[发明专利]一种铁丝断裂识别的方法及电子设备

说明书

本申请实施例中提供了一种铁丝断裂识别的方法及电子设备，通过获取待测铁丝所在区域的第一图像，然后从所述第一图像中分析确定所述待测铁丝所在的第一区域图像，进一步对所述第一区域图像进行预处理，获得仅包括所述待测铁丝完整结构的第二区域图像，最后基于所述第二区域图像分析确定所述待测铁丝是否断裂。由此实现采用自动化的图像摄取分析而实现铁丝是否断裂的检测功能，避免了人工操作检测时容易发生人身、精神损害的情况，同时还具有降低投入成本，提高检测准确率和检测效率，保证系统整体安全性能的技术效果。

技术领域

本申请涉及网络安全技术，具体地，涉及一种铁丝断裂识别的方法及电子设备。

背景技术

近年来，人工智能在全球范围内迅速崛起，影响了我们生活的方方面面。深度学习检测技术：主要用于检测铁丝在2D图片上的位置，检测方法如Faster R-CNN，Yolo v5，FCOS等。深度学习分割技术：deeplabv3+，maskrcnn等。

现有的高铁主要依赖于人工对高铁各个连接螺母的铁丝模块进行检修，确定铁丝是否断裂。但采用人工检测方式存在如下问题：一是检测环境大多数较恶劣，对检修人员的身体和精神容易造成伤害；二是人力成本投入较高，且检测效率低；三是误检漏检情况较多，容易发生重大的责任事故和安全事故，造成严重的人身和财产损失。

可见，现有技术中存在着采用人工操作方式对铁丝断裂状况检测不仅容易对检修人员造成多种伤害，并且投入成本较高，误检漏检情况多，容易引发安全责任事故的技术问题。

发明内容

本申请实施例中提供了一种铁丝断裂识别的方法及电子设备。

根据本申请实施例的第一个方面，提供了一种铁丝断裂识别的方法，包括：

获取待测铁丝所在区域的第一图像；

从所述第一图像中分析确定所述待测铁丝所在的第一区域图像；

对所述第一区域图像进行预处理，获得仅包括所述待测铁丝完整结构的第二区域图像；

基于所述第二区域图像分析确定所述待测铁丝是否断裂。

可选地，所述从所述第一图像中分析确定所述待测铁丝所在的第一区域图像，包括：

基于所述第一图像设置预定坐标；

通过检测模型faster-rcnn检测所述待测铁丝在所述第一图像中的相对位置；

基于所述相对位置确定所述待测铁丝在所述预定坐标中对角方向上的坐标值；

基于所述坐标值确定框图区域，且将所述第一图像中与所述框图区域对应区域图像作为所述第一区域图像。

可选地，所述对所述第一区域图像进行预处理，获得仅包括所述待测铁丝完整结构的第二区域图像，包括：

基于所述第一图像对所述第一区域图像进行像素扩充，以获得扩充后的第一区域图像；

通过分割模型对扩充后的第一区域图像进行目标分割，获得所述第二区域图像。

可选地，所述基于所述第二区域图像分析确定所述待测铁丝是否断裂，包括：

采用膨胀卷积核为3-8的模型算法对所述第二区域图像进行膨胀处理，获得膨胀后的第三区域图像；

判断所述第三区域图像中是否包括至少两个不连通的区域块；

若是，则确定所述待测铁丝为断裂。

可选地，所述基于所述第二区域图像分析确定所述待测铁丝是否断裂，包括：

对所述第二区域图像进行骨架提取，获得表征所述待测铁丝结构的二值图像；