本技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)，特別是涉及一種變電站壓板識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、變電站的變電壓板開關(guān)通常位于變電柜和變電箱上，通常有三種狀態(tài)，開、合、備用。在一個(gè)變電柜上一般排列有數(shù)十個(gè)壓板開關(guān)，在任意時(shí)刻，這些壓板開關(guān)都有著其特定的開關(guān)狀態(tài)，以確保電力的設(shè)施的順利運(yùn)轉(zhuǎn)，當(dāng)需要調(diào)整開關(guān)狀態(tài)的時(shí)候，由工作人員對(duì)照模板手動(dòng)調(diào)整對(duì)應(yīng)開關(guān)的狀態(tài)。

2、而由于操作人員會(huì)出現(xiàn)視覺疲勞，導(dǎo)致有些開關(guān)出現(xiàn)誤操作的情況，因此為了降低工作人員的誤操作概率，減輕工作量，計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)被引入到壓板開關(guān)識(shí)別場(chǎng)景中，目前主流技術(shù)主要基于傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)來對(duì)壓板進(jìn)行檢測(cè)。然而這種方式的檢測(cè)準(zhǔn)確率較低，難以確保壓板狀態(tài)的異常識(shí)別效果，影響變電站的正常運(yùn)行。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問題，提供一種能夠有效提高壓板狀態(tài)檢測(cè)準(zhǔn)確率的變電站壓板識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種變電站壓板識(shí)別方法，包括：

3、獲取從目標(biāo)變電站采集的實(shí)時(shí)壓板圖像，并查找所述實(shí)時(shí)壓板圖像對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)壓板圖像；

4、通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型對(duì)所述實(shí)時(shí)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到壓板檢測(cè)框圖像，通過預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型對(duì)所述基準(zhǔn)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像，所述預(yù)設(shè)圖像檢測(cè)模型，通過從所述目標(biāo)變電站采集的歷史壓板圖像對(duì)初始yolov5模型訓(xùn)練得到，所述初始yolov5模型包含小尺度檢測(cè)頭并以eiou為坐標(biāo)損失函數(shù)，所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型，通過各類型基準(zhǔn)壓板圖像對(duì)所述初始yolov5模型訓(xùn)練得到；

5、分別對(duì)所述壓板檢測(cè)框圖像和基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像進(jìn)行聚類處理，得到所述壓板檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第一壓板位置信息，和所述基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第二壓板位置信息；

6、基于所述第一壓板位置信息和所述第二壓板位置信息進(jìn)行狀態(tài)對(duì)比處理，識(shí)別所述實(shí)時(shí)壓板圖像中的狀態(tài)異常壓板。

7、在一個(gè)實(shí)施例中，所述通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型對(duì)所述實(shí)時(shí)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到壓板檢測(cè)框圖像包括：

8、通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型的骨干網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述實(shí)時(shí)壓板圖像進(jìn)行特征提取處理，得到原始?jí)喊鍒D像特征圖；

9、通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型的頸部網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述原始?jí)喊鍒D像特征圖進(jìn)行多尺度特征融合處理，得到壓板圖像融合特征圖；

10、通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型的檢測(cè)頭網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述壓板圖像融合特征圖進(jìn)行輸出預(yù)測(cè)處理，得到壓板檢測(cè)框圖像。

11、在一個(gè)實(shí)施例中，所述分別對(duì)所述壓板檢測(cè)框圖像和基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像進(jìn)行聚類處理，得到所述壓板檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第一壓板位置信息，和所述基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第二壓板位置信息包括：

12、通過基于密度的聚類算法，對(duì)所述壓板檢測(cè)框圖像進(jìn)行行列聚類處理，得到所述壓板檢測(cè)框圖像的第一行聚類結(jié)果和第一列聚類結(jié)果，通過基于密度的聚類算法，對(duì)所述基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像進(jìn)行行列聚類處理，得到所述基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像的第二行聚類結(jié)果和第二列聚類結(jié)果；

13、基于所述第一行聚類結(jié)果和所述第一列聚類結(jié)果，確定各個(gè)壓板檢測(cè)框圖像在所述實(shí)時(shí)壓板圖像的行位置和列位置，得到第一壓板位置信息，基于所述第二行聚類結(jié)果和所述第二列聚類結(jié)果，確定各個(gè)基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像在所述基準(zhǔn)壓板圖像的行位置和列位置，得到第二壓板位置信息。

