[发明专利]一种输电线路防振锤缺陷检测方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种输电线路防振锤缺陷检测方法及相关装置，方法包括：采用预置神经网络模型提取初始防振锤图像的色调分量中的颜色特征；获取初始防振锤图像像素点的梯度方向和梯度值，得到梯度特征；将颜色特征和梯度特征输入预置分类器中对局部防振锤进行识别，得到待检测防振锤图像，待检测防振锤图像包括矩形定位框；将裁剪后的待检测防振锤图像输入预置全卷积神经网络模型中进行缺陷检测处理，得到防振锤缺陷检测结果。本申请能够解决现有检测技术存在冗余计算，且检测效率较低，容易导致重大损失的技术问题。

技术领域

本申请涉及电网故障检测技术领域，尤其涉及一种输电线路防振锤缺陷检测方法及相关装置。

背景技术

目前我国电网的建设发展迅速，电网系统已经覆盖了九百多万平方公里的面积，为生活在我国土地上的千家万户提供电力服务。我国国土面积比较广，有很多不同的地形，如高海拔地区和环境恶劣的地区，这一类地区的电力建设存在很多困难，同时后期的维护工作也很难进行。为了减少电线因外力而引起震动，在输电线路中的使用防振锤；一般的输电线路处在高空中，档距比较大，当电线受到外力作用时，容易发生振动，电线频繁振动容易引起周期性的弯折发生疲劳，出现输电线路断股、金具磨损和断线现象。防振锤安装在悬挂点的两侧，安装防振锤以后，能产生与导线振动相位相反的运动，从而使导线振动减弱或消除；当防振锤受到锈蚀时，防振锤的固定线夹出现松动，防振锤就会发生粘连、滑移和翻转等故障，出现这种情况防振锤的性能失效。因此对输电线路防振锤故障检测，及时发现防振锤的各种故障并迅速处理是很有必要的。

现有的基于数学形态学的故障或者缺陷检测方法存在较多冗余计算量，对检测的正检率和误检率影响较大，容易出现因缺陷检测效率较低带来重大损失的情况。

发明内容

本申请提供了一种输电线路防振锤缺陷检测方法及相关装置，用于解决现有检测技术存在冗余计算，且检测效率较低，容易导致重大损失的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种输电线路防振锤缺陷检测方法，包括：

采用预置神经网络模型提取初始防振锤图像的色调分量中的颜色特征；

获取所述初始防振锤图像像素点的梯度方向和梯度值，得到梯度特征；

将所述颜色特征和所述梯度特征输入预置分类器中对局部防振锤进行识别，得到待检测防振锤图像，所述待检测防振锤图像包括矩形定位框；

将裁剪后的所述待检测防振锤图像输入预置全卷积神经网络模型中进行缺陷检测处理，得到防振锤缺陷检测结果。

可选的，所述采用预置神经网络模型提取初始防振锤图像的色调分量中的颜色特征，之前还包括：

构建初始神经网络模型，并对所述初始神经网络模型进行预训练操作，得到所述预置神经网络模型。

可选的，所述将裁剪后的所述待检测防振锤图像输入预置全卷积神经网络模型中进行缺陷检测处理，得到防振锤缺陷检测结果，之前还包括：

通过预置公式计算所述待检测防振锤图像的等效边长比，所述预置公式为：

其中，L为所述等效边长比，H为所述待检测防振锤图像的高度，W为所述待检测防振锤图像，(x₁,y₁)和(x₂,y₂)分别所述矩形定位框左上角顶点坐标和右下角顶点坐标；

在所述等效边长比大于边长比阈值时，根据裁剪阈值对所述待检测防振锤图像进行裁剪操作，得到裁剪后的所述待检测防振锤图像。

可选的，所述将裁剪后的所述待检测防振锤图像输入预置全卷积神经网络模型中进行缺陷检测处理，得到防振锤缺陷检测结果，之后还包括：