本技術(shù)涉及輸電線路檢測(cè)，特別是涉及一種輸電線路故障識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、近些年來，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，各領(lǐng)域用電量的持續(xù)提高，使得電力線路規(guī)模不斷變大。由于電力設(shè)備長(zhǎng)期處于戶外的環(huán)境中，長(zhǎng)時(shí)間風(fēng)吹雨打必定會(huì)影響其性能，甚至?xí)斐呻娏κ鹿?，因此需要?duì)設(shè)備定期巡檢以保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

2、在過去，定期巡檢均是由人工完成，需要的人員多，工作量大，戶外環(huán)境惡劣。隨著無人機(jī)這一行業(yè)的興起和機(jī)器視覺技術(shù)的逐漸成熟，讓無人機(jī)替代部分人工巡檢工作變?yōu)榭赡堋?/p>

3、目前，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有一些學(xué)者通過無人機(jī)航拍的圖像進(jìn)行研究分析，大多數(shù)都是先對(duì)圖像預(yù)處理之后提取特征，然后采取相應(yīng)的算法分析。但是這些都是采用干凈、角度好的圖片。而現(xiàn)實(shí)中無人機(jī)航拍的圖片往往帶有噪聲和有模糊的地方，而且角度不一定好，再加上輸電線路背景復(fù)雜，往往處于耕地、河流、森林、草地之中，因此，實(shí)際巡檢的結(jié)果并不理想。

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，提供一種輸電線路故障識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，能夠精準(zhǔn)識(shí)別線路故障。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種輸電線路故障識(shí)別方法，該方法包括：

3、獲取目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的紫外光圖像、可見光圖像和紅外光圖像；

4、將紫外光圖像和可見光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第一融合疊加圖像；

5、將紫外光圖像和紅外光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第二融合疊加圖像；

6、將第一融合疊加圖像和第二融合疊加圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)巡檢模型，得到目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的故障識(shí)別結(jié)果。

7、在其中一個(gè)實(shí)施例中，將紫外光圖像和可見光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第一融合疊加圖像，包括：

8、對(duì)第一待處理圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，得到第一待處理圖像的第一放電區(qū)域；其中，第一待處理圖像包括紫外光圖像和可見光圖像；對(duì)第一待處理圖像的第一放電區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到第一特征圖像；其中，第一特征圖像包括第一紫外光特征圖像和第一可見光特征圖像；對(duì)第一特征圖像進(jìn)行放大處理，得到第二特征圖像；其中，第二特征圖像包括第二紫外光特征圖像和第二可見光特征圖像；將第一特征圖像和第二特征圖像進(jìn)行融合，得到第一融合疊加圖像。

9、在其中一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)第一待處理圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，得到第一待處理圖像的第一放電區(qū)域，包括：

10、對(duì)第一待處理圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，得到第一結(jié)構(gòu)圖像；其中，第一結(jié)構(gòu)圖像包括第一紫外光結(jié)構(gòu)圖像和第一可見光結(jié)構(gòu)圖像；將第一紫外光結(jié)構(gòu)圖像和第一可見光結(jié)構(gòu)圖像進(jìn)行融合，得到第一待處理圖像的第一放電區(qū)域。

11、在其中一個(gè)實(shí)施例中，將紫外光圖像和紅外光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第二融合疊加圖像，包括：

12、對(duì)第二待處理圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，得到第二待處理圖像的第二放電區(qū)域；其中，第二待處理圖像包括紫外光圖像和紅外光圖像；對(duì)第二待處理圖像的第二放電區(qū)域進(jìn)行紋理分析，得到第三特征圖像；其中，第三特征圖像包括第一電暈強(qiáng)度特征圖像和第一熱量溫度特征圖像；對(duì)第三特征圖像進(jìn)行放大處理，得到第四特征圖像；其中，第四特征圖像包括第二電暈強(qiáng)度特征圖像和第二熱量溫度特征圖像；將第二電暈強(qiáng)度特征圖像和第二熱量溫度特征圖像進(jìn)行融合，得到第二融合疊加圖像。

13、在其中一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)第二待處理圖像的第二放電區(qū)域進(jìn)行紋理分析，得到第三特征圖像，包括：

