像和对比图像的图像对，采用训练后的孪生神经网络计算待检测图像和对比图像的相似度分数；其中，在孪生神经网络中采用通道卷积结合逐点卷积的方式分别对待检测图像和对比图像进行特征提取；
16、图像分析模块，被配置为根据相似度分数和设定阈值的比较，判断待检测图像和对比图像是否为同类图像，若为同类图像，则根据巡检时间、所执行的巡检任务以及对应的巡检线路过滤电力计量装置巡检图像集中冗余的巡检图像。
17、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
18、第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
19、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
20、本专利技术创新性提出一种电力计量装置图像相似度分析方法，利用通道卷积结合逐点卷积技术进行特征提取，避免浅层语义的图像描述，计算待检测图像和对比图像的相似度分数，从而根据设定阈值判断待检测图像和对比图像是否为同类图像，同样适用于类别种类多且每个类别样本数较少的图像数据，无需人工设置参数，具有收敛性强、匹配效果好、满足基本复杂环境需求等优点，高效且高精确度的实现电力计量装置图像相似度判定。
21、本专利技术创新性提出一种提高巡检后数据处理效率和降低巡检图像冗余度的图像相似度分析技术，以巡检时间、所执行的巡检任务以及对应的巡检路线、杆塔号等为限定条件，对同一巡检任务、同一巡检线路、同一杆塔下的电力计量装置巡检图像，在设定时间间隔内过滤相似度高的冗余巡检图像，实现不同目的的检测需要，降低巡检图像冗余度，提高巡检后数据处理效率。
22、本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，对同一巡检任务、同一巡检线路下的电力计量装置巡检图像，在设定时间间隔内过滤冗余的巡检图像。
3.如权利要求1所述的一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，所述相似度分数经S型函数激活后，输出0-1之间的数值范围，以此和设定阈值进行比较。
4.如权利要求1所述的一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，采用通道卷积结合逐点卷积的方式进行特征提取的过程包括：在第1-2层卷积层采用两次通道卷积和一次点卷积后，输出64通道的特征层；在第3-4层卷积层采用两次通道卷积和两次点卷积后，输出128通道的特征层；在第5-6层卷积层采用三次通道卷积和三次点卷积后，输出256通道的特征层；在第7-10层卷积层采用三次通道卷积和三次点卷积后，输出512通道的特征层；在第11-13层卷积层采用三次通道卷积和三次点卷积后，输出512通道的特征层。
5.如权利要求4所述的一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，
6.如权利要求4所述的一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，在每层输出特征层之前均经过一次2×2的最大池化操作。
7.如权利要求1所述的一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，采用通道卷积结合逐点卷积的方式进行特征提取后，进行两次神经元为4608的全连接层进行全连接操作，连接到设备类别的维度上，用于对巡检图像进行所述设备类型的分类。
8.一种电力计量装置图像相似度分析系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，对同一巡检任务、同一巡检线路下的电力计量装置巡检图像，在设定时间间隔内过滤冗余的巡检图像。
3.如权利要求1所述的一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，所述相似度分数经s型函数激活后，输出0-1之间的数值范围，以此和设定阈值进行比较。
4.如权利要求1所述的一种电力计量装置图像相似度分析方法，其特征在于，采用通道卷积结合逐点卷积的方式进行特征提取的过程包括：在第1-2层卷积层采用两次通道卷积和一次点卷积后，输出64通道的特征层；在第3-4层卷积层采用两次通道卷积和两次点卷积后，输出128通道的特征层；在第5-6层卷积层采用三次通道卷积和三次点卷积后，输出256通道的特征层；在第7-10层卷积层采用三次通道卷积和三次点卷积后，输出512通道的特征层；在第11-13层卷积层采用三次通道卷积和三次点卷积后，输出512通道的特征层...
【专利技术属性】
技术研发人员：李海奇，孔令稷，石文秀，仪孝光，王鑫萌，张华栋，刘树仁，韩元凯，田俊强，徐伟，孔晶，张轲舜，李付生，赵承楠，史浩，黄付顺，陈思佳，王慧茹，张建军，王新玲，田文娜，孟旭，仝庆跃，耿妍，宋先鹏，吴燕，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司菏泽供电公司，
类型：发明
国别省市：
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