【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及電網(wǎng)運維，尤其涉及一種基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、當前，電力線路絕緣子的缺陷檢測技術(shù)在應(yīng)對復雜多變的實際環(huán)境時，正遭遇著一系列嚴峻的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不僅源于技術(shù)本身的局限性，還深受外部環(huán)境的復雜性和不確定性所影響。
2、首先，傳統(tǒng)的檢測方法，尤其是那些基于視覺的檢測手段，其性能在很大程度上受到了復雜背景和光照條件等環(huán)境因素的制約。在實際應(yīng)用中，復雜多變的背景往往會對檢測結(jié)果產(chǎn)生嚴重的干擾，導致檢測結(jié)果的穩(wěn)定性和準確性大打折扣。同時，光照條件的變化也會對視覺檢測方法的性能產(chǎn)生顯著影響，使得檢測效率難以得到保障，更難以滿足實時性的要求。
3、此外，盡管近年來深度學習方法在圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域取得了顯著的進展，為絕緣子缺陷檢測提供了新的可能，但現(xiàn)有的深度學習方法在面對絕緣子缺陷這一小目標時，仍存在著不容忽視的問題。具體而言，現(xiàn)有方法在處理絕緣子缺陷這一特定任務(wù)時，往往難以充分提取和利用圖像中的特征信息，尤其是那些對缺陷檢測至關(guān)重要的細節(jié)特征。這導致在實際應(yīng)用中，當絕緣子的顏色與背景相似，或者處于復雜多變的場景中時，準確檢測缺陷的難度顯著增加，甚至可能導致漏檢或誤檢的情況發(fā)生。
4、綜上所述，現(xiàn)有的電力線路絕緣子缺陷檢測技術(shù)在復雜環(huán)境中面臨著多重挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)不僅源于技術(shù)本身的局限性，還深受外部環(huán)境的復雜性和不確定性所影響。
5、因此，為了提升絕緣子缺陷檢測技術(shù)的準確性和穩(wěn)定性，需要不斷探索新的檢測方法和手段，以更好地應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。
6、以上信息作為背景信息給出只是為了輔助理解本公開，并沒有確定或者承認任意上述內(nèi)容是否可用作相對于本公開的現(xiàn)有技術(shù)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供一種基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供以下的技術(shù)方案：
3、第一方面，本專利技術(shù)提供一種基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法，所述方法包括：
4、獲取絕緣子圖像；
5、將所述絕緣子圖像輸入至cmyolov7模型，得到絕緣子缺陷檢測結(jié)果；所述cmyolov7模型為基于yolov7模型并通過集成convsimcb純卷積特征提取模塊、mixpcspc混合空間金字塔池化模塊和carafe輕量級上采樣算子模塊構(gòu)建得到。
6、進一步地，所述基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法中，所述convsimcb模塊的集成位置為原始骨干網(wǎng)絡(luò)中第一個elan模塊和第四個elan模塊的位置。
7、進一步地，所述基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法中，所述convsimcb純卷積特征提取模塊由convnextblock純卷積模塊、simam注意力模塊和cbs卷積批量歸一化模塊集成；
8、所述convnextblock純卷積模塊基于出色的卷積技術(shù)；
9、所述simam注意力模塊通過3d注意力權(quán)重引導模型聚焦并關(guān)注目標特征；
10、所述cbs卷積批量歸一化模塊進一步增強了convsimcb模塊的特征提取功能。
11、進一步地，所述基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法中，所述mixpcspc混合空間金字塔池化模塊包括混合池化層；
12、所述carafe輕量級上采樣算子模塊包括上采樣核的預(yù)測部分和基于內(nèi)容的重構(gòu)部分。
13、第二方面，本專利技術(shù)提供一種基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
14、圖像獲取模塊，用于獲取絕緣子圖像；
15、缺陷檢測模塊，用于將所述絕緣子圖像輸入至cmyolov7模型，得到絕緣子缺陷檢測結(jié)果；所述cmyolov7模型為基于yolov7模型并通過集成convsimcb純卷積特征提取模塊、mixpcspc混合空間金字塔池化模塊和carafe輕量級上采樣算子模塊構(gòu)建得到。
16、進一步地，所述基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)中，所述convsimcb模塊的集成位置為原始骨干網(wǎng)絡(luò)中第一個elan模塊和第四個elan模塊的位置。
17、進一步地，所述基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)中，所述convsimcb純卷積特征提取模塊由convnextblock純卷積模塊、simam注意力模塊和cbs卷積批量歸一化模塊集成；
18、所述convnextblock純卷積模塊基于出色的卷積技術(shù)；
19、所述simam注意力模塊通過3d注意力權(quán)重引導模型聚焦并關(guān)注目標特征；
20、所述cbs卷積批量歸一化模塊進一步增強了convsimcb模塊的特征提取功能。
21、進一步地，所述基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)中，所述mixpcspc混合空間金字塔池化模塊包括混合池化層；
