[发明专利]电压制热型设备的缺陷确定方法、装置、介质及设备

权利要求书

1.一种电压制热型设备的缺陷确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的电压制热型设备的红外图像，并将所述红外图像转换为灰度图和温度图；

将所述灰度图输入至预先训练的卷积神经网络模型中，得到所述电压制热型设备的类型和所述电压制热型设备中三相绝缘瓷套的位置信息；

根据所述温度图、所述待处理的电压制热型设备的类型和所述三相绝缘瓷套的位置信息，确定所述三相绝缘瓷套的最大温差值；

若所述最大温差值大于或等于所述预设温差阈值，则确定所述电压制热型设备存在电压过热型缺陷。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型的训练过程包括：

获取预设数量的训练图像；其中，所述训练图像包括至少一种类型的三相电压制热型设备的灰度图、以及与所述灰度图对应的真实边界框；

将所述训练图像拆分为训练样本集、验证样本集和测试样本集；

采用所述训练样本集对初始卷积神经网络模型进行至少一次训练，得到至少一个待验证卷积神经网络模型；其中，所述初始卷积神经网络模型的输入为训练样本集中的灰度图，输出为与所述灰度图对应的电压制热型设备类型和所述电压制热型设备中三相绝缘瓷套的位置信息；

所述验证样本集对所述至少一个待验证卷积神经网络模型进行验证，确定待测试卷积神经网络模型；

所述测试样本集对所述待测试卷积神经网络模型进行测试，若测试结果符合预设标准，则确定卷积神经网络模型训练完成。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述验证样本集对所述至少一个待验证卷积神经网络模型进行验证，确定待测试卷积神经网络模型，包括：

每隔一个预设训练周期，所述验证样本集对所述至少一个待验证卷积神经网络模型进行验证，并确定至少一个验证准确率；

选取所述至少一个验证准确率中验证准确率最高的训练卷积神经网络模型作为待测试卷积神经网络模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述温度图、所述待处理的电压制热型设备的类型和所述三相绝缘瓷套的位置信息，确定所述三相绝缘瓷套的最大温差值，包括：

根据所述温度图、所述待处理的电压制热型设备的类型和所述三相绝缘瓷套的位置信息，确定所述三相绝缘瓷套中的最高温度和所处区域的位置信息；

基于所述所处区域的位置信息，确定另外两相所对应区域的位置信息和温度；

选取所述另外两相所对应区域中的最低温度，将所述最高温度和所述最低温度相减，得到三相绝缘瓷套的最大温差值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设温差阈值的确定方法，包括：

根据所述待处理的电压制热型设备的类型，确定与所述待处理的电压制热型设备对应的检测规则；

根据所述检测规则，确定所述待处理的电压制热型设备的预设温差阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，在若所述最大温差值大于或等于所述预设温差阈值，则确定所述电压制热型设备存在电压过热型缺陷之后，还包括：

若所述最大温差值小于所述预设温差阈值，则确定所述电压制热型设备正常；

基于所述三相绝缘瓷套的最大温差值和预设温差阈值的比较结果，输出检测报告。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述检测报告包括：

若所述电压制热型设备存在电压过热型缺陷，则所述检测报告至少包括检测时间、所述电压制热型设备的类型、检测存在缺陷的单位帧灰度图像、所述电压制热型设备中三相绝缘瓷套中的最高温度和所处区域的位置信息，以及所述缺陷的处理建议；

若所述电压制热型设备正常则所述检测报告至少包括检测时间、所述电压制热型设备的类型和所述电压制热型设备的状态。