【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力计量，并且更具体地，涉及一种用于电力计量装置可视故障的识别方法及系统。
技术介绍
1、电力计量设备主要包括电表、互感器等装备，其类型多样、数量庞大，该类装置可视故障类型多样，人工肉眼判定可视故障受主观性干扰大较强，工作量大、运维效率低。在计量设备可视故障分类研究方面，该技术研究本质上是基于机器视觉的检测和识别，传统的视觉检测识别算法主要通过模板匹配、手工特征提取等手段对目标进行检测识别，基于深度学习的视觉检测识别算法能够自动挖掘目标特征的最优表示，尤其在非结构化场景中，能够深度提取目标的高级语义特征，一定程度上避免因光照、拍摄角度、目标姿态不同造成的视觉干扰，相较于传统算法显著提升了识别精度。
2、电力领域机器视觉的检测与识别技术应用广泛，如无人机对输电线路巡检过程中各种设备缺陷的识别，但计量设备所处场地多为居民用户、公共场所等，如过明过暗等复杂现场环境导致了现有技术难以提取可视故障设备的纹理特征或轮廓特征，且各类样本不平衡容易导致分类器的决策结果偏向于样本数量更多的类别，因此，对于计量设备可视故障分类的研...
【技术保护点】
1.一种用于电力计量装置可视故障的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：对历史图像数据进行预处理，并根据预处理后的历史图像数据构建训练集；
3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述进行可视故障类别标注，包括：
4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述可视故障类别，包括：表盘破损、烧表、缺少封印、屏幕不显示、屏幕进水起雾、异常指示灯、条码遮挡、错误接线和防伪标志标签破损。
5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述预先构建的模型为判别
【技术特征摘要】
1.一种用于电力计量装置可视故障的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：对历史图像数据进行预处理，并根据预处理后的历史图像数据构建训练集；
3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述进行可视故障类别标注，包括：
4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述可视故障类别，包括：表盘破损、烧表、缺少封印、屏幕不显示、屏幕进水起雾、异常指示灯、条码遮挡、错误接线和防伪标志标签破损。
5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述预先构建的模型为判别性稀疏表示模型。
6.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述训练集和测试集对预先构建的模型进行训练，得到用于识别所述电力计量装置可视故障的分类器，包括：
7.根据权利要求6所述的识别方法，其特征在于，所述根据权重确定不同图像特征组合所对应的稀疏表示系数，包括：
8.根据权利要求6所述的识别方法，其特征在于，所述通过所述稀疏表示系数对所述判别性稀疏表示模型的参数进行更新，以构建分类器，包括：
9.根据权利要求7所述的识别方法，其特征在于，所述通过所述稀疏表示系数对所述判别性稀疏表示模型的参数进行更新，包括：
10.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：对历史图像数据进行预处理，并根据预处理后的历史图像数据构建测试集；
11.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
12.根据权利要求11所述的识别方法，其特征在于，所述对图像数据进行预处理，包括：
13.一种用于电力计量装置可视故障的识别系统，其特征在于，所述系统包括：
14.根据权利要求13所述的识...
【专利技术属性】
技术研发人员：周峰，雷瑞东，雷民，殷小东，金淼，陈习文，张艳丽，高帅，姜春阳，郭伟，牛任凯，王斯琪，卢冰，王旭，杜博伦，王欢，周玮，余也凤，聂高宁，郭子娟，齐聪，付济良，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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