[发明专利]一种基于多光谱图像的设备检测方法及装置

说明书

本申请公开了一种基于多光谱图像的设备检测方法及装置，方法包括：获得多个图像集合；至少对每个图像集合中的红外图像进行图像识别，以得到红外图像的温升识别结果，温升识别结果包括：红外图像中所包含的每个图像区域的温升异常检测结果；至少对每个图像集合中的可见光图像和紫外图像进行图像识别，以得到紫外图像的放电识别结果，放电识别结果包括：紫外图像中所包含的每个图像区域的放电异常检测结果；根据每个图像集合中的温升识别结果和放电识别结果，获得设备检测结果，设备检测结果包括：红外图像或紫外图像中所包含的每个图像区域的异常检测结果，异常检测结果表征电力设备中与图像区域对应的设备部件是否存在异常。

技术领域

本申请涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于多光谱图像的设备检测方法及装置。

背景技术

电力系统的安全稳定运行对于经济社会发展、居民生活安定具有至关重要的作用。随着国家电力需求不断增长，电网建设规模不断扩大，电力负荷日益提高。电气设备长期处于户外的高压、高温、高负载的工作状态，一旦出现损坏或故障可能会造成巨大经济损失。为了保证电力系统安全运行，长期以来人们采取停电维修的方法，在不了解设备运行状态下盲目进行大量检修工作，极大程度上造成了人力和物力资源浪费。

为了提高电力设备的检测效率，目前多采用图像处理的方式对包含设备区域的图像进行图像识别，从而感知设备状态，进而检测设备是否出现故障。

但是，目前的图像处理的方式中仍然存在检测准确率低的情况。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种基于多光谱图像的设备检测方法及装置，用以解决现有技术中对电力设备的异常检测准确率较低的技术问题。

本申请提供了以下方案：

一种基于多光谱图像的设备检测方法，包括：

获得多个图像集合，每个所述图像集合对应于不同的采集参数，所述采集参数至少包含采集尺度、采集角度和采集时刻中的任意一项或任意多项，每个所述图像集合中包含多帧电力设备的设备图像，所述设备图像包含红外图像、可见光图像和紫外图像，且每个所述图像集合中的设备图像对应于同一采集参数；

至少对每个所述图像集合中的所述红外图像进行图像识别，以得到所述红外图像的温升识别结果，所述温升识别结果包括：所述红外图像中所包含的每个图像区域的温升异常检测结果；

至少对每个所述图像集合中的所述可见光图像和所述紫外图像进行图像识别，以得到所述紫外图像的放电识别结果，所述放电识别结果包括：所述紫外图像中所包含的每个图像区域的放电异常检测结果；

根据每个所述图像集合中的所述温升识别结果和所述放电识别结果，获得设备检测结果，所述设备检测结果包括：所述红外图像或所述紫外图像中所包含的每个图像区域的异常检测结果，所述异常检测结果表征所述电力设备中与所述图像区域对应的设备部件是否存在异常。

上述方法，优选的，至少对每个所述图像集合中的所述红外图像进行图像识别，以得到所述红外图像的温升识别结果，包括：

对每个所述图像集合中的所述红外图像进行图像分割，以得到多个图像区域，每个所述图像区域分别对应于目标设备中的一个设备部件；

至少根据所述红外图像的图像辐射率，获得每个所述图像区域对应的温度矩阵；

根据每个所述图像区域对应的温度矩阵，获得每个所述图像区域的特征参量，所述特征参量包括与电流致热类型相对应的特征参量和/或与电压制热类型相对应的特征参量；

至少根据所述特征参量和预设的参量阈值，获得每个所述图像区域的温升异常检测结果。

上述方法，优选的，所述参量阈值至少根据所述与所述特征参量的相关性满足预设的影响条件的影响因素确定；