【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种配网缺陷识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
1、在电力配网运维领域，随着电力基础设施建设持续推进，电力系统规模正以前所未有的速度不断扩张。配网作为电力输送的关键环节，其运行状况直接关联到供电的稳定性与可靠性，配网缺陷涵盖了线路破损、设备老化、部件松动等多种形式，而对这些缺陷进行快速且精准的识别，已然成为保障电力系统安全、稳定运行，满足社会不间断供电需求的核心要素。
2、相关技术中，传统的yolov5算法在目标检测方面的优点在于具有较高的检测速度和较好的检测精度，能够快速处理图像数据，并定位一些常见目标。但是申请人认识到，在配网缺陷识别场景下存在明显不足，由于配网设备图像往往具有背景复杂、缺陷特征细微且多样等特点，所以传统yolov5对于小目标、小样本以及被遮挡缺陷的识别能力有限，容易出现误检漏检的情况。而且传统yolov5特征提取和融合的能力相对较弱，不能充分挖掘配网缺陷图像中的深层语义信息，从而影响整体识别效果和可靠性，导致检测精度在复杂配网缺陷识别任务中难以满足更高的需
【技术保护点】
1.一种配网缺陷识别方法，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，所述采用嵌入缺陷类型标签的生成对抗网络对所述配网图像样本数据进行数据扩充和优化操作，得到增强图像样本数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述配网缺陷识别模型的聚密特征增强模块、Dual Swin Transformer模块对所述配网设备实时图像进行特征融合和特征提取，得到多层次语义特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述聚密特征增强模块的RepResDense Block单元对所述多个特征...
【技术特征摘要】
1.一种配网缺陷识别方法，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，所述采用嵌入缺陷类型标签的生成对抗网络对所述配网图像样本数据进行数据扩充和优化操作，得到增强图像样本数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述配网缺陷识别模型的聚密特征增强模块、dual swin transformer模块对所述配网设备实时图像进行特征融合和特征提取，得到多层次语义特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述聚密特征增强模块的represdense block单元对所述多个特征图进行特征融合和增强计算，得到多尺度融合特征图，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述配网缺陷识别模型的dualswin...
【专利技术属性】
技术研发人员：张明媚，奉斌，邹宇，莫以然，纪硕磊，苏光昱，姚志阳，廖茂添，黄志都，池小兵，谢振俊，冯舒雷，梁文婷，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司钦州供电局，
类型：发明
国别省市：
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