【技术实现步骤摘要】
本申请涉及配电装置，特别是涉及一种配电柜空气开关的识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、配电柜作为连接电源与负载的配电装置，其内配置的空气开关在电路保护、故障隔离以及设备维护等方面起着关键作用。因此，需要及时监测配电柜配置的空气开关的开关开合状态。
2、相关技术中，监测人员通常基于现场设备经过二次回路辅助接点上传的位置信息初步判断空气开关的开关开合状态，然后到达设备现场对开关开合状态进行人工核对，得到空气开关的真实开关开合状态，因此使得针对空气开关的开关开合状态监测效率较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述开关开合状态监测效率较低的技术问题，提供一种能够提高监测效率的配电柜空气开关的识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种配电柜空气开关的识别方法，包括：
3、获取配电柜的图像；所述图像中有所述配电柜内配置的多个空气开关和每个空气开关的类别标签；
4、基于预先训练得到的目标检测模型对所述图像进行目标检测处理，得到各个空气开关的开关检测结果和各个类别标签的标签检测结果；每个空气开关的开关检测结果至少包括所述空气开关的开关开合状态和开关位置信息；每个类别标签的标签检测结果至少包括所述类别标签的标签图像和标签位置信息；
5、基于预先训练得到的文字识别模型对所述各个类别标签的标签图像进行文字识别处理，得到所述各个类别标签中的文
6、基于所述各个空气开关的开关位置信息和所述各个类别标签的标签位置信息，对所述各个空气开关和所述各个类别标签进行匹配处理，确定每个空气开关对应的类别标签；
7、将所述各个空气开关的开关开合状态和所述各个空气开关对应的类别标签中的文字信息，确定为所述配电柜的空气开关识别结果。
8、在其中一个实施例中，在基于预先训练得到的文字识别模型对所述各个类别标签的标签图像进行文字识别处理，得到所述各个类别标签中的文字信息之前，还包括：
9、基于预先训练得到的图像超分模型对所述每个类别标签的标签图像进行图像超分处理，得到所述每个类别标签的超分图像；所述超分图像的分辨率高于所述标签图像的分辨率；
10、所述基于预先训练得到的文字识别模型对所述各个类别标签的标签图像进行文字识别处理，得到所述各个类别标签中的文字信息，包括：
11、基于所述文字识别模型对所述各个类别标签的超分图像进行文字识别处理，得到所述各个类别标签中的文字信息。
12、在其中一个实施例中，所述基于预先训练得到的图像超分模型对所述每个类别标签的标签图像进行图像超分处理，得到所述每个类别标签的超分图像，包括：
13、针对每个类别标签，将所述类别标签的标签图像作为当前的第一标签图像；
14、基于所述图像超分模型中的深度图像先验网络，提取所述第一标签图像的图像特征；
15、基于所述图像超分模型中的动态内核先验网络和所述图像特征，生成所述第一标签图像对应的动态卷积核；
16、基于所述动态卷积核，对所述第一标签图像进行卷积处理，得到第二标签图像，并将所述第二标签图像作为新的第一标签图像，返回基于所述图像超分模型中的深度图像先验网络，提取所述第一标签图像的图像特征的步骤，直到得到的所述第二标签图像满足预设迭代条件，将满足所述预设迭代条件的第二标签图像确定为所述类别标签的超分图像。
17、在其中一个实施例中，所述基于所述各个空气开关的开关位置信息和所述各个类别标签的标签位置信息，对所述各个空气开关和所述各个类别标签进行匹配处理，确定每个空气开关对应的类别标签，包括：
18、获取所述配电柜的排布属性；所述排布属性用于表征所述配电柜中配置的空气开关与对应的类别标签之间的排布对应关系；
19、针对每个空气开关，按照所述排布属性，确定所述空气开关的开关位置信息与所述各个类别标签的标签位置信息之间的匹配度；
20、将所述各个类别标签中，具有最高匹配度的类别标签确定为所述空气开关对应的类别标签。
21、在其中一个实施例中，在将所述各个空气开关的开关开合状态和所述各个空气开关对应的类别标签中的文字信息，确定为所述配电柜的空气开关识别结果之后，还包括：
22、在检测到任意一个空气开关的开关开合状态为断开状态的情况下，基于所述空气开关的开关开合状态和所述空气开关对应的类别标签中的文字信息，生成针对所述空气开关的预警信息；
23、将所述预警信息发送至所述配电柜对应的监测终端。
24、在其中一个实施例中，所述预先训练得到的目标检测模型通过以下方法训练得到：
25、采集所述配电柜的多张样本图像，并对所述多张样本图像进行数据增强处理，得到多张数据增强处理后的样本图像；
