一种输电线路异物附着识别方法、装置、计算机设备制造方法及图纸

本申请公开了一种输电线路异物附着识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括通过交互式语义分割大模型，对若干输电线路图像进行语义分割，获取训练数据集；基于双向分割模型，将RepVGG作为空间分支的主干网络、将STDC模块作为语义分支的主干网络，搭建待训练语义分割模型；基于训练数据集，对待训练语义分割模型进行训练，得到目标语义分割模型；通过目标语义分割模型，对输电线路监控图像中输电线路上附着的异物进行识别。采用本方法将提高输电线路上附着异物识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机，更具体地，涉及一种输电线路异物附着识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

1、输电线路在工作状态下容易被异物附着，例如垃圾袋、鸟粪等，这些异物不仅会缩短输电线的放电距离，还可能导致腐蚀输电线，增加输电线路的负荷重量。在严重的情况下，附着的异物还会导致输电线路发生故障甚至损毁，造成局部或区域性的停电事故。

2、为了及时发现安全隐患，传统的输电线路异物附着识别方法通常是在输电线塔杆上安装摄像头，或者通过无人机、巡检机器人采集输电线路的环境信息，并通过图像处理算法，例如霍夫直线检测、阈值法边缘分割、sobel算子边缘检测等，实现输电线路附着异物的缺陷检测，完成输电线路“巡、检”一体化，以确保输电线路的安全稳定运行。

3、但是，上述图像处理算法往往基于图像的灰度、形状、颜色和纹理等特征，不能全面地解决背景复杂和目标重叠问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种输电线路异物附着识别方法、装置、计算机设备及存储介质，将提高输电线本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种输电线路异物附着识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过交互式语义分割大模型，对若干输电线路图像进行语义分割，获取训练数据集，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于双向分割模型，将RepVGG作为空间分支的主干网络、将STDC模块作为语义分支的主干网络，搭建待训练语义分割模型，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待训练语义分割模型的损失函数为：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练数据集，对所述待训练语义分割模型进行训练，得到目标语义分割模型...

【技术特征摘要】

1.一种输电线路异物附着识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过交互式语义分割大模型，对若干输电线路图像进行语义分割，获取训练数据集，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于双向分割模型，将repvgg作为空间分支的主干网络、将stdc模块作为语义分支的主干网络，搭建待训练语义分割模型，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待训练语义分割模型的损失函数为：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练数据集，对所述待训练语义分割模型进行训练，得到目标语义分割模型，包括：

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标语...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄凯，张菲，马艳辉，金德发，
申请(专利权)人：武汉三江中电科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：