14、在一個(gè)實(shí)施例中，所述基于所述第一壓板位置信息和所述第二壓板位置信息進(jìn)行狀態(tài)對(duì)比處理，識(shí)別所述實(shí)時(shí)壓板圖像中的狀態(tài)異常壓板包括：

15、基于所述第一壓板位置信息和所述第二壓板位置信息，確定行位置和列位置相同的壓板檢測(cè)框圖像和基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像；

16、對(duì)所述行位置和列位置相同的壓板檢測(cè)框圖像和基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像進(jìn)行狀態(tài)對(duì)比處理，確定與所述基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像狀態(tài)不同的壓板檢測(cè)框圖像，得到所述實(shí)時(shí)壓板圖像中的狀態(tài)異常壓板。

17、在一個(gè)實(shí)施例中，所述方法還包括：

18、獲取從所述目標(biāo)變電站采集的歷史壓板圖像；

19、對(duì)所述歷史壓板圖像進(jìn)行尺寸調(diào)整處理，得到規(guī)格相同的原始樣本圖像；

20、以矩形框形式對(duì)所述原始樣本圖像中各個(gè)壓板的開關(guān)狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)注處理，得到訓(xùn)練樣本圖像；

21、基于所述訓(xùn)練樣本圖像對(duì)初始yolov5模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)設(shè)圖像檢測(cè)模型。

22、在一個(gè)實(shí)施例中，所述方法還包括：

23、獲取訓(xùn)練完成的預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型，將所述預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型轉(zhuǎn)化為開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式；

24、通過模型轉(zhuǎn)換工具將開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式的所述預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制模型文件；

25、將所述二進(jìn)制模型文件部署于用于變電站壓板識(shí)別的移動(dòng)終端。

26、第二方面，本技術(shù)還提供了一種變電站壓板識(shí)別裝置，包括：

27、圖像獲取模塊，用于獲取從目標(biāo)變電站采集的實(shí)時(shí)壓板圖像，并查找所述實(shí)時(shí)壓板圖像對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)壓板圖像；

28、壓板檢測(cè)模塊，用于通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型對(duì)所述實(shí)時(shí)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到壓板檢測(cè)框圖像，通過預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型對(duì)所述基準(zhǔn)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像，所述預(yù)設(shè)圖像檢測(cè)模型，通過從所述目標(biāo)變電站采集的歷史壓板圖像對(duì)初始yolov5模型訓(xùn)練得到，所述初始yolov5模型包含小尺度檢測(cè)頭并以eiou為坐標(biāo)損失函數(shù)，所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型，通過各類型基準(zhǔn)壓板圖像對(duì)所述初始yolov5模型訓(xùn)練得到；

29、聚類處理模塊，用于分別對(duì)所述壓板檢測(cè)框圖像和基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像進(jìn)行聚類處理，得到所述壓板檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第一壓板位置信息，和所述基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第二壓板位置信息；

30、狀態(tài)識(shí)別模塊，用于基于所述第一壓板位置信息和所述第二壓板位置信息進(jìn)行狀態(tài)對(duì)比處理，識(shí)別所述實(shí)時(shí)壓板圖像中的狀態(tài)異常壓板。

31、第三方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

32、獲取從目標(biāo)變電站采集的實(shí)時(shí)壓板圖像，并查找所述實(shí)時(shí)壓板圖像對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)壓板圖像；

33、通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型對(duì)所述實(shí)時(shí)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到壓板檢測(cè)框圖像，通過預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型對(duì)所述基準(zhǔn)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像，所述預(yù)設(shè)圖像檢測(cè)模型，通過從所述目標(biāo)變電站采集的歷史壓板圖像對(duì)初始yolov5模型訓(xùn)練得到，所述初始yolov5模型包含小尺度檢測(cè)頭并以eiou為坐標(biāo)損失函數(shù)，所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型，通過各類型基準(zhǔn)壓板圖像對(duì)所述初始yolov5模型訓(xùn)練得到；

34、分別對(duì)所述壓板檢測(cè)框圖像和基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像進(jìn)行聚類處理，得到所述壓板檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第一壓板位置信息，和所述基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第二壓板位置信息；

35、基于所述第一壓板位置信息和所述第二壓板位置信息進(jìn)行狀態(tài)對(duì)比處理，識(shí)別所述實(shí)時(shí)壓板圖像中的狀態(tài)異常壓板。

