[发明专利]电力设备缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测的电力设备巡检图像；

对所述电力设备巡检图像进行缺陷类别识别，得到所述电力设备巡检图像的缺陷类别识别结果；

根据所述缺陷类别识别结果，对应调用已训练的电力设备缺陷检测模型对所述电力设备巡检图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果；

其中，所述电力设备缺陷检测模型包括基于不同缺陷类别的历史电力设备巡检图像集训练得到的多个电力设备缺陷检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述电力设备巡检图像进行缺陷类别识别，得到所述电力设备巡检图像的缺陷类别识别结果包括：

调用已训练的电力设备缺陷识别网络对所述电力设备巡检图像进行缺陷类别识别，得到所述电力设备巡检图像的缺陷类别识别结果；

其中，所述已训练的电力设备缺陷识别网络基于历史电力设备巡检图像集训练得到。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电力设备缺陷识别网络对所述电力设备巡检图像进行缺陷类别识别，得到所述电力设备巡检图像的缺陷类别识别结果包括：

提取所述电力设备巡检图像的特征数据；

对所述特征数据进行池化操作，得到池化处理结果；

将所述池化处理结果与各缺陷类别对应的权重矩阵相乘并添加偏置项，得到分类器输入数据；

将所述分类器输入数据转换为类别概率分布，得到各缺陷类别的概率分布结果；

根据各缺陷类别的概率分布结果，得到所述电力设备巡检图像的缺陷类别识别结果。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述电力设备缺陷检测模型基于生成式对抗神经网络训练得到；

所述电力设备缺陷检测模型对所述电力设备巡检图像进行缺陷检测包括：

将所述电力设备巡检图像输入至所述电力设备缺陷检测模型中的生成器，生成电力设备巡检近似图像；

将所述电力设备巡检近似图像和所述电力设备巡检图像传递至所述电力设备缺陷检测模型中的判别器，以得到所述电力设备巡检图像的缺陷类别结果；

根据所述电力设备巡检近似图像和所述电力设备巡检图像的差异，确定所述电力设备巡检图像的缺陷位置。

5.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述缺陷类别识别结果，对应调用已训练的电力设备缺陷检测模型对所述电力设备巡检图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果包括：

若所述缺陷类别识别结果的数量为多个，则根据所述缺陷类别识别结果，将所述电力设备巡检图像划分为多个电力设备巡检图像子集，针对每一缺陷类别的电力设备巡检图像子集，对应调用已训练的电力设备缺陷检测模型对所述电力设备巡检图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果。

6.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述电力设备巡检图像的缺陷类别识别结果表征所述电力设备巡检图像不存在缺陷，则将所述缺陷检测结果标记为不存在缺陷。

7.一种电力设备缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取待检测的电力设备巡检图像；

缺陷类别识别模块，用于对所述电力设备巡检图像进行缺陷类别识别，得到所述电力设备巡检图像的缺陷类别识别结果；

缺陷检测模块，用于根据所述缺陷类别识别结果，对应调用已训练的电力设备缺陷检测模型对所述电力设备巡检图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果；

其中，所述电力设备缺陷检测模型包括基于不同缺陷类别的历史电力设备巡检图像集训练得到的多个电力设备缺陷检测模型。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。