【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力通道安全監測領域，尤其是一種電力通道安全監測的異物類型識別方法及系統。
技術介紹
1、在當今時代，面對著持續且日益增長的用電需求，以及由此而同步增加的在輸電線路通道維護方面的重重挑戰，積極主動地進行創新，同時不斷優化電力通道的安全監測機制，其重要程度變得極為關鍵和突出。就當下的實際情況來看，當前電力通道安全監測技術存在著一定的局限性，這不但會對電網的穩定運行產生潛在的威脅，甚至還有可能引發一系列的安全事故，進而對社會經濟的正常秩序造成不良影響，并且也會給民眾的日常生活質量帶來較大程度的干擾。
2、在現有的技術狀況下，針對電力通道安全監測這一方面，當下目前存在著如下這些問題：其一，對于電力通道中所存在的異物，其識別不夠準確，難以精確地辨別出異物的具體類型；其二，主要依靠人工的方式來對異物風險進行評估，這樣一來，評估結果就會受到人為因素的較大影響，從而導致評估結果不夠精準，而且評估效率也相對比較低下；其三，無法做到對存在隱患的異物在第一時間就及時做出有效的預警。
3、鑒于種種情況，迫切需要一種關于電力通道安全監測的異物類型識別方法及系統來有效地解決上述所提到的這些問題。
技術實現思路
1、本專利技術旨在至少一定程度上解決上述技術中的技術問題之一。為此，本專利技術的第一方面目的在于提出一種電力通道安全監測的異物類型識別方法，能夠及時準確地識別電力通道中的異物類型，對具有隱患的異物類型進行風險評估，在風險評估值達到或超過閾值時發出預警提示，可及時通
2、本專利技術的第二方面目的在于提出一種電力通道安全監測的異物類型識別系統。
3、為達到上述目的，本專利技術實施例提出了一種電力通道安全監測的異物類型識別方法，包括：
4、獲取電力通道安全監測的待識別圖像；
5、對所述待識別圖像進行預處理；
6、將預處理后的待識別圖像輸入到預先訓練好的異物類型識別模型中進行識別，確定識別結果；
7、在確定識別結果中存在具有隱患的異物類型時，對異物產生的風險進行評估，得到目標評估值；
8、在確定目標評估值大于等于預設風險評估閾值時，發出預警提示。
9、優選的，對所述待識別圖像進行預處理，包括：
10、對所述待識別圖像進行圖像降噪，得到降噪圖像；
11、對所述降噪圖像進行圖像增強，得到預處理后的待識別圖像。
12、優選的，對所述降噪圖像進行圖像增強，得到預處理后的待識別圖像，包括：
13、對所述降噪圖像進行模糊區域識別，得到若干個初始目標模糊區域；
14、對所述若干個初始目標模糊區域進行清晰度計算，得到若干個初始目標模糊區域對應的清晰度值；
15、將所述初始目標模糊區域對應的清晰度值與預設清晰度閾值作比較，在確定所述初始目標模糊區域對應的清晰度值小于預設清晰度閾值時，將所述初始目標模糊區域作為最終目標模糊區域；
16、任取一個最終目標模糊區域，作為待增強區域；
17、獲取待增強區域中各個像素點的hsv值，作為第一hsv值；
18、對所述待增強區域中各個像素點進行高斯模糊處理，獲取高斯模糊處理后待增強區域中各個像素點的hsv值，作為第二hsv值；
19、計算待增強區域中每個像素點對應的第一hsv值與第二hsv值的差值，作為像素調整值；
20、基于所述像素調整值查詢預設的像素調整值-增強系數數據表，確定每個像素點對應的增強系數；
21、基于每個像素點對應的增強系數對每個像素點進行圖像增強，得到增強后的最終目標模糊區域；
22、遍歷所有最終目標模糊區域，得到若干個增強后的最終模糊區域；
23、基于若干個增強后的最終目標模糊區域，完成對降噪圖像的增強，得到預處理后的待識別圖像。
24、優選的，對所述降噪圖像進行模糊區域識別，得到若干個初始目標模糊區域，包括：
25、任取一張降噪圖像，作為目標圖像；將目標圖像均勻分為若干個區域；
26、任取一個區域，作為目標區域；獲取目標區域中各個像素點的梯度方向，確定目標區域中每個梯度方向的梯度方向評價值，得到若干個梯度方向評價值；
27、將梯度方向評價最大值對應的梯度方向作為目標區域對應的目標梯度方向；
28、獲取目標區域中目標梯度方向上各個像素點的灰度值；
29、基于目標梯度方向上各個像素點的灰度值確定目標區域對應的平滑值；
30、基于所述梯度方向評價最大值及平滑值，確定目標區域的模糊程度值；
31、將所述模糊程度值與預設模糊程度閾值作比較，將所述模糊程度值大于等于預設模糊程度閾值時對應的目標區域作為初始目標模糊區域；
32、遍歷所有區域，得到目標圖像對應的若干個初始目標模糊區域；
33、遍歷所有降噪圖像，得到降噪圖像對應的若干個初始目標模糊區域。
