【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其是指一种输电线路监控图像量化识别方法及系统。
技术介绍
1、图像识别已经应用于输电线路监控智能化转型中，监拍装置采集的数据进行简单识别之后返回后台，后台人员对识别情况进行甄别和处置。目前监拍装置处于管控前端，面临功耗、数据传输的问题，识别目标较为简单，同时输电线路场景范围大、光照变化等因素，造成返回后台的识别结果存在很多误报情况，识别结果需要人工全天轮班值守在显示终端筛查识别正确与否，耗时耗力。
2、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中识别目标较为简单，同时输电线路场景范围大、光照变化等因素，造成返回后台的识别结果存在很多误报情况，且识别结果需要人工全天轮班值守在显示终端筛查识别正确与否，耗时耗力。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的第一方面提供了一种输电线路监控图像量化识别方法，所述方法包括：获取监控图像和设备参数；所述监控图像包括目标深度值；所述设备参数包括：输电线路杆塔间距、安全距离、线路高程值和弧垂限值；
3、根据卷积算法对所述监控图像进行识别，生成识别图像；
4、将所述识别图像输入至单目深度估计模型，生成深度信息；
5、对所述深度信息进行几何解析，生成相对高度信息；
6、根据所述输电线路杆塔间距和所述安全
7、根据所述线路高程值、所述弧垂限值、所述安全距离和所述相对高度信息生成高度范围；
8、根据所述深度阈值和所述高度范围生成掩膜图像；
9、将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成识别结果；
10、根据所述识别结果将所述识别图像推送至显示终端。
11、在本专利技术的一个实施例中，将所述识别图像输入至单目深度估计模型之前的步骤包括：
12、将所述监控图像和所述目标深度值输入至深度神经网络，生成单目深度估计模型。
13、在本专利技术的一个实施例中，根据所述深度阈值和所述高度范围生成掩膜图像的步骤包括：
14、以所述深度阈值和所述高度范围包络形成重点关注区域；
15、根据所述重点关注区域生成掩膜图像。
16、在本专利技术的一个实施例中，将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成识别结果的步骤包括：
17、将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成操作结果；
18、根据所述操作结果生成所述识别结果；
19、若所述操作结果为假，则所述识别结果为不构成安全隐患，并将所述识别图像进行存储；
20、若所述操作结果为真，则所述识别结果为构成安全隐患，并将所述识别图像推送至显示终端。
21、在本专利技术的一个实施例中，将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成操作结果的步骤包括：
22、判断所述识别图像是否在所述掩膜图像内；
23、若所述识别图像在所述掩膜图像内，则所述操作结果为真；
24、若所述识别图像不在所述掩膜图像内，则所述操作结果为假。
25、在本专利技术的一个实施例中，将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成操作结果的步骤还包括：
26、判断所述识别图像是否部分处于所述掩膜图像内；
27、若所述识别图像部分处于所述掩膜图像内，则所述操作结果为真；
28、若所述识别图像无部分处于所述掩膜图像内，则所述操作结果为假。
29、在本专利技术的一个实施例中，将所述识别图像进行存储之后的步骤包括：
30、根据预设规则对所述识别图像进行命名。
31、本专利技术的第二方面提供了一种输电线路监控图像量化识别系统，应用于上述第一方面中任意一项提出的一种方法，所述系统包括：数据获取模块、识别模块、计算模块和操作模块；
32、所述数据获取模块被配置为：获取监控图像和设备参数；所述监控图像包括目标深度值；所述设备参数包括：输电线路杆塔间距、安全距离、线路高程值、弧垂限值和安全距离界定值；
33、所述识别模块被配置为：根据卷积算法对所述监控图像进行识别，生成识别图像；将所述识别图像输入至单目深度估计模型，生成深度信息；对所述深度信息进行几何解析，生成相对高度信息；
34、所述计算模块被配置为：根据所述输电线路杆塔间距和所述安全距离从所述深度信息中获取深度阈值；根据所述线路高程值、所述弧垂限值和所述安全距离界定值从所述相对高度信息中获取高度范围；根据所述深度阈值和所述高度范围生成掩膜图像；
35、所述操作模块被配置为：将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成识别结果；根据所述识别结果将所述识别图像推送至显示终端。
36、本专利技术的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式中所述的方法。
37、本专利技术的第四方面提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式中所述的方法。
38、本专利技术的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
39、本专利技术所述的一种输电线路监控图像量化识别方法及系统，通过对识别图像和掩膜图像进行与操作可以直接判断当前监控图像是否构成安全隐患，避免了出现误报的情况，进一步提高了筛查效率。
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1.一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，将所述识别图像输入至单目深度估计模型之前的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，根据所述深度阈值和所述高度范围生成掩膜图像的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成识别结果的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成操作结果的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成操作结果的步骤还包括：
7.根据权利要求4所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，将所述识别图像进行存储之后的步骤包括：
8.一种输电线路监控图像量化识别系统，其特征在于，应用于上述权利要求1至7
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述一种输电线路监控图像量化识别方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种输电线路监控图像量化识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，将所述识别图像输入至单目深度估计模型之前的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，根据所述深度阈值和所述高度范围生成掩膜图像的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成识别结果的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，将所述识别图像和所述掩膜图像进行与操作，生成操作结果的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种输电线路监控图像量化识别方法，其特征在于，将所述识别图像和所述掩膜...
【专利技术属性】
技术研发人员：张娜，杨罡，李程启，王万国，滕玮，范晶晶，原辉，王振利，王正，孟晓凯，杨虹，刘永鑫，刘宏，赵亚宁，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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