【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法及系统。
技术介绍
1、变电站中存在大量的电力表计、呼吸器，表计承担着对变电站和传输线、电能质量等的监测，对于变电站的智能感知与状态监测至关重要。而变压器呼吸器设备则是用于清除吸入空气中的杂质和水分，以此来保证变压器稳定可靠的运行，一旦呼吸器受损会造成变压器呼吸不畅，导致变压器内部压力过大，可能会引起保护跳闸或者释放阀动作。
2、由于各种原因导致变电站表计的表盘破损、外壳破损，呼吸器的硅胶桶破损、油封破损等，不做及时处理将会极大影响这些表计和呼吸器的工作状况。同时，这些表计、呼吸器分布在变电站的各个角落，对其破损情况进行人工巡检存在环境差、成本高等问题。近年来，借助搭载摄像头的巡检机器人、无人机等检测平台对变电站智能巡检，减少了运维人员采集电力表计图像的工作量。但是表计、呼吸器存在破损形态多样且不明显的问题，使用单一目标检测效果较差，为准确识别表计、呼吸器破损情况，本专利技术在人工智能和深度学习应用领域不断拓展的基础上，提出基于一种变电站表计呼吸器设备...
【技术保护点】
1.一种变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法，其特征在于，所述目标检测模型包括骨干网络和连接骨干网络的头网络；
3.根据权利要求2所述的变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法，其特征在于，各第一梯度特征融合模块的结构一致，包含依次连接的第一卷积块五、第一卷积块六、第一卷积块七、第一卷积块八、第一卷积块九，第一卷积块五、第一卷积块十、第一卷积块七和第一卷积块九的特征经融合层一融合，融合层一的输出连接第一卷积块十一。
4.根据权利要求2所述的变电站表计呼吸器设备缺陷识别...
【技术特征摘要】
1.一种变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法，其特征在于，所述目标检测模型包括骨干网络和连接骨干网络的头网络；
3.根据权利要求2所述的变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法，其特征在于，各第一梯度特征融合模块的结构一致，包含依次连接的第一卷积块五、第一卷积块六、第一卷积块七、第一卷积块八、第一卷积块九，第一卷积块五、第一卷积块十、第一卷积块七和第一卷积块九的特征经融合层一融合，融合层一的输出连接第一卷积块十一。
4.根据权利要求2所述的变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法，其特征在于，各下采样模块的结构一致，包含一路最大池化层一和第一卷积块十二，一路第一卷积块十三和第一卷积块十四，第一卷积块十四和第一卷积块十二连接融合层二。
5.根据权利要求2所述的变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法，其特征在于，各第二梯度特征融合模块的结构一致，包含第一卷积块十九、第一卷积块二十、第一卷积块二十一、第一卷积块二十二、第一卷积块二十三，第一卷积块二十四、融合层七和第一卷积块二十五；第一卷积块十九、第一卷积块二十、第一卷积块二十一、第一卷积块二十二、第一卷积块二十三依次连接，第一卷积块十九、第一卷积块二十、第一卷积块二十一、第一卷积块二十二、第一卷积块二十三，第一卷积块二十四的特征经融合层七融合，融合层七的输出连接第一卷积块二十五。
6.根据权利要求2所述的变电站表计呼吸器设备缺陷识别方法，其特征在于，快速金字塔池化模块包括：依次连接的卷积层一、卷积层二和卷积...
【专利技术属性】
技术研发人员：鲁雪丽，胡志坤，方亮，李睿，张亚辉，徐学来，杨蓬，
申请(专利权)人：智洋创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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