一种防震锤缺陷检测方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种防震锤缺陷检测方法、装置、设备和存储介质。其中，获取待检测图像在特征提取后得到的至少一个尺度下的缩放图像；其中，待检测图像中包括待检测防震锤；对各缩放图像进行处理，得到至少一个尺度下的缩放特征图；对至少一个缩放图像进行特征增强，得到残差增强图；对残差增强图和各尺度下的缩放特征图进行融合，得到融合特征图；根据融合特征图，确定待检测图像中的待检测防震锤的缺陷情况。这样做的好处在于能够通过生成残差增强图来补充缩放特征图在计算中损失的特征信息，提高了融合图像中特征信息的丰富性，进而提高了缺陷检测的精度，满足了线路巡检中的准确度要求。的准确度要求。的准确度要求。

【技术实现步骤摘要】
一种防震锤缺陷检测方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请实施例涉及机器学习
，尤其涉及一种防震锤缺陷检测方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在架空输电线路中，由于环境因素的影响，各类电气设备容易产生坏损等状况，导致输电线路无法正常运行。所以在输电线路的巡检过程中，检测各类电气设备的使用状态是巡检的重要工作之一。
[0003]传统的输电线路巡检需要通过人工目视的方式，耗费较多人力物力。现阶段技术人员通过无人机对输电线路进行航拍，通过对拍摄的图像进行处理，以检测各类电气设备的使用状态。但是当前主流的目标检测模型检测精度低，无法满足输电线路的巡检需求。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种防震锤缺陷检测方法、装置、设备和存储介质，以提高输电线路的电气设备的检测精度。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种防震锤缺陷检测方法，包括：
[0006]获取待检测图像在特征提取后得到的至少一个尺度下的缩放图像；其中，待检测图像中包括待检测防震锤；
[0007]对各缩放图像进行处理，得到至少一个尺度下的缩放特征图；
[0008]对至少一个缩放图像进行特征增强，得到残差增强图；
[0009]对残差增强图和各尺度下的缩放特征图进行融合，得到融合特征图；
[0010]根据融合特征图，确定待检测图像中的待检测防震锤的缺陷情况。
[0011]第二方面，本申请实施例还提供了一种防震锤缺陷检测装置，包括：
[0012]图像获取模块，用于获取待检测图像在特征提取后得到的至少一个尺度下的缩放图像；其中，待检测图像中包括待检测防震锤；
[0013]缩放特征图获取模块，用于对各缩放图像进行处理，得到至少一个尺度下的缩放特征图；
[0014]残差增强模块，用于对至少一个缩放图像进行特征增强，得到残差增强图；
[0015]特征融合模块，用于对残差增强图和各尺度下的缩放特征图进行融合，得到融合特征图；
[0016]缺陷检测模块，用于根据融合特征图，确定待检测图像中的待检测防震锤的缺陷情况。
[0017]第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：
[0018]一个或多个处理器；
[0019]存储器，用于存储一个或多个程序；
[0020]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理
器实现如本申请第一方面实施例所述的任意一种防震锤缺陷检测方法。
[0021]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请第一方面实施例所述的任意一种防震锤缺陷检测方法。
[0022]本申请实施例的技术方案，获取待检测图像在特征提取后得到的至少一个尺度下的缩放图像，对各缩放图像进行处理，得到至少一个尺度下的缩放特征图，进行特征增强得到残差增强图，将残差增强图和各尺度下的缩放特征图进行融合，获得的融合图像用于缺陷检测。这样做的好处在于能够通过生成残差增强图来补充缩放特征图在计算中损失的特征信息，提高了融合图像中特征信息的丰富性，进而提高了缺陷检测的精度，满足了线路巡检中的准确度要求。
附图说明
[0023]图1是本申请实施例一提供的一种防震锤缺陷检测方法的流程图；
[0024]图2是本申请实施例二提供的一种防震锤缺陷检测方法的流程图；
[0025]图3A是本申请实施例三提供的一种防震锤缺陷检测方法的流程图；
[0026]图3B是本申请实施例三提供的一种防震锤缺陷检测模型的结构图；
[0027]图3C是本申请实施例三提供的一种残差增强模块的结构图；
[0028]图4是本申请实施例四提供的一种防震锤缺陷检测装置的结构图；
[0029]图5是申请实施例五提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
[0031]实施例一
