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申请/专利权人：华雁智科(杭州)信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种分合闸不到位智能识别方法、装置、设备及存储介质。方法包括：根据预设采集点位采集图像数据，图像数据包括分状态到位图像、合状态到位图像与分合闸不到位状态图像；根据图像数据构建训练数据集，将训练数据集输入基于改进yolov8的孪生网络得到分合闸不到位识别模型；获取待检测图像，通过分合闸不到位识别模型对待检测图像、合状态到位图像与分状态到位图像进行识别得到第一检测结果与第二检测结果；对第一检测结果与第二检测结果进行处理得到最终分合闸不到位状态，根据最终分合闸不到位状态得到最终检测结果。本申请满足变电站分合闸状态识别的实际需要，降低由于识别技术的漏检、误检产生的变电站运行安全问题发生率。

主权项：1.一种分合闸不到位智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设采集点位采集图像数据，所述图像数据包括分状态到位图像、合状态到位图像与分合闸不到位状态图像；根据所述图像数据构建训练数据集，将所述训练数据集输入基于改进yolov8的孪生网络，得到分合闸不到位识别模型，其中，所述改进yolov8的孪生网络包括Backbone主干网络、改进后的Neck网络与Head网络，所述Backbone主干网络主要由CSPDarknet53单元组成，即由CBS、C2f、SPPF3子单元与SiLU激活函数构成，其中，所述CBS包括多个卷积层，所述C2f包括多个通道到像素层，所述SPPF3子单元包括一个空间金字塔，所述改进后的Neck网络主要由SPP单元、PAN-FPN特征金字塔结构组成，其中，所述SPP单元包括多个通道到像素层与多个连接层，所述PAN-FPN特征金字塔结构包括多个上采样层，所述Head网络主要由通道注意力单元与解耦头结构组成，其中，所述通道注意力单元包括多个通道注意力机制层、多个卷积层与多个连接层，所述解耦头结构包括多个通道到像素层；所述Backbone主干网络中的两个通道到像素层与所述改进后的Neck网络的两个连接层连接，所述Backbone主干网络中的一个空间金字塔分别与所述改进后的Neck网络的一个上采样层、所述Head网络的一个连接层连接，所述改进后的Neck网络的一个通道到像素层与所述Head网络的一个通道注意力机制层连接；获取待检测图像，通过所述分合闸不到位识别模型对所述待检测图像、所述合状态到位图像与所述分状态到位图像进行识别，分别得到第一检测结果与第二检测结果；对所述第一检测结果与所述第二检测结果进行后处理操作，得到所述待检测图像的最终分合闸不到位状态，根据所述最终分合闸不到位状态得到最终检测结果；其中，所述对所述第一检测结果与所述第二检测结果进行后处理操作，得到所述待检测图像的最终分合闸不到位状态，包括：判断所述第一检测结果与所述第二检测结果是否为变化类；若所述第一检测结果与所述第二检测结果均为变化类，则确定所述待检测图像的最终分合闸不到位状态为分合闸不到位状态；若所述第一检测结果为变化类且所述第二检测结果为非变化类，则确定所述待检测图像的最终分合闸不到位状态为合到位状态；若所述第一检测结果为非变化类且所述第二检测结果为变化类，则确定所述待检测图像的最终分合闸不到位状态为分到位状态。

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