[发明专利]一种电力线路的连接部件检测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种电力线路的连接部件检测方法，其特征在于，包括：

获取目标电力线路对应的目标图像数据，所述目标图像数据中包括至少一个连接部件；

将所述目标图像数据输入至预先训练的部件检测模型中，所述部件检测模型根据多个电力线路对应的多个图像样本数据训练得到；

其中，所述部件检测模型中包括特征提取网络、特征融合网络、预测网络，以及特征提取网络与特征融合网络之间的注意力算法模块；

通过所述部件检测模型，对所述目标图像数据中的连接部件进行检测，得到与所述目标电力线路对应的部件检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取目标电力线路对应的目标图像数据之前，还包括：

获取多个电力线路对应的多个图像样本数据，各所述图像样本数据中预先标注了至少一个目标；所述目标包括：正常连接部件以及异常连接部件；

使用所述多个图像样本数据，对预设的图像检测模型进行迭代训练，得到所述部件检测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取多个电力线路对应的多个图像样本数据之前，还包括：

获取多个电力线路对应的多个原始图像数据，对所述多个原始图像数据中包括的至少一个目标进行标注，并对标注后的原始图像数据进行清洗；

对清洗后的原始图像数据中，正常连接部件以及异常连接部件的数量比值进行统计，并根据统计结果以及预设比例，对所述原始图像数据的数量进行调整；

按照预设权重比例，对所述原始图像数据进行划分，得到多个图像样本数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述多个图像样本数据，对预设的图像检测模型进行迭代训练，得到所述部件检测模型，包括：

在所述多个图像样本数据中依次获取一个图像样本数据，作为当前样本数据；

将所述当前样本数据，输入至所述图像检测模型中；

通过所述图像检测模型中的特征提取网络以及特征融合网络，分别获取所述当前样本数据对应的多个特征提取结果以及特征融合结果；

通过所述图像检测模型中的注意力算法模块，对所述多个特征提取结果以及特征融合结果进行计算，得到多个注意力计算结果；

通过所述图像检测模型中的预测网络，对所述多个注意力结果以及特征融合结果进行处理；

返回执行在所述多个图像样本数据中依次获取一个图像样本数据，作为当前样本数据的操作，直至完成对全部图像样本数据的处理，并将训练完成的图像检测模型作为部件检测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述图像检测模型中的注意力算法模块，对所述多个特征提取结果以及特征融合结果进行计算，得到多个注意力计算结果，包括：

将所述多个特征提取结果以及特征融合结果进行线性运算，得到多个特征运算结果；

通过所述图像检测模型中的注意力算法模块，对所述多个特征运算结果以及特征提取结果进行计算，得到多个注意力计算结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过所述图像检测模型中的预测网络，对所述多个注意力结果以及特征融合结果进行处理，包括：

将所述多个注意力计算结果与特征融合结果进行线性运算，得到多个目标运算结果；

通过所述图像检测模型中的预测网络，对所述多个目标运算结果以及特征融合结果进行处理。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在按照预设权重比例，对所述原始图像数据进行划分，得到多个图像样本数据的同时，还包括：

在所述原始图像数据中，获取测试样本数据；

在使用所述多个图像样本数据，对预设的图像检测模型进行迭代训练，得到所述部件检测模型之后，还包括：

使用测试样本数据，对部件检测模型的性能进行评估，并根据评估结果对部件检测模型的训练参数重新设置。