一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法

技术领域

本发明涉及标准供配电台区目标检测领域，尤其是指一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法。

背景技术

供配电台区是指变压器的供电范围或区域，在供电系统中由电杆、JP柜、变压器等构成的区域。供配电台区的标准化建设对于节约电能、维护用电安全、保障用户需求、提升电能质量具有重大意义。然而，供配电台区标准化建设验收工作目前以人工拍照验收为主，该方式耗时耗力且难以满足雾天等能见度低下的验收场景，因此研发针对供配电台区验收目标的智能检测方法有潜力提升台区验收效率、放松验收对于环境能见度高的严苛要求。

然而，目前尚未开发雾天低能见度情况下台区验收目标检测的专用算法框架，而Fast R-CNN、SSD(Single Shot Multi-Box Detector)、RetinaNet、YOLO(You Only LookOnce)等通用目标检测算法对于能见度低下的场景比较敏感，这意味着现有算法无法满足雾天台区验收的具体工程要求。例如，一种在中国专利文献上公开的“基于YOLO框架的图像目标检测方法”，其公告号CN109740662A，该方法通过建立YOLO框架模型，将待测图像转换成固定尺寸大小的图像后输入YOLO框架模型得到多个预测张量值，每个预测张量值通过转换公式反向计算得到预测矩形框，将得到的多个预测矩形框通过非最大抑制算法处理，得到最可靠的矩形框，并将其转换到原图上即可得到目标的类别和位置，YOLO框架模型是在原有的YOLO框架基础上，对其进行改进，使得检测能力大大提升，使得原有检测不到的小目标能够检测到，并且能够准确识别目标是什么和目标的大致位置；虽然相比较于传统的建模方法，具有减少了开发时间，大大提高了检测的准确度和速度，使得算法能够达到实时的能力等优点，但并没有解决算法难以满足雾天等能见度低下的验收场景的问题。

发明内容

本发明是为了克服现有技术的算法难以满足雾天等能见度低下的验收场景的问题，提供一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，包括以下步骤：S1：获取雾天观测到的供配电台区图像；S2：对观测到的供配电台区图像通过图像去雾增强网络进行去雾增强，得到供配电台区清晰图像；S3：根据供配电台区清晰图像进行供配电台区验收目标检测，得到供配电台区清晰图像中验收目标所处的位置；S4：根据验收目标的位置，将验收目标的关键参数与供配电台区验收标准进行核对，判断供配电台区是否符合验收标准。本发明的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，核心部分的图像去雾增强网络可将恶劣环境下观测的低能见度供配电台区图像重建为清晰的高能见度供配电图像，有效提升了检测方法对于环境能见度的鲁棒性，满足雾天等能见度低下的验收场景，放松了标准化供配电台区验收对于环境能见度高的严苛要求；本发明在提供供配电台区观测图像与验收标准的前提下，即可实现端到端的供配电台区验收并输出验收判断结果，有效节省了人力物力财力，提高了供配电台区标准化验收效率。

作为本发明的优选方案，所述验收目标包括JP柜、标识牌、警示牌、相位牌、杆号牌、电杆、异线并购夹和变压器。

作为本发明的优选方案，所述S2中图像去雾增强网络包括编码器f

作为本发明的优选方案，所述S2具体为：输入图像为雾天观测到的供配电台区图像X

作为本发明的优选方案，所述跳跃连接数学表达式如下：

为浅层特征图/>

作为本发明的优选方案，所述跳跃连接数学表达式如下：

其中h(·)代表上采样算子，用于统一第L层深层特征图

作为本发明的优选方案，所述图像去雾增强网络采用均方误差作为损失函数，所述损失函数具体为：

用于衡量重建图像/>

因此，本发明具有以下有益效果：本发明的一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，核心部分的图像去雾增强网络可将恶劣环境下观测的低能见度供配电台区图像重建为清晰的高能见度供配电图像，有效提升了检测方法对于环境能见度的鲁棒性，满足雾天等能见度低下的验收场景，放松了标准化供配电台区验收对于环境能见度高的严苛要求；本发明在提供供配电台区观测图像与验收标准的前提下，即可实现端到端的供配电台区验收并输出验收判断结果，有效节省了人力物力财力，提高了供配电台区标准化验收效率；本发明以跳跃连接的方式将编码器得到的浅层特征图引入解码器，用于缓解解码器重建压力，提升系统的去雾增强准确性的鲁棒性；另外，为了进一步增强编码器和解码器本身的压缩与重构能力，本发明进一步引入了跨尺度特征融合模块，用于充分利用不同尺度特征图所含信息，跨尺度特征融合模块能够进一步增强编码器和解码器本身的压缩与重构能力，提升去雾增强网络的鲁棒性与准确性。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明的实施例中的方法流程图；

