变电站设备红外缺陷诊断方法、装置及设备与流程

本发明涉及变电站设备检测，尤其涉及一种变电站设备红外缺陷诊断方法、装置及设备。

背景技术：

1、目前，变电站设备红外缺陷诊断主要采用双光融合检测方案，即将可见光图像与红外图像进行空间配准后融合，利用可见光图像的高频边缘信息辅助红外目标的检测定位；在诊断决策环节，则由人工对检测出的发热区域进行二次图像分割、逐点测温核算，并手动查阅电力行业标准中的温差阈值表进行缺陷分级判决。

2、然而，双光融合方案对可见光光源存在强依赖，夜间或弱光环境下无法工作，且异源双镜头之间存在复杂的空间非线性配准、对焦及硬件时钟同步难题，环境适应性差；同时，现有红外缺陷目标检测网络在缺乏可见光高频边缘约束时，面对强太阳辐射、金属高反射率噪点等环境干扰，易出现定位框漂移、微小发热点被淹没的问题，且检测网络输出的定性分类结果与电力诊断业务规程的定量决策要求相互失配；此外，人工二次分割、测温核算与查表判决流程繁琐，耗费大量人力与时间成本，且易受气象环境引起的测温误差影响。

3、因此，如何在缺乏可见光辅助且环境热噪干扰强的变电站带电巡检场景下，对电压致热型设备的微弱发热缺陷进行精准定位与定量分级诊断，成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种变电站设备红外缺陷诊断方法、装置及设备，旨在解决如何对电压致热型设备的微弱发热缺陷进行精准定位与定量分级诊断的技术问题。

2、为实现上述目的，本申请提出一种变电站设备红外缺陷诊断方法，包括：

3、获取变电站设备的单模态红外热像图；

4、将所述单模态红外热像图输入预设缺陷诊断模型进行特征提取与缺陷检测，得到设备属性类别标签和缺陷定位边界框坐标，其中所述预设缺陷诊断模型包括骨干特征提取网络、颈部网络和解耦检测网络，所述骨干特征提取网络由连续卷积层、步长降采样层和残差瓶颈结构依次串联组成，所述颈部网络由颈部特征金字塔层和坐标注意力增强网络依次串联组成，所述解耦检测网络由并行的属性分类分支和边界回归分支组成；

5、根据所述缺陷定位边界框坐标从绝对温度场矩阵中提取故障最高发热温度和正常运行温度；

6、根据所述故障最高发热温度和所述正常运行温度计算相间同类温差，并根据所述设备属性类别标签对应的预设严重异常基准阈值对所述相间同类温差进行双倍阈值级联判定，得到设备诊断结果。

7、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种变电站设备红外缺陷诊断装置，所述变电站设备红外缺陷诊断装置包括：

8、数据采集模块，用于获取变电站设备的单模态红外热像图；

9、缺陷检测模块，用于将所述单模态红外热像图输入预设缺陷诊断模型进行特征提取与缺陷检测，得到设备属性类别标签和缺陷定位边界框坐标，其中所述预设缺陷诊断模型包括骨干特征提取网络、颈部网络和解耦检测网络，所述骨干特征提取网络由连续卷积层、步长降采样层和残差瓶颈结构依次串联组成，所述颈部网络由颈部特征金字塔层和坐标注意力增强网络依次串联组成，所述解耦检测网络由并行的属性分类分支和边界回归分支组成；

10、温度提取模块，用于根据所述缺陷定位边界框坐标从绝对温度场矩阵中提取故障最高发热温度和正常运行温度；

11、分级诊断模块，用于根据所述故障最高发热温度和所述正常运行温度计算相间同类温差，并根据所述设备属性类别标签对应的预设严重异常基准阈值对所述相间同类温差进行双倍阈值级联判定，得到设备诊断结果。

12、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的变电站设备红外缺陷诊断方法的步骤。

13、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种变电站设备红外缺陷诊断设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的变电站设备红外缺陷诊断程序，所述变电站设备红外缺陷诊断程序配置为实现如上文所述的变电站设备红外缺陷诊断方法的步骤。

14、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的变电站设备红外缺陷诊断方法的步骤。

15、本申请以单模态红外热像图为输入，经骨干特征提取网络逐级提取多尺度特征，颈部网络中的坐标注意力增强网络建立长距离空间位置依赖，解耦检测网络分离属性分类与边界回归，再将定位边界框反向映射至绝对温度场矩阵提取温差，结合双倍阈值级联判定输出定量分级结果。有益效果为有效抑制太阳辐射、金属高反射等环境热噪干扰，从特征层面强化微弱发热源表达，避免定位框漂移与微小发热点漏检，摆脱对可见光辅助的依赖，免除人工二次分割测温与查表判决，显著提升变电站带电巡检的诊断精度、实时性与环境适应性。

1.一种变电站设备红外缺陷诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述单模态红外热像图输入预设缺陷诊断模型进行特征提取与缺陷检测，得到设备属性类别标签和缺陷定位边界框坐标的步骤，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过骨干特征提取网络对所述单模态红外热像图进行多尺度特征提取，得到多尺度特征图的步骤，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过坐标注意力增强网络对所述通道拼接特征图进行方向聚合编码与权重调制，得到增强特征图的步骤，包括：

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过解耦检测网络对所述增强特征图进行分类与回归，得到设备属性类别标签和缺陷定位边界框坐标的步骤，包括：

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述单模态红外热像图输入预设缺陷诊断模型进行特征提取与缺陷检测，得到设备属性类别标签和缺陷定位边界框坐标的步骤之前，还包括：

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述缺陷定位边界框坐标从绝对温度场矩阵中提取故障最高发热温度和正常运行温度的步骤，包括：

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述故障最高发热温度和所述正常运行温度计算相间同类温差，并根据所述设备属性类别标签对应的预设严重异常基准阈值对所述相间同类温差进行双倍阈值级联判定，得到设备诊断结果的步骤，包括：

9.一种变电站设备红外缺陷诊断装置，其特征在于，所述装置应用于如权利要求1至8中任一项所述的变电站设备红外缺陷诊断方法，所述装置包括：

10.一种变电站设备红外缺陷诊断设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的变电站设备红外缺陷诊断程序，所述变电站设备红外缺陷诊断程序配置为实现如权利要求1至8中任一项所述的变电站设备红外缺陷诊断方法的步骤。