36、第四方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

37、獲取從目標(biāo)變電站采集的實(shí)時(shí)壓板圖像，并查找所述實(shí)時(shí)壓板圖像對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)壓板圖像；

38、通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型對(duì)所述實(shí)時(shí)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到壓板檢測(cè)框圖像，通過預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型對(duì)所述基準(zhǔn)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像，所述預(yù)設(shè)圖像檢測(cè)模型，通過從所述目標(biāo)變電站采集的歷史壓板圖像對(duì)初始yolov5模型訓(xùn)練得到，所述初始yolov5模型包含小尺度檢測(cè)頭并以eiou為坐標(biāo)損失函數(shù)，所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型，通過各類型基準(zhǔn)壓板圖像對(duì)所述初始yolov5模型訓(xùn)練得到；

39、分別對(duì)所述壓板檢測(cè)框圖像和基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像進(jìn)行聚類處理，得到所述壓板檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第一壓板位置信息，和所述基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第二壓板位置信息；

40、基于所述第一壓板位置信息和所述第二壓板位置信息進(jìn)行狀態(tài)對(duì)比處理，識(shí)別所述實(shí)時(shí)壓板圖像中的狀態(tài)異常壓板。

41、第五方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

42、獲取從目標(biāo)變電站采集的實(shí)時(shí)壓板圖像，并查找所述實(shí)時(shí)壓板圖像對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)壓板圖像；

43、通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型對(duì)所述實(shí)時(shí)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到壓板檢測(cè)框圖像，通過預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型對(duì)所述基準(zhǔn)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像，所述預(yù)設(shè)圖像檢測(cè)模型，通過從所述目標(biāo)變電站采集的歷史壓板圖像對(duì)初始yolov5模型訓(xùn)練得到，所述初始yolov5模型包含小尺度檢測(cè)頭并以eiou為坐標(biāo)損失函數(shù)，所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型，通過各類型基準(zhǔn)壓板圖像對(duì)所述初始yolov5模型訓(xùn)練得到；

44、分別對(duì)所述壓板檢測(cè)框圖像和基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像進(jìn)行聚類處理，得到所述壓板檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第一壓板位置信息，和所述基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像對(duì)應(yīng)的第二壓板位置信息；

45、基于所述第一壓板位置信息和所述第二壓板位置信息進(jìn)行狀態(tài)對(duì)比處理，識(shí)別所述實(shí)時(shí)壓板圖像中的狀態(tài)異常壓板。

46、上述變電站壓板識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，首先獲取從目標(biāo)變電站采集的實(shí)時(shí)壓板圖像，并查找實(shí)時(shí)壓板圖像對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)壓板圖像，以通過基準(zhǔn)的壓板圖像來對(duì)實(shí)時(shí)壓板狀態(tài)是否異常進(jìn)行判別，而后通過預(yù)設(shè)壓板檢測(cè)模型對(duì)實(shí)時(shí)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到壓板檢測(cè)框圖像，通過預(yù)設(shè)基準(zhǔn)檢測(cè)模型對(duì)基準(zhǔn)壓板圖像進(jìn)行壓板檢測(cè)處理，得到基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像，并在檢測(cè)過程中，檢測(cè)模型以包含小尺度檢測(cè)頭并以eiou為坐標(biāo)損失函數(shù)的初始yolov5模型訓(xùn)練得到，以eiou的寬損失加高損失有效衡量目標(biāo)檢測(cè)過程的重要信息，并通過小尺度檢測(cè)頭來精準(zhǔn)檢測(cè)作為小目標(biāo)的壓板，最后分別對(duì)檢測(cè)出的壓板檢測(cè)框圖像和基準(zhǔn)檢測(cè)框圖像進(jìn)行聚類處理，確定兩者的壓板位置信息。最后基于位置信息，對(duì)比實(shí)時(shí)壓板圖像上實(shí)時(shí)的壓板狀態(tài)，和基準(zhǔn)壓板圖像上的基準(zhǔn)壓板狀態(tài)，識(shí)別出存在狀態(tài)異常的壓板。通過對(duì)yolov5模型的改進(jìn)，可以有效提高壓板識(shí)別檢測(cè)過程的準(zhǔn)確率和魯棒性，從而有效提高壓板狀態(tài)檢測(cè)準(zhǔn)確率。