一种绝缘子缺陷检测方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明实施例涉及缺陷检测，尤其涉及一种绝缘子缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、绝缘子是输配电网系统的重要组成部件，其担负着支撑固定输电线和阻止电流回地的作用。由于绝缘子长期暴露于室外环境，经受大风、大雨、暴雪等恶劣自然条件以及高压输电和雷击的工作环境，绝缘子易产生闪格、破损等缺陷问题，导致电网跳闸事故，影响输电网的正常工作，带来严重的经济损失和生活不便。无人机巡检作为一种重要的绝缘子检查方法，已获得广泛应用，配合智能图像分析算法，可以大大提高了绝缘子缺陷的检测效率。现有的绝缘子缺陷检测算法可分两大类，分别是端到端的方法和两阶段方法。

2、两阶段的绝缘子检测算法首先从采集到的输配电网巡检图像中提取各绝缘子串区域，之后判断提取的绝缘子串是否有缺陷，并分类和定位缺陷。在第一阶段提取绝缘子串区域，减少背景区域以降低背景对下一步缺陷检测的干扰，具有较高的准确率。但两阶段的绝缘子检测算法的两个阶段为独立的神经网络和算法，复杂度高，对端侧设备计算资源消耗大，导致较高的推理延时，难以开展绝缘子缺陷的实时检测。端到端的绝缘子缺陷检测算法通常采用目标检测技术，同时检测绝缘子缺陷位置和类别。因其采用端到端的神经网络，能有效融合图像信息，具有推理速度快的特点，适合高实时性要求的端侧绝缘子检测应用。但端到端的绝缘子缺陷检测算法在应用过程中往往受到复杂背景环境的影响，缺陷的检测准确率不及两阶段方法。

技术实现思路

1、本发明提供了一种绝缘子缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中绝缘子缺陷检测方法实时性和准确率低的问题。

2、根据本发明的一方面，提供了一种绝缘子缺陷检测方法，所述方法包括：

3、通过特征提取增强模块对待检测图像进行特征提取和增强，得到待检测图像对应的多尺度特征图；

4、通过绝缘子分割任务头网络基于所述多尺度特征图中的浅层特征对所述待检测图像进行分割，得到中间特征图；

5、通过融合网络将所述多尺度特征图中每个尺度的特征图分别与所述中间特征图融合得到各融合后特征图；

6、通过绝缘子检测任务头网络对所述各融合后特征图进行检测，得到所述待检测图像的缺陷检测结果。

7、根据本发明的另一方面，提供了一种绝缘子缺陷检测装置，所述装置包括：

8、特征提取增强模块，用于对待检测图像进行特征提取和增强，得到待检测图像对应的多尺度特征图；

9、绝缘子分割任务头网络，用于基于所述多尺度特征图中的浅层特征对所述待检测图像进行分割，得到中间特征图；

10、融合网络，用于将所述多尺度特征图中每个尺度的特征图分别与所述中间特征图融合得到各融合后特征图；

11、绝缘子检测任务头网络，用于对所述各融合后特征图进行检测，得到所述待检测图像的缺陷检测结果。

12、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及

13、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

14、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的绝缘子缺陷检测方法。

15、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的绝缘子缺陷检测方法。

16、本发明实施例的一种绝缘子缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：通过特征提取增强模块对待检测图像进行特征提取和增强，得到待检测图像对应的多尺度特征图；通过绝缘子分割任务头网络基于所述多尺度特征图中的浅层特征对所述待检测图像进行分割，得到中间特征图；通过融合网络将所述多尺度特征图中每个尺度的特征图分别与所述中间特征图融合得到各融合后特征图；通过绝缘子检测任务头网络对所述各融合后特征图进行检测，得到所述待检测图像的缺陷检测结果。该方法通过不同的任务头对特征图进行分割和特征检测，能够提高缺陷检测的实时性和准确率，解决了现有技术中绝缘子缺陷检测方法实时性和准确率低的问题。

17、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过绝缘子分割任务头网络基于所述多尺度特征图中的浅层特征对所述待检测图像进行分割，得到中间特征图，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过融合网络将所述多尺度特征图中每个尺度的特征图分别与所述中间特征图融合得到各融合后特征图，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过绝缘子检测任务头网络对所述各融合后特征图进行检测，得到所述待检测图像的缺陷检测结果，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过绝缘子检测任务头网络中的定位分支和分类分支对所述融合后特征图进行检测，得到所述融合后特征图的定位框信息以及对应的包含物体置信度和类别，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在得到定位框信息后，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种绝缘子缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的绝缘子缺陷检测方法。

技术总结
本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：通过特征提取增强模块对待检测图像进行特征提取和增强，得到待检测图像对应的多尺度特征图；通过绝缘子分割任务头网络基于所述多尺度特征图中的浅层特征对所述待检测图像进行分割，得到中间特征图；通过融合网络将所述多尺度特征图中每个尺度的特征图分别与所述中间特征图融合得到各融合后特征图；通过绝缘子检测任务头网络对所述各融合后特征图进行检测，得到所述待检测图像的缺陷检测结果。该方法构建具有多任务头的端到端网络结构，基于特征图对待检测图像内容同时开展分割和特征检测；使用采用多任务学习方法训练的任务头网络，提高了缺陷检测的实时性和准确率。

技术研发人员：乔嘉赓,杨帆,曾智,洪焕森,曾林峰,杨斐平,胡玉婷,田小东,贾恒杰,崔宫,杨殷,吴兰,郑晨炜,黄芳,钟远峰
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5