[发明专利]一种变电站电力设备红外图像异常实时检测方法及装置

摘要

本发明公开了变电站电力设备红外图像异常实时检测方法及装置，本发明通过对采集的红外图像或者红外视频采用最新的深度学习与计算机视觉算法进行红外数据的自动分析与异常发热检测将极大的提高红外图像或者红外视频检测的效率与准确度。在携带红外成像仪的变电站巡检机器人、变电站定点监测轨道机器人等上位机控制系统中嵌入此类基于深度学习的智能红外异常发热区域与故障设备类型检测算法，进行实时红外图像或视频检测将进一步提高这些智能设备的智能化程度，做到真正的智能巡检。

主权项

1.一种变电站电力设备红外图像异常实时检测方法，其特征在于，包括S1、采集若干数目的变电站电力设备红外异常发热图像，每幅红外异常发热图像均对不同的红热异常区域类与故障设备类标注不同标签的目标框，将标注好的红外异常发热图像统一裁剪、预处理，以制作成标准数据集；S2、加载标准数据集与预训练的模型参数并基于改进的SSD深度卷积网络进行训练，训练过程利用带动量的RMSprop自适应学习率优化算法训练优化模型，并对标准数据集进行批归一化处理，不断地进行分类与定位误差反向传播，以获得训练后的电力设备检测神经网络模型；S3、采用训练后的电力设备检测神经网络模型对未知待测图像进行处理，获得未知待测红外或视频图像中电力设备异常发热区域的位置和故障设备类别的检测结果。