(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210096568.2 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人 中国电力科 学研究院有限公司 地址 100192 北京市海淀区清河小营东路 15号 申请人 国网福建省电力有限公司电力科 学 研究院　 国家电网有限公司 (72)发明人 莫文昊　焦飞　雷龙武　谈元鹏　 蔡常雨　黄建业　林爽　 (74)专利代理 机构 北京中巡通大知识产权代理 有限公司 1 1703 代理人 孟大帅 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01)G06V 10/766(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 20/17(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种稠密排列电力设备检测方法、 系统、 设 备及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种稠密排列电力设备检测 方法、 系统、 设备及存储介质， 包括： 获取光伏板 的可见光影像及红外成像影像； 通过水平矩形框 对所述可见光影像中的单设备进行标注； 根据标 注后的可见光影像以及所述光伏板的红外成像 影像确定电力设备的中心点集合及外轮廓关键 点集合； 对 所述电力设备的中心点集合中的各中 心点进行聚类， 对所述电力设备的外轮廓关键点 集合中的各外轮廓关键点进行聚类， 再将电力设 备的中心点集合中各中心点的聚类结果及电力 设备的外轮廓关键点集合中各外轮廓关键点的 聚类结果作为稠密排列电力设备状态的检测结 果， 该方法、 系统、 设备及存储介质能够对稠密排 列电力设备进行检测， 且检测效果优异。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114419356 A 2022.04.29 CN 114419356 A 1.一种稠密排列电力设备状态检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取光伏板的可 见光影像及红外成像 影像； 通过水平矩形框对所述可 见光影像中的单设备进行 标注； 根据标注后的可见光影像以及所述光伏板的红外成像影像确定电力设备的中心点集 合及外轮廓关键点 集合； 对所述电力设备的中心点集合中的各中心点进行聚类， 对所述电力设备的外轮廓关键 点集合中的各外轮廓关键点进 行聚类， 再将电力设备的中心 点集合中各中心 点的聚类结果 及电力设备的外轮廓关键点集合中各外轮廓关键点的聚类结果作为稠密排列电力设备状 态的检测结果。 2.根据权利要求1所述的稠密排列电力设备状态检测方法， 其特征在于， 所述获取光伏 板的可见光影像及红外成像 影像的具体过程 为： 确定无人机在待拍摄区域内的飞行轨迹， 确定各光伏板的拍摄顺序， 再利用无人机对 各光伏板进行拍摄， 以获取光伏板的可 见光影像及红外影 像。 3.根据权利要求1所述的稠密排列电力设备状态检测方法， 其特征在于， 所述水平矩形 框对所述可见光影像进中的单设备进 行标注的具体过程为： 利用水平矩形框采用自由矩形 框四点标注法对可 见光影像中单设备进行 标注。 4.根据权利要求1所述的稠密排列电力设备状态检测方法， 其特征在于， 所述根据 标注 后的可见光影像以及光伏板的红外成像影像确定电力设备的中心点集合及外轮廓关键点 集合的具体过程 为： 获取单设备ti的可见光影像关键点集合， 将单设备ti的可见光影像关键点集合中的各 关键点划分为中心点pc2， i及外轮廓关键点po2， i； 获取单设备ti的红外成像影像关键点集合， 将单设备ti的红外成像影像关键点集合中 的各关键点划分为设备的中心点pc3， i与外轮廓关键点po3， i； 根据中心点pc2， i、 外轮廓关键点po2， i、 中心点pc3， i及外轮廓关键点po3， i确定电力设备 的中心点 集合及外轮廓关键点聚合。 5.根据权利要求4所述的稠密排列电力设备状态检测方法， 其特征在于， 所述获取单设 备的可见光影像关键点集合， 将单设备的可见光影像关键点集合中的各关键点划分为中心 点pc2， i及外轮廓关键点po2， i的具体操作为： 截取单设备ti对应的可见光影像vi及特征层f1， i， 缩放后输入到训练后的关键点检测网 络进行特征提取， 得子特 征层 将子特征层 与特征层f1， i进行融合， 对融合后的结果进行单设备的关键点 提取， 得单 设备ti的可见光影像关键点 集合pi； 将可见光影像关键点 集合pi中各关键点划分为中心点pc2， i及外轮廓关键点po2， i。 6.根据权利要求4所述的稠密排列电力设备状态检测方法， 其特征在于， 所述获取单设 备的红外成像影像关键点集合， 将单设备的红外成像影像关键点集合中的各关键点划分为 单设备的中心点pc3， i与外轮廓关键点po3， i的具体过程 为： 截取红外成像影像中的单设备区域， 将截取的单设备区域输入到训练后的红外关键点 检测模型中， 得子特 征层 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114419356 A 2将子特征层 与特征层f1， i进行进行融合， 对融合后的结果进行单设备的关键点提 取， 得单设备ti的红外成像 影像关键点 集合； 将单设备ti的红外成像影像关键点集合中的各关键点划分为单设备ti的中心点pc3， i与 外轮廓关键点po3， i。 7.根据权利要求4所述的稠密排列电力设备状态检测方法， 其特征在于， 所述根据中心 点pc2， i、 外轮廓关键点po2， i、 中心点pc3， i及外轮廓关键点po3， i确定电力设备的中心点集合 及外轮廓关键点聚合的具体过程 为： 将子特征层 与子特征层 进行拼接， 使用1x1卷积恢 复到原始尺寸， 得融合子特征 层 对融合子特征层 进行单设备的关键点提取， 将提取的各关键点划分为单设备ti的中 心点pc4， i及外轮廓关键点po4， i； 利用中心点pc2， i、 中心点pc3， i及中心点pc4， i构建电力设备的中心点集合； 利用外轮廓 关键点po2， i、 外轮廓关键点po3， i及外轮廓关键点po4， i构建电力设备的外轮廓关键点 集合。 8.一种稠密排列电力设备状态检测系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块(1)， 用于获取光伏板的可 见光影像及红外成像 影像； 标注模块(2)， 用于通过 水平矩形框对所述可 见光影像中的单设备进行 标注； 确定模块(3)， 用于根据标注后的可见光影像以及所述光伏板的红外成像影像确定电 力设备的中心点 集合及外轮廓关键点 集合； 聚类模块(4)， 用于对所述电力设备的中心点集合中的各中心点进行聚类， 对所述电力 设备的外轮廓关键点集合中的各外轮廓关键点进 行聚类， 再将电力设备的中心 点集合中各 中心点的聚类结果及电力设备的外轮廓关键点集合中各外轮廓关键点的聚类结果作为稠 密排列电力设备状态的检测结果。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器 上运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至 7任一项所述稠密排列电力设备状态检测方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述稠密排列电力设备状 态检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114419356 A 3