26、对每张数据增强处理后的样本图像中的空气开关的开关开合状态和开关位置信息进行标注，对所述每张数据增强处理后的样本图像中的类别标签的标签位置信息进行标注，以及，将所述多张数据增强处理后的样本图像划分为训练集和验证集；
27、基于所述训练集和所述验证集对待训练的目标检测模型进行训练，得到满足预设训练条件的目标检测模型，作为所述预先训练得到的目标检测模型。
28、第二方面，本申请还提供了一种配电柜空气开关的识别装置，包括：
29、图像获取模块，用于获取配电柜的图像；所述图像中有所述配电柜内配置的多个空气开关和每个空气开关的类别标签；
30、目标检测模块，用于基于预先训练得到的目标检测模型对所述图像进行目标检测处理，得到各个空气开关的开关检测结果和各个类别标签的标签检测结果；每个空气开关的开关检测结果至少包括所述空气开关的开关开合状态和开关位置信息；每个类别标签的标签检测结果至少包括所述类别标签的标签图像和标签位置信息；
31、文字识别模块，用于基于预先训练得到的文字识别模型对所述各个类别标签的标签图像进行文字识别处理，得到所述各个类别标签中的文字信息；
32、位置匹配模块，用于基于所述各个空气开关的开关位置信息和所述各个类别标签的标签位置信息，对所述各个空气开关和所述各个类别标签进行匹配处理，确定每个空气开关对应的类别标签；
33、状态监测模块，用于将所述各个空气开关的开关开合状态和所述各个空气开关对应的类别标签中的文字信息，确定为所述配电柜的空气开关识别结果，得到所述配电柜的空气开关识别结果。
34、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
35、获取配电柜的图像；所述图像中有所述配电柜内配置的多个空气开关和每个空气开关的类别标签；
36、基于预先训练得到的目标检测模型对所述图像进行目标检测处理，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电柜空气开关的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于预先训练得到的文字识别模型对所述各个类别标签的标签图像进行文字识别处理，得到所述各个类别标签中的文字信息之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练得到的图像超分模型对所述每个类别标签的标签图像进行图像超分处理，得到所述每个类别标签的超分图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个空气开关的开关位置信息和所述各个类别标签的标签位置信息，对所述各个空气开关和所述各个类别标签进行匹配处理，确定每个空气开关对应的类别标签，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述各个空气开关的开关开合状态和所述各个空气开关对应的类别标签中的文字信息，确定为所述配电柜的空气开关识别结果之后，还包括：
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述预先训练得到的目标检测模型通过以下方法训练得到：
7.一种配电柜空气开关的识别装置，其特征在于，
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种配电柜空气开关的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于预先训练得到的文字识别模型对所述各个类别标签的标签图像进行文字识别处理，得到所述各个类别标签中的文字信息之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练得到的图像超分模型对所述每个类别标签的标签图像进行图像超分处理，得到所述每个类别标签的超分图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个空气开关的开关位置信息和所述各个类别标签的标签位置信息，对所述各个空气开关和所述各个类别标签进行匹配处理，确定每个空气开关对应的类别标签，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述各个空气开关的开关开合状态和所述各个空...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴秋昊，董召杰，汤清华，蔡卓骏，曹尚，江佳佳，冯勤宇，张焕明，刘竣，黄昶翰，
申请(专利权)人：南方电网人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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