34、優選的，對所述若干個初始目標模糊區域進行清晰度計算，得到若干個初始目標模糊區域對應的清晰度值，包括：
35、任取一個初始目標模糊區域，并獲取初始目標模糊區域中各個像素點的亮度值；
36、計算初始目標模糊區域中各個像素點的亮度均值，得到目標亮度均值；
37、計算初始目標模糊區域中最大亮度值與目標亮度均值之間的差值，作為初始目標模糊區域對應的第一亮度差值；
38、計算初始目標模糊區域中最小亮度值與目標亮度均值之間的差值，作為初始目標模糊區域對應的第二亮度差值；
39、計算第一亮度差值與第二亮度差值的平方和，得到初始目標模糊區域對應的清晰度值；
40、遍歷每個初始目標模糊區域，得到若干個初始目標模糊區域對應的清晰度值。
41、優選的，異物類型識別模型的訓練方法，包括：
42、獲取異物類型識別訓練集；
43、將所述異物類型識別訓練集輸入到預設的神經網絡模型中進行訓練，得到初始異物類型識別模型；
44、利用交叉驗證的方法對所述初始異物類型識別模型的參數進行優化，得到優化后的初始異物類型識別模型；
45、獲取異物類型識別測試集；
46、基于異物類型識別測試集對優化后的初始異物類型識別模型進測試，在測試結果合格時，得到訓練好的異物類型識別模型。
47、優選的，在確定識別結果中存在具有隱患的異物類型時，對異物產生的風險進行評估，得到目標評估值，包括：
48、根據識別結果中存在具有隱患的異物類型時對應的待識別圖像建立笛卡爾直角坐標系，確定電力通道對應的坐標信息及異物對應的坐標信息；
49、基于電力通道對應的坐標信息及異物對應的坐標信息判斷電力通道與異物之間是否有重疊；
50、若電力通道與異物之間有重疊，則基于電力通道對應的坐標信息及異物本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，對所述待識別圖像進行預處理，包括：
3.如權利要求2所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，對所述降噪圖像進行圖像增強，得到預處理后的待識別圖像，包括：
4.如權利要求3所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，對所述降噪圖像進行模糊區域識別，得到若干個初始目標模糊區域，包括：
5.如權利要求4所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，對所述若干個初始目標模糊區域進行清晰度計算，得到若干個初始目標模糊區域對應的清晰度值，包括：
6.如權利要求1所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，異物類型識別模型的訓練方法，包括：
7.如權利要求1所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，在確定識別結果中存在具有隱患的異物類型時，對異物產生的風險進行評估，得到目標評估值，包括：
8.如權利要求7所述的電力通道安全監測
9.如權利要求1所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，所述異物類型包括周邊違章建筑、塑料大棚及臨時施工。
10.一種電力通道安全監測的異物類型識別系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，對所述待識別圖像進行預處理，包括：
3.如權利要求2所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，對所述降噪圖像進行圖像增強，得到預處理后的待識別圖像，包括：
4.如權利要求3所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，對所述降噪圖像進行模糊區域識別，得到若干個初始目標模糊區域，包括：
5.如權利要求4所述的電力通道安全監測的異物類型識別方法，其特征在于，對所述若干個初始目標模糊區域進行清晰度計算，得到若干個初始目標模糊區域對應的清晰度值，包括：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳云龍，姜欽霞，鄧飛鳳，晏偉，劉青，鄭云梅，閆立財，
申請(專利權)人：國網江西省電力有限公司宜春供電分公司，
類型：發明
國別省市：
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