申请/专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院

申请日：2021-01-12

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN112767431B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V20/40;G06V20/52;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.05.25#实质审查的生效;2021.05.07#公开

摘要：本申请提供一种用于电力系统的电网目标检测方法及装置。所述方法包括：获取待处理视频以及预先构建的目标检测模型，该目标检测模型包括背景去除子模型、特征提取子模型、多特征融合子模型、冗余特征去除子模型以及处理子模型，将多个待处理帧图像进行预处理后，输入该目标检测模型，通过背景去除子模型进行背景去除，通过特征提取子模型进行特征提取，通过多特征融合子模型进行特征融合，通过冗余特征去除子模型进行冗余特征去除，最后通过处理子模型进行优化和分类处理，最终得到待处理视频的电网目标以及电网目标的分类标识。如此，整个电网目标检测过程无需对背景区域进行处理，不仅处理时间较短，而且对较小的电网目标也能实现高精度检测。

主权项：1.一种用于电力系统的电网目标检测方法，其特征在于，所述电网目标检测方法包括：获取待处理视频；所述待处理视频包括多个待处理帧图像，所述待处理帧图像包括多个待处理像素；获取预先构建的目标检测模型；所述目标检测模型用于对所述待处理视频进行目标检测，包括背景去除子模型、特征提取子模型、多特征融合子模型、冗余特征去除子模型以及处理子模型，其中，所述背景去除子模型用于对所述多个待处理帧图像进行背景去除；所述特征提取子模型用于对所述多个待处理帧图像进行特征提取；所述特征提取子模型包括依次连接的多个卷积层，以及与所述卷积层对应的卷积核；所述多特征融合子模型用于对特征提取过程中的多个中间结果进行特征融合；所述冗余特征去除子模型用于对特征融合后的结果进行冗余特征去除；所述处理子模型用于对冗余特征去除后的结果以及背景去除后的结果进行优化和分类处理；将所述多个待处理帧图像进行预处理后，输入所述目标检测模型，得到所述待处理视频的电网目标以及所述电网目标的分类标识，包括：将所述多个待处理帧图像进行预处理后，得到输入图像；将所述输入图像输入所述背景去除子模型，得到第一中间结果，包括：获取所述多个待处理帧图像对应的背景图像；所述背景图像包括多个背景像素；根据目标待处理像素的颜色，以及所有背景像素的颜色，确定与所述目标待处理像素的颜色偏差最小的目标背景像素；所述目标待处理像素为所有待处理像素中任意一个待处理像素；根据所有待处理像素与对应的目标背景像素的颜色偏差值、预设背景判定条件，确定背景区域与目标区域构成的二值图像；利用预设先验框对所述二值图像的目标区域进行加框标注，以及对所述二值图像中框出的第一电网目标进行分类，得到第一中间结果；所述第一中间结果包括所述待处理视频中被预设先验框框出的第一电网目标以及所述第一电网目标的分类标识；将所述输入图像输入所述特征提取子模型，得到多个中间图像；所述中间图像为目标卷积核对目标卷积层的前一个卷积层输出的图像进行处理后得到的图像；所述目标卷积核为所述目标卷积层对应的卷积核，所述目标卷积层为所述多个卷积层中任一卷积层；根据所述多个中间图像，确定待融合图像和目标中间图像；获取所述待融合图像；将所述待融合图像输入所述多特征融合子模型，得到第一特征图像；根据所述第一特征图像以及所述目标中间图像，确定第二特征图像；将所述第二特征图像输入所述冗余特征去除子模型，得到第二中间结果；所述第二中间结果包括所述待处理视频中被预设特征框框出的第二电网目标以及所述第二电网目标的分类标识；将所述第一中间结果和所述第二中间结果输入所述处理子模型，得到所述待处理视频的电网目标以及所述电网目标的分类标识。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种用于电力系统的电网目标检测方法及装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD