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(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111613396.3 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 南方电网物资有限公司 地址 510000 广东省广州市南沙区环市大 道西225号 (72)发明人 李通 陈杰华 杨瑞波 袁诗雪  毛磊 林景锋 胥经纬  (74)专利代理 机构 北京鑫瑞森知识产权代理有 限公司 1 1961 代理人 王立普 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于数字化技术的电网设备质量评估 方法 (57)摘要 本发明涉及电网设备技术领域, 揭露一种基 于数字化技术的电网设备质量评估方法, 包括: 利用设备识别模型对获得的待检测图像进行检 测, 得到待检测图像中的设备尺 寸和每一个像素 点的置信度; 汇集置信度大于预设阈值的像素点 为设备像素点, 选取设备像素点的中心像素点, 根据中心像素点和设备尺寸对待检测图像进行 剪裁, 得到设备框图; 对设备框图进行噪声处理 和染色, 得到标准图像; 对标准图像进行细节增 强处理和二值化分割, 得到二值化图像; 提取二 值化图像中磨损纹理的面积、 长度及数量, 并根 据面积、 长度及数量计算得到设备框图中设备的 质量评估结果。 本发明可以提高设备质量评估准 确度。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114240924 A 2022.03.25 CN 114240924 A 1.一种基于数字化 技术的电网设备质量评估方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 获得待检测图像, 利用预构建的设备识别模型对所述待检测图像进行检测, 得到所述 待检测图像中的设备尺寸和每一个 像素点的置信度; 汇集置信度大于预设阈值的像素点为设备像素点, 选取所述设备像素点的中心像素 点, 根据所述中心像素点和所述设备尺寸对所述待检测图像进行剪 裁, 得到设备框图; 对所述设备框图进行噪声处 理和染色, 得到标准图像; 对所述标准图像进行细节增强处 理和二值化分割, 得到二 值化图像; 提取所述二值化图像中磨损纹理的面积、 长度及数量, 并根据 所述面积、 长度及数量计 算得到所述设备框图中设备的质量评估结果。 2.如权利要求1所述的基于数字化技术的电网设备质量评估方法, 其特征在于, 所述对 所述设备框图进行噪声处 理和染色, 得到标准图像, 包括: 对所述设备框图进行噪声像素 滤波, 得到滤波图像; 获取预设的颜色参数, 遍历并获取 所述滤波图像中各像素点的像素值; 根据所述颜色参数对所述像素值进行线性调整, 得到标准图像。 3.如权利要求2所述的基于数字化技术的电网设备质量评估方法, 其特征在于, 所述对 所述设备框图进行噪声像素 滤波, 得到滤波图像, 包括: 将所述设备框图进行均匀 切割, 得到多个图像块; 分别对所述多个图像块进行像素 卷积, 得到多个卷积图像块; 分别对所述多个卷积图像块进行高斯平 滑处理, 得到多个平 滑图像块; 将所述多个平 滑图像块进行拼接, 得到滤波图像。 4.如权利要求1所述的基于数字化技术的电网设备质量评估方法, 其特征在于, 所述对 所述标准图像进行细节增强处 理和二值化分割, 得到二 值化图像, 包括: 对所述标准图像进行细节增强处 理, 得到增强图像; 获取所述增强图像中各像素点的像素值, 利用预设二值化公式对所述增强图像中各像 素点的像素值进行二 值化分割, 得到二 值化图像。 5.如权利要求4所述的基于数字化技术的电网设备质量评估方法, 其特征在于, 所述对 所述标准图像进行细节增强处 理, 得到增强图像, 包括: 利用n×n的图像窗口在所述标准图像 中依次进行区域选择, 得到多个图像区域, 其中, 所述n为正整数; 根据每个所述图像区域的中心像素以及所述中心像素的邻域像素, 利用预设算法计算 每个所述图像区域的中心像素的二进制码元; 根据所述 二进制码元对所述中心像素进行像素增强, 得到增强图像。 6.如权利要求1至5 中任一项所述的基于数字化技术的电网设备质量评估方法, 其特征 在于, 所述获得待检测图像之前, 所述方法还 包括: 获取训练图像集以及所述训练图像集对应的真实设备置信度和真实设备尺寸; 利用预设的设备识别模型计算所述训练图像集的预测设备置信度和预测设备尺寸; 计算所述预测设备置信度与所述真实设备置信度之间的损 失值, 得到第一损 失值, 并 计算所述预测设备尺寸和所述真实设备尺寸之间的损失值, 得到第二损失值, 利用所述第 一损失值和所述第二损失值对所述设备识别模型进行优化, 得到所述预构建的设备识别模权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114240924 A 2型。 7.如权利要求6所述的基于数字化技术的电网设备质量评估方法, 其特征在于, 所述利 用预设的设备识别模型计算所述训练图像集的预测设备置信度和预测设备尺寸, 包括: 从所述标准训练图像集中逐一选取其中一个图像为目标图像; 统计所述目标图像中所有像素点的像素值, 得到所述目标图像的像素矩阵; 利用所述设备识别模型对所述像素矩阵进行卷积、 池化以及激活处理, 得到所述目标 图像中每一个 像素点的预测设备置信度; 统计所述目标图像中所述预测设备置信度 大于预设阈值的像素点为设备像素点, 根据 所述设备像素点计算得到所述目标图像的预测设备尺寸。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114240924 A 3

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