图3是本发明的图像去雾增强网络的示意图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步的描述。

如图1所示，一种雾天低能见度下标准供配电台区目标检测方法，以下步骤：S1：获取雾天观测到的供配电台区图像；S2：对观测到的供配电台区图像通过图像去雾增强网络进行去雾增强，得到供配电台区清晰图像；S3：根据供配电台区清晰图像进行供配电台区验收目标检测，得到供配电台区清晰图像中验收目标所处的位置；S4：根据验收目标的位置，将检测目标的关键参数与供配电台区验收标准进行核对，判断供配电台区是否符合验收标准。

S2中图像去雾增强网络包括编码器f

S2具体为：输入图像为雾天观测到的供配电台区图像X

跳跃连接数学表达式如下：

为浅层特征图/>

跳跃连接数学表达式如下：

其中h(·)代表上采样算子，用于统一第L层深层特征图

图像去雾增强网络采用均方误差作为损失函数，损失函数具体为：

用于衡量重建图像/>

在该实施例中，提供一种雾天低能见度标准供配电台区目标检测方法，用于提升台区验收效率、放松验收对于环境能见度高的严苛要求。本发明所设计的方法首先通过图像去雾增强网络来重建真实清晰、能见度高的台区图像，其次采用YOLO-v4框架检测重建台区图像中的待验收关键部件，进而得到台区图像中的关键部件的位置坐标，最后即可根据所述目标物的位置，将检测目标的关键参数与供配电台区验收标准进行核对，由此即可实现既提升台区验收效率、又增强方法对于环境能见度鲁棒性的效果。

如图2所示，本发明设计的雾天低能见度标准供配电台区目标检测方法具体包括以下步骤：

S1：输入雾天观测到的供配电台区图像；S2：对供配电台区观测图像进行去雾增强，得到能见度高的台区清晰图像；S3：供配电台区验收目标检测，得到台区图像中验收目标所处的位置，其中验收目标主要包括JP柜、标识牌、警示牌、相位牌、杆号牌、电杆、异线并购夹、变压器等关键器件；S4：根据所述目标物的位置，参照国家电网建设标准，将检测目标的关键参数与供配电台区验收标准进行核对，判断观测台区是否符合验收标准。

其中，YOLO-v4在已有文献中已进行详细阐述，故在此不予赘述；检测目标与供配电台区验收标准核对可参照相关国家电网验收标准，在此不予详述。下面对本发明的核心构件“图像去雾增强网络”的网络原理与求解细节进行详细说明。

设雾天观测到的供配电台区图像为{X

考虑到编码器中映射得到的浅层特征图对于精准重建能见度高的供配电台区清晰图像至关重要，如图3所示，本发明以跳跃连接的方式将编码器得到的浅层特征图引入解码器，用于缓解解码器重建压力，提升系统的去雾增强准确性的鲁棒性。设当输入图像为X

另外，为了进一步增强编码器f

至此，已对图像去雾增强网络的网络原理进行了详细阐述，下面对该网络的求解细节进行说明。本发明中的图像去雾增强网络采用均方误差作为损失函数，如式(3)所示，式(3)中的

由上述技术方案可知，本发明公开提供了一种雾天低能见度标准供配电台区目标检测方法，与现有技术相比，该方法具有如下明显优势：

1)验收效率大幅提高。本发明设计的目标检测方法为供配电台区验收专家提供了一种自动化的验收观测方案，在提供供配电台区观测图像与验收标准的前提下，即可实现端到端的供配电台区验收并输出验收判断结果，有效节省了人力物力财力，提高了供配电台区标准化验收效率；

2)环境能见度鲁棒性高。本发明设计的核心部件图像去雾增强网络可将恶劣环境下观测的低能见度台区图像重建为清晰的高能见度图像，该部件有效提升了检测方法对于环境能见度的鲁棒性，放松了标准化供配电台区验收对于环境能见度高的严苛要求。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明保护范围之内。