22、所述carafe輕量級上采樣算子模塊包括上采樣核的預(yù)測部分和基于內(nèi)容的重構(gòu)部分。
23、第三方面，本專利技術(shù)提供一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如上述第一方面提供的基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法。
24、第四方面，本專利技術(shù)提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機可執(zhí)行指令，所述計算機可執(zhí)行指令由計算機處理器執(zhí)行，以實現(xiàn)如上述第一方面提供的基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法。
25、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)具有以下有益效果：
26、本專利技術(shù)提供的一種基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法及系統(tǒng)，通過引入3d注意力機制和純卷積，模型能夠增強對絕緣子缺陷特征的提取和聚焦能力，同時減少無關(guān)背景特征的干擾；此外，通過改進的混合空間金字塔池化模塊和輕量級上采樣算子，本專利技術(shù)可以保留更多的細節(jié)信息，顯著提高了對小型缺陷目標的檢測精度；這些技術(shù)創(chuàng)新確保了模型能夠在復雜環(huán)境中實現(xiàn)高精度、實時的絕緣子缺陷檢測，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供了有力保障。
27、本專利技術(shù)具有其它的特性和優(yōu)點，這些特性和優(yōu)點從并入本文中的附圖和隨后的具體實施方式中將是顯而易見的，或者將在并入本文中的附圖和隨后的具體實施方式中進行詳細陳述，這些附圖和具體實施方式共同用于解釋本專利技術(shù)的特定原理。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護點】
1.一種基于3D注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3D注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法，其特征在于，所述ConvSimCB模塊的集成位置為原始骨干網(wǎng)絡(luò)中第一個ELAN模塊和第四個ELAN模塊的位置。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于3D注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法，其特征在于，所述ConvSimCB純卷積特征提取模塊由ConvNeXtBlock純卷積模塊、SimAM注意力模塊和CBS卷積批量歸一化模塊集成；
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3D注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法，其特征在于，所述MIXPCSPC混合空間金字塔池化模塊包括混合池化層；
5.一種基于3D注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于3D注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述ConvSimCB模塊的集成位置為原始骨干網(wǎng)絡(luò)中第一個ELAN模塊和第四個ELAN模塊的位置。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于3D注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述MIXPCSPC混合空間金字塔池化模塊包括混合池化層；
9.一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-4中任一項所述的基于3D注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法。
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機可執(zhí)行指令，其特征在于，所述計算機可執(zhí)行指令由計算機處理器執(zhí)行，以實現(xiàn)如權(quán)利要求1-4中任一項所述的基于3D注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法，其特征在于，所述convsimcb模塊的集成位置為原始骨干網(wǎng)絡(luò)中第一個elan模塊和第四個elan模塊的位置。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法，其特征在于，所述convsimcb純卷積特征提取模塊由convnextblock純卷積模塊、simam注意力模塊和cbs卷積批量歸一化模塊集成；
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測方法，其特征在于，所述mixpcspc混合空間金字塔池化模塊包括混合池化層；
5.一種基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于3d注意力聚焦和純卷積的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述convsimc...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王植，林伯琴，徐衛(wèi)東，許家鳳，張凌菡，劉從聰，李靖，周銘，周佳，戴喜良，袁聰，
申請(專利權(quán))人：廣東電網(wǎng)有限責任公司東莞供電局，
類型：發(fā)明
國別省市：
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