[发明专利]一种避雷器的红外图像识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种避雷器的红外图像识别方法，包括：获取目标避雷器的红外图像；通过预设的深度学习模型对红外图像中的目标避雷器进行识别定位，得到目标避雷器在红外图像中的位置信息，深度学习模型采用SSD算法训练而得；将红外图像、目标避雷器的标识信息和位置信息对应存储。该方法通过深度学习模型识别得到了避雷器在红外图像中的位置信息，同时将红外图像、避雷器的标识信息和位置信息对应存储，自动实现了红外图像、避雷器的标识信息和位置信息的对应标注过程，从而提高了标注效率和准确率，同时还为避雷器的运维巡检提供了可靠数据。相应地，本发明公开的一种避雷器的红外图像识别装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。

技术领域

本发明涉及红外图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种避雷器的红外图像识别方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

伴随着红外设备在避雷器带电检测中的广泛应用，供电公司积累了大量的避雷器的运维红外图像。针对这些避雷器红外图像，通常需要人工对这些红外图像中的避雷器进行标注，需要标注的信息一般包括：哪个避雷器对应哪个红外图像，避雷器位于红外图像的哪个位置、具有怎样的倾斜方向等。标注得到的信息可以为避雷器的运维巡检提供帮助。其中，避雷器的运维巡检一般包括：避雷器的温度异常点的检测、整个避雷器的温度检测等。

而由于避雷器的数量较多，相对应的红外图像也就较多，因此标注操作的任务量较大。且人工标注的效率比较慢，也难免会出现错漏。故现有技术具有效率低下、准确率难以保障的缺点。

因此，如何提高避雷器红外图像的标注效率和准确率，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种避雷器的红外图像识别方法、装置、设备及可读存储介质，以提高避雷器红外图像的标注效率和准确率。

为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：

一种避雷器的红外图像识别方法，包括：

获取目标避雷器的红外图像；

通过预设的深度学习模型对所述红外图像中的目标避雷器进行识别定位，得到所述目标避雷器在所述红外图像中的位置信息，所述深度学习模型采用SSD算法训练而得；

将所述红外图像、所述目标避雷器的标识信息和所述位置信息对应存储。

其中，所述深度学习模型的训练步骤包括：

获取用于训练所述深度学习模型的避雷器的训练红外图像；

采用所述SSD算法和预设的标注信息提取所述训练红外图像中的避雷器的图像特征，并对提取到的图像特征进行多尺度预测，得到所述避雷器在所述训练红外图像中的预测位置信息；所述标注信息为所述避雷器在所述训练红外图像中的倾斜方向；

判断所述预测位置信息与所述避雷器在所述训练红外图像中的人工标注位置信息的差值是否小于预设的权重值；

若是，则确定所述深度学习模型训练完成。

其中，所述确定所述深度学习模型训练完成之前，还包括：

获取用于测试所述深度学习模型的避雷器的红外图像测试集合；

将所述红外图像测试集合输入所述深度学习模型，得到测试结果，所述测试结果包括：所述红外图像测试集合中的每个红外图像中的避雷器的位置信息；

计算所述测试结果的正确率，并判断所述测试结果的正确率是否大于预设的阈值；

若是，则执行所述确定所述深度学习模型训练完成的步骤。

其中，当所述预测位置信息与所述避雷器在所述训练红外图像中的人工标注位置信息的差值不小于预设的权重值时，还包括：