14、對(duì)第二待處理圖像的第二放電區(qū)域進(jìn)行紋理分析，得到第二細(xì)節(jié)圖像；其中，第二細(xì)節(jié)圖像包括第二紫外光細(xì)節(jié)圖像和第二紅外光細(xì)節(jié)圖像；提取第二紫外光細(xì)節(jié)圖像中紫外光強(qiáng)度大于紫外光強(qiáng)度閾值的區(qū)域，得到第一電暈強(qiáng)度特征圖像；提取第二紅外光細(xì)節(jié)圖像中紅外光強(qiáng)度大于紅外光強(qiáng)度閾值的區(qū)域，得到第一熱量溫度特征圖像。

15、在其中一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)第二待處理圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，得到第二待處理圖像的第二放電區(qū)域，包括：

16、對(duì)第二待處理圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，得到第二結(jié)構(gòu)圖像；其中，第二結(jié)構(gòu)圖像包括第二紫外光結(jié)構(gòu)圖像和第二紅外光結(jié)構(gòu)圖像；將第二紫外光結(jié)構(gòu)圖像和第二紅外光結(jié)構(gòu)圖像進(jìn)行融合，得到第二待處理圖像的第二放電區(qū)域。

17、第二方面，本技術(shù)還提供了一種輸電線路故障識(shí)別裝置，該裝置包括：

18、圖像獲取模塊，用于獲取目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的紫外光圖像、可見光圖像和紅外光圖像；

19、第一融合模塊，用于將紫外光圖像和可見光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第一融合疊加圖像；

20、第二融合模塊，用于將紫外光圖像和紅外光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第二融合疊加圖像；

21、故障識(shí)別模塊，用于將第一融合疊加圖像和第二融合疊加圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)巡檢模型，得到目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的故障識(shí)別結(jié)果。

22、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：

23、獲取目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的紫外光圖像、可見光圖像和紅外光圖像；

24、將紫外光圖像和可見光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第一融合疊加圖像；

25、將紫外光圖像和紅外光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第二融合疊加圖像；

26、將第一融合疊加圖像和第二融合疊加圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)巡檢模型，得到目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的故障識(shí)別結(jié)果。

27、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：

28、獲取目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的紫外光圖像、可見光圖像和紅外光圖像；

29、將紫外光圖像和可見光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第一融合疊加圖像；

30、將紫外光圖像和紅外光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第二融合疊加圖像；

31、將第一融合疊加圖像和第二融合疊加圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)巡檢模型，得到目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的故障識(shí)別結(jié)果。

32、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：

33、獲取目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的紫外光圖像、可見光圖像和紅外光圖像；

34、將紫外光圖像和可見光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第一融合疊加圖像；

35、將紫外光圖像和紅外光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第二融合疊加圖像；

36、將第一融合疊加圖像和第二融合疊加圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)巡檢模型，得到目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的故障識(shí)別結(jié)果。

37、上述輸電線路故障識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，通過獲取目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的紫外光圖像、可見光圖像和紅外光圖像，并對(duì)獲取到的紫外光圖像和可見光圖像進(jìn)行融合疊加，得到第一融合疊加圖像，以及對(duì)紫外光圖像和紅外光圖像進(jìn)行融合疊加，并得到第二融合疊加圖像；進(jìn)而，預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)巡檢模型對(duì)第一融合疊加圖像和第二融合疊加圖像進(jìn)行處理，最終得到目標(biāo)線路在目標(biāo)區(qū)段的故障識(shí)別結(jié)果。本方案通過將紫外光圖像和可見光圖像進(jìn)行融合疊加，以及將紫外光圖像和紅外光圖像進(jìn)行融合疊加，實(shí)現(xiàn)了從多維度和多層次對(duì)目標(biāo)線路進(jìn)行分析，避免了圖像信息的遺漏；再者，將圖像融合疊加的結(jié)果輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)巡檢模型，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化處理，解決了人工巡檢的困難的同時(shí)，保證了巡檢結(jié)果的客觀性，最終實(shí)現(xiàn)了線路故障的精準(zhǔn)識(shí)別。