[0032]图1是本申请实施例一提供的一种防震锤缺陷检测方法的流程图。本申请实施例可适用于输电线路防震锤的检测情况，该方法可以由一种防震锤缺陷检测装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件实现，并具体配置于电子设备中。
[0033]参考图1所示的一种防震锤缺陷检测方法，具体包括如下步骤：
[0034]S110、获取待检测图像在特征提取后得到的至少一个尺度下的缩放图像；其中，待检测图像中包括待检测防震锤。
[0035]其中，待检测图像是需要对其中待检测防震锤进行缺陷检测的图像。特征提取可以是对待检测图像进行预设方法的计算(比如卷积计算)，以突出该图像中具有代表特征的一种方法，例如可以是基于边缘的方法、基于灰度的方法或者基于空间变换的方法。防震锤是一种安装于导(地)线上，抑制或减小微风震动的一种电气防护金具。缩放图像可以是待检测图像在图像处理算法中经过一定处理得到的处理过程中间图像，例如将待检测图像输入卷积神经网络中，经过卷积运算后的待处理图像转化为了缩放图像。
[0036]具体的，可以对待检测图像进行至少一次处理获取至少一个尺度下的缩放图像。处理的方法可以是降采样，也可以是卷积等方法。例如将待检测图像输入至卷积神经网络
中，通过卷积的方式获取至少一个尺度下的缩放图像，用于后续进一步的处理。
[0037]S120、对各缩放图像进行处理，得到至少一个尺度下的缩放特征图。
[0038]其中，对各缩放图像的处理可以是通过卷积等降维方法。需要说明的是，在对S110中的待检测图像进行特征提取时，可以选用ResNet50网络，通过这种前馈网路可以补充特征提取过程中的一些损失信息，而ResNet50网络在卷积层中的处理过程会不断调整特征图的维度，尤其是处理过程中会将图像维度升高，因此在对各缩放图像进行处理时可以采用一些降维的方法。缩放特征图即每个缩放图像进行处理后获得的对应的特征图像。具体的，将前述步骤得到的至少一个缩放图像进行卷积等降维处理，获得各缩放图像对应的各缩放特征图。
[0039]S130、对至少一个缩放图像进行特征增强，得到残差增强图。
[0040]可以理解的是，由于特征提取方法的限制，在进行特征提取的过程中，会存在特征的损失。因此，可以通过对缩放图像进行特征增强，优选的，可以采用与步骤S120不同的方法对缩放特征图进行处理，从而得到含有增强特征后的特征图，称为残差增强图，用以对各缩放特征图进行特征信息的补充。
[0041]S140、对残差增强图和各尺度下的缩放特征图进行融合，得到融合特征图。
[0042]具体的，将前述步骤得到的残差增强图和所有尺度下的缩放特征图进行融合，得到一张融合特征图。融合的方法可以是现有技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种防震锤缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像在特征提取后得到的至少一个尺度下的缩放图像；其中，所述待检测图像中包括待检测防震锤；对各所述缩放图像进行处理，得到至少一个尺度下的缩放特征图；对至少一个所述缩放图像进行特征增强，得到残差增强图；对所述残差增强图和各尺度下的所述缩放特征图进行融合，得到融合特征图；根据所述融合特征图，确定所述待检测图像中的待检测防震锤的缺陷情况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对至少一个所述缩放图像进行特征增强，得到残差增强图，包括：将至少一个尺度下的缩放图像作为当前特征图；针对各所述当前特征图，对该当前特征图进行池化处理，得到中间特征图；根据所述中间特征图，确定该当前特征图的残差增强图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对该当前特征图进行池化处理，得到中间特征图，包括：对该当前特征图在至少一个尺度下进行池化处理，得到各尺度下的中间特征图；相应的，所述根据所述中间特征图，确定该当前特征图的残差增强图，包括：对各尺度下的中间特征图进行降维处理，得到降维特征图；对各所述降维特征图上采样后进行特征融合，得到该当前特征图的残差增强图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对各所述降维特征图上采样后进行特征融合，得到该当前特征图的残差增强图，包括：对各所述降维特征图上采样，得到上采样特征图；根据各池化处理对应池化权重，对各所述上采样特征图进行加权融合，得到该当前特征图的残差增强图。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述残差增强图和各尺度下的所述缩放特征图进行融合，得到融合特征图，包括：将所述残差增强图与相应缩放特征图进行融合，以更新所述缩放特征图；对各缩放特征图进行尺度调整，得到相应深层特征图；对...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏春磊，魏威，杨奎刚，
申请(专利权)人：北京煜邦电力技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：