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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;南昌科晨电力试验研究有限公司;北京御航智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于实例分割的电力设备绝缘子串红外温度异常检测方法，对绝缘子串红外图像进行DDE技术增强，然后使用YOLACT实例分割模型进行分割，得到去掉背景的绝缘子串区域图像；通过红外测温技术绘制出n个绝缘子片图像区域的径向温度分布特征曲线；利用去掉背景的绝缘子串区域图像使用孤立森林算法进行训练，得到孤立森林模型，用于计算绝缘子片的异常分数；对n个绝缘子片图像区域的径向温度分布特征曲线拟合，得到拟合曲线，利用拟合曲线的决定系数R2，根据决定系数R2和绝缘子片的异常分数综合判断绝缘子串是否具有温度异常。本发明提高了绝缘子串红外温度异常检测的准确性。

主权项：1.基于实例分割的电力设备绝缘子串红外温度异常检测方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1、对采集到的绝缘子串红外图像进行DDE技术增强；步骤S2、对DDE技术增强后的绝缘子串红外图像进行标注，构建绝缘子串红外图像标准训练数据；步骤S3、利用绝缘子串红外图像标准训练数据对YOLACT模型进行训练，判断是否达到精度，直到得到一个能够准确分割绝缘子串的YOLACT实例分割模型；步骤S4、利用训练好的YOLACT实例分割模型对DDE技术增强后的实时绝缘子串红外图像进行分割，输出绝缘子串分割结果，得到去掉背景的绝缘子串区域图像；步骤S5、依据形状特征将绝缘子串区域图像按绝缘子片划分为n个绝缘子片图像区域，通过与图例灰度进行对比来实现对绝缘子片图像区域像素遍历以获取温度，然后依次计算n个绝缘子片图像区域的相对温度值；通过红外测温技术绘制出n个绝缘子片图像区域的径向温度分布特征曲线；步骤S6、利用去掉背景的绝缘子串区域图像使用孤立森林算法进行训练，利用已知的正常和异常绝缘子片图像区域的特征对孤立森林算法进行训练，得到一个能够识别异常绝缘子片的孤立森林模型，用于计算绝缘子片的异常分数；通过孤立森林模型计算步骤S4所得去掉背景的绝缘子串区域图像的绝缘子片的异常分数；步骤S7、对n个绝缘子片图像区域的径向温度分布特征曲线拟合，得到拟合曲线，利用拟合曲线的决定系数R2，根据决定系数R2和绝缘子片的异常分数综合判断绝缘子串是否具有温度异常；其中，YOLACT实例分割模型对DDE技术增强后的实时绝缘子串红外图像进行分割过程如下：步骤S41、输入待分割的DDE技术增强后的绝缘子串红外图像；步骤S42、通过特征提取网络对DDE技术增强后的绝缘子串红外图像进行绝缘子串的特征提取，得到不同尺寸的特征图；特征提取网络采用Swin-Transformer主干网络；步骤S43、经过特征融合网络对不同尺寸的特征图进行融合；步骤S44、通过掩模原型生成分支学习特征图中目标实例的特征，生成包含目标的语义信息和形状信息；步骤S45、通过掩模系数预测分支对每个候选框预测掩模系数并采用FastNMS算法，得到特征图中实例的位置；步骤S46、利用矩阵乘法融合得到预测框，缩短模型推理时间，最后利用发分割阈值完成绝缘子串的分割。

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