绝缘子污秽度的检测方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种绝缘子污秽度的检测方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：采用红外成像技术获取当前时刻下绝缘子的红外图像信息；采用激光诱导击穿光谱技术获取绝缘子的光谱信息，光谱信息至少包括当前时刻下绝缘子的原子光谱信息；通过卷积神经网络的深度学习模型，对红外图像信息和光谱信息进行信息提取与融合，得到绝缘子污秽数据，绝缘子污秽数据包括绝缘子的灰度数据和绝缘子的原子数据；根据绝缘子的污秽数据确定绝缘子的污秽等级，其中，绝缘子的污秽度与绝缘子的污秽等级成正比，该方法可以将二维图像信息与元素光谱两类信息进行融合，从图像的物理信息与元素的化学组成两类特征中，更加准确的对污秽等级进行分类。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及绝缘子污秽度检测领域，具体而言，涉及一种基于红外图像与libs光谱多源信息融合的绝缘子污秽度的检测方法、基于红外图像与libs光谱多源信息融合的绝缘子污秽度的检测装置、计算机可读存储介质和电子设备。

技术介绍

1、绝缘子是一种特殊的绝缘材料，通常陶瓷或玻璃等材料制成。绝缘子被固定在电线和塔架之间，用于增加电线的对地距离，防止电流从塔架流向地面。由于绝缘子的工作环境，导致其很容易受到污染，进而出现绝缘性能下降，造成安全隐患，因此，为了保证电力系统的正常运行和安全，需要对绝缘子进行定期的质量污秽度检测，及时发现并处理问题，确保其具有良好的绝缘性能和稳定性。

2、当前等值盐密和等值灰密是评估绝缘子污染等级的通用标准方法，但检测方法需要爬高取样，实验室分析，分析结果的准确度有待提高，因此，近年来基于红外成像的图像识别方法被应用到绝缘子的污秽度判别上，无人机搭载模式下可以实现输电线的现场等级判断，然而红外成像受天气、日光等的干扰依然较大，污秽等级准确判断的难度依然较大，因此，基于单一数据信息来源的检测技术，在对绝缘子污秽进行检测时，缺乏综合判断本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于红外图像与LIBS光谱多源信息融合的绝缘子污秽度的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过卷积神经网络的深度学习模型，对所述红外图像信息和所述光谱信息进行信息提取与融合，得到绝缘子污秽数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述红外图像信息生成所述绝缘子的图像信息数据阵列，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过卷积神经网络的深度学习模型，对所述图像信息数据阵列和所述光谱数据阵列进行信息融合，得到所述绝缘子的污秽数据阵列，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于红外图像与libs光谱多源信息融合的绝缘子污秽度的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过卷积神经网络的深度学习模型，对所述红外图像信息和所述光谱信息进行信息提取与融合，得到绝缘子污秽数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述红外图像信息生成所述绝缘子的图像信息数据阵列，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过卷积神经网络的深度学习模型，对所述图像信息数据阵列和所述光谱数据阵列进行信息融合，得到所述绝缘子的污秽数据阵列，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在通过卷积神经网络的深度学习模型，对所述图像信息数据阵列和所述光谱数据阵列进行信息融合，得到所述绝缘子的污秽数据阵列之前，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述绝缘子的污秽数据确定所述绝缘子的污秽等级...

【专利技术属性】
技术研发人员：何文峰，胡聪，陈道品，邱明明，吴慧峰，石俏，韩广超，管子然，时云月，胡正庭，庄巨周，徐远科，刘超，谭国栋，张宇宣，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：