【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测，尤其涉及一种高压线缆覆冰检测方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
1、电线缆和电缆系统是现代基础设施的重要组成部分，用于输电、数据传输、通信等各种应用。因此，对电缆线定期检查能够确保其以及电缆系统的正常运行和安全性。在图像监测普及之前，对电缆线的检测通常需要人工进行巡检。监测的效率较低，随着互联网技术的快速发展，图像监测已经成为输电线路远程巡检的有效手段。
2、但随着远程图像巡检技术的快速发展，输电线路值班人员每天所需分析的巡检图像规模急剧扩大，对电线缆的直径检测的精度要求也越来越高。尤其是在电线缆覆冰的情况下，需要对电线缆覆冰情况进行精准检测，以及时采取除冰措施。然而，目前对电线缆的检测精度较低，导致电线缆巡检的效率较低。
技术实现思路
1、本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中对电线缆的检测精度较低，导致电线缆巡检的效率较低的技术缺陷。
2、第一方面，本申请提供了一种高压线缆覆冰检测方法，所述方法包括：
3、获取待检测图像；
4、根据所述待检测图像，生成多个层次的特征图；其中，不同层次之间的特征图的尺度不同；
5、确定对多个层次的特征图进行检测的顺序；
6、在对每个层次的特征图进行检测时，利用已训练的线缆检测模型，对该层次的特征图对应的每个单元进行线缆区域检测，得到该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果，并判断该层次是否为最后一个进行检测的层次；其中，所
7、若该层次不是最后一个进行检测的层次，则根据对多个层次的特征图进行检测的顺序，确定下一个待检测的目标层次，并将该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果分别作为对所述目标层次的特征图中的对应单元进行检测的约束条件，进入对所述目标层次的特征图的检测；
8、若该层次为最后一个进行检测的层次，则根据该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果，确定所述待检测图像中的各个预测线缆区域。
9、在其中一个实施例中，所述根据该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果，确定所述待检测图像中对应的各个预测线缆区域，包括：
10、根据该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果，确定多个线缆区域；
11、在多个线缆区域中确定目标线缆区域，并标识所述目标线缆区域；其中，所述目标线缆区域为当前的待检测图像中未被标识的面积最大的线缆区域；
12、将当前的待检测图像中与所述目标线缆区域相交的线缆区域删去，返回至在多个线缆区域中确定目标线缆区域的步骤继续执行；
13、当多个线缆区域均被标识时，将此时的待检测图像中存在的各个线缆区域确定为预测线缆区域。
14、在其中一个实施例中，所述线缆检测模型的训练步骤，包括：
15、确定样本数据集以及其对应的标注数据集；
16、根据所述样本数据集和所述标注数据集，对预设的目标网络进行迭代训练，直至当前训练轮次的目标网络满足预设条件时，将最新的目标网络确定为所述线缆检测模型。
17、在其中一个实施例中，确定样本数据集以及其对应的标注数据集，包括：
18、采集第一训练数据及其对应的第一标定数据；
19、对所述第一训练数据和所述第一标定数据进行数据增强操作，得到与所述第一训练数据对应的第二训练数据以及与所述第一标定数据对应的第二标定数据；
20、根据所述第一训练数据和所述第二训练数据，生成所述样本数据集，以及根据所述第一标定数据和所述第二标定数据，生成所述标注数据集。
21、在其中一个实施例中，所述对预设的目标网络进行迭代训练，包括：
22、在一次训练中，将所述样本数据集中每个样本图像对应的样本特征图输入至所述目标网络中；
23、对于每个样本图像对应的样本特征图中的任意一个样本特征图，将该样本特征图中的每个单元划分出若干候选区域；
24、确定该样本特征图中的各个候选区域对应的位置参数和目标性评分；其中，所述目标性评分包括预测类别和预测交并比；
25、分别将该样本特征图中的每个单元的各个候选区域中目标性评分最高的候选区域的位置参数确定为该单元对应的线缆位置参数；
26、分别将该样本特征图中的每个单元的各个候选区域的目标性评分中最高的目标性评分确定为该单元对应的目标性评分；
27、当确定每个样本特征图中各个单元对应的线缆位置参数和目标性评分时，根据每个样本特征图中各个单元对应的线缆位置参数和目标性评分、所述标注数据集以及预设的损失函数，确定当前迭代轮次中的目标函数，以对所述目标网络进行更新，得到新的目标网络；
28、判断所述新的目标网络是否满足所述预设条件，若是，则将最新的目标网络确定为线缆检测模型，若否，则进入下一训练轮次。
29、在其中一个实施例中，所述损失函数为：
30、ltotal＝wclslcls+wxylxy+wiouliou
31、式中，ltotal表示损失函数，lcls为预测类别和真实类别的焦点损失，lxy为线缆位置参数中的预测灭点和真实灭点的平滑l1损失，liou为预测交并比，wcls、wxy、wiou均为可调节的参数。
32、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
33、将所述待检测图像中的各个预测线缆区域进行可视化展示。
34、第二方面，本申请提供了一种高压线缆覆冰检测装置，所述装置包括：
35、图像获取模块，用于获取待检测图像；
36、特征图生成模块，用于根据所述待检测图像，生成多个层次的特征图；其中，不同层次之间的特征图的尺度不同；
37、顺序确定模块，用于确定对多个层次的特征图进行检测的顺序；
38、线缆区域检测模块，用于在对每个层次的特征图进行检测时，利用已训练的线缆检测模型，对该层次的特征图对应的每个单元进行线缆区域检测，得到该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果，并判断该层次是否为最后一个进行检测的层次；其中，所述检测结果包括其对应的单元中的线缆位置参数；
39、目标层次确定模块，用于若该层次不是最后一个进行检测的层次，则根据对多个层次的特征图进行检测的顺序，确定下一个待检测的目标层次，并将该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果分别作为对所述目标层次的特征图中的对应单元进行检测的约束条件，进入对所述目标层次的特征图的检测；
40、线缆区域确定模块，用于若该层次为最后一个进行检测的层次，则根据该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果，确定所述待检测图像中的各个预测线缆区域。
41、第三方面，本申请提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述任一项实施例所述高压线缆覆冰检测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述根据该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果，确定所述待检测图像中对应的各个预测线缆区域，包括：
3.根据权利要求1或2所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述线缆检测模型的训练步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，确定样本数据集以及其对应的标注数据集，包括：
5.根据权利要求3所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述对预设的目标网络进行迭代训练，包括：
6.根据权利要求5所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述损失函数为：
7.根据权利要求1所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种高压线缆覆冰检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项所述高压线
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，以及存储器；
...【技术特征摘要】
1.一种高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述根据该层次的特征图中的每个单元对应的检测结果，确定所述待检测图像中对应的各个预测线缆区域，包括：
3.根据权利要求1或2所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述线缆检测模型的训练步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，确定样本数据集以及其对应的标注数据集，包括：
5.根据权利要求3所述的高压线缆覆冰检测方法，其特征在于，所述对预设的目标网络进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨旗，张海鹏，张厚荣，吴建蓉，李昊，曾华荣，谈竹奎，毛先胤，曾鹏，杨柳青，宋永超，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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