[发明专利]一种电力系统的缺陷目标识别方法、装置及系统

权利要求书

1.一种电力系统的缺陷目标识别方法，其特征在于，包括，

接收电力系统的监测图像；

将监测图像通过预设的分布式目标识别模型的卷积层进行卷积，得到至少一种尺度的特征图；

将多种尺度的特征图发送至若干分别布置的预测层，用于对应分目标的识别，其中所述预测层用于分目标识别；

获取所有预测层的识别结果，根据识别结果的预测概率选择输出至少一种尺度的识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种电力系统的缺陷目标识别方法，其特征在于，所述预设的分布式目标识别模型，包括若干分布式布置的分目标识别模型，所述分目标识别模型包括依次设置的卷积层和预测层，所有分目标识别模型的卷积层相同，预测层的大小与分目标识别模型的识别目标数量对应。

3.根据权利要求1所述的一种电力系统的缺陷目标识别方法，其特征在于，所述预设的分布式目标识别模型，根据分目标识别模型中识别目标的分配对应的进行预测层的分布式布置。

4.根据权利要求1所述的一种电力系统的缺陷目标识别方法，其特征在于，所述预设的分布式目标识别模型，采用如下所述的任意一种目标识别模型进行分布式布置，YOLOv3模型、Poly-YOLO模型和R-CNN模型。

5.一种电力系统的缺陷目标识别装置，其特征在于，包括，

图像获取模块，用于接收电力系统的监测图像；

卷积处理模块，用于将监测图像通过预设的分布式目标识别模型的卷积层进行卷积，得到至少一种尺度的特征图；

特征图发送模块，用于将多种尺度的特征图发送至若干分别布置的预测层，用于对应分目标的识别，其中所述预测层用于分目标识别；

识别输出模块，用于获取所有预测层的识别结果，根据识别结果的预测概率选择输出至少一种尺度的识别结果。

6.根据权利要求5所述的一种电力系统的缺陷目标识别装置，其特征在于，所述识别输出模块包括，

接收单元，用于获取所有预测层的识别结果；

识别单元，用于根据识别结果的预测概率选择至少一种尺度的识别结果；

输出单元，用于将识别单元的识别结果输出。

7.一种电力系统的缺陷目标识别系统，其特征在于，包括，

摄像设备，用于获取电力系统的监测图像；

边缘设备组，包括通信链路连接的若干的电力智能网关；

其中，所述边缘设备组用于分布式目标识别模型的分布式布置；

同组的任一电力智能网关，作为收发节点，用于接收电力系统的监测图像，并通过对应部署的卷积层进行卷积，得到至少一种尺度的特征图；

同组的其他电力智能网关，根据接收的特征图，分别通过对应部署的预测层进行分目标的识别；

作为收发节点的电力智能网关，接收其他电力智能网关回传的识别结果，结合自身的识别结果，根据识别结果的预测概率选择输出至少一种尺度的识别结果。

8.根据权利要求7所述的一种电力系统的缺陷目标识别系统，其特征在于，同组的电力智能网关上布置分布式目标识别模型中的若干分目标识别模型；所述分目标识别模型包括依次设置的卷积层和预测层，所有分目标识别模型的卷积层相同，预测层的大小与分目标识别模型的识别目标数量对应。

9.根据权利要求7所述的一种电力系统的缺陷目标识别系统，其特征在于，所述接收其他电力智能网关回传的识别结果，包括，接收其他电力智能网关回传的，概率得分大于设定阈值的识别结果；若无大于设定阈值的识别结果，则不回传。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的电力系统的缺陷目标识别方法。

11.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的电力系统的缺陷目标识别方法。