CN114001833A - 一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法及*** - Google Patents

一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，包括步骤：S1、采集各测点的可见光图像和红外图像；S2、上传并存储所述各测点的可见光图像和红外图像；S3、使用目标检测算法，识别待检测目标在所述可见光图像中的位置；S4、根据所述位置对所述红外图像中该位置的温度进行识别；S5、根据所述识别结果进行相应处理。本发明的方法，能够自动识别待检测位置的设备温度并作出分析，且先根据可见光图像获取待检测目标的位置，避免将非目标位置的温度错误判断为待检测目标的温度。

Description

一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法及***
技术领域
本发明属于电力设备监督领域，具体涉及一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法及***。
背景技术
核电厂中分布着大量的电力设备，为了防止温度异常上升导致的安全事故，确保电力设备的正常运行，需要在生产过程中进行定期的红外温度检测。常见的红外温度数据采集方法是使用手持式的红外图像采集设备，获取含有待诊断目标的红外图像，然后通过手动拷贝将数据从手持设备上传到服务器中，再使用手动分析工具进行温度检测。
这种方法主要存在3个缺陷：
第一是电力设备多，采集的红外数据比较多，将手持设备的数据手动上传到服务器并且将数据和测点关联在一起需要消耗大量的工时；
第二是红外诊断分析人员需要手动分析大量的红外数据，并且现有的分析工具缺少自动化的辅助功能，导致红外数据分析诊断效率较低，并且容易在人员疲劳的情况下出现判断错误的情况；
第三是由于红外图像上除了监测目标外往往还有其他目标，图像上的最高温度可能并不是监测目标上的温度，因此如果单纯以图像最高温度作为监测目标的最高温度进行判断很可能会出现误判的情况。
发明内容
基于现有技术中存在的上述缺点和不足，本发明的目的之一是至少解决现有技术中存在的上述问题之一或多个，换言之，本发明的目的之一是提供满足前述需求之一或多个的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法及***。
为了达到上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，包括步骤：
S1、采集各测点的可见光图像和红外图像；
S2、上传并存储所述各测点的可见光图像和红外图像；
S3、使用目标检测算法，识别待检测目标在所述可见光图像中的位置；
S4、根据所述位置对所述红外图像中该位置的温度进行识别；
S5、根据所述识别结果进行相应处理。
作为优选方案，所述步骤S3还包括：
使用目标检测算法，根据所述可见光图像识别待检测目标的类别。
作为进一步优选的方案，所述步骤S4中，根据所述待检测目标的类别选择相应的识别规则。
作为优选方案，所述步骤S1之前还包括步骤S0：
S0、生成图像采集测点的清单，下发所述清单；
作为进一步优选的方案，所述测点清单的下发、所述可见光图像和红外图像的上传以无线传输方式进行。
作为优选方案，所述步骤S5中的识别结果包括正常、未知、待观察、失效边界和失效五种。
作为优选方案，所述目标检测算法包括如下方法：
将所述可见光图像作为输入，输出待检测目标的预测区域、所述预测区域中待检测目标的预测类别和置信度，每个所述待检测目标的预测区域具有相应的待检测目标的预测类别和置信度，所述置信度是所述待检测目标的预测区域的置信度；
根据所述置信度对所述待检测目标的预测区域进行过滤；
对过滤后的所述待检测目标的预测区域和所述待检测目标的类别进行非极大值抑制，得到最能表示所述待检测目标的位置和所述待检测目标的类别的结果。
另一方面，本发明还提供一种基于目标检测的设备红外成像诊断***，应用如上述任一项的方法，包括图像采集终端、识别服务器、执行服务器；
所述图像采集终端包括可见光传感器和红外传感器，所述图像采集终端采集各测点的可见光图像和红外图像后，将所述可见光图像和红外图像上传至所述识别服务器；
所述识别服务器用于存储所述可见光图像和红外图像，并使用目标检测算法对所述可见光图像和红外图像进行识别；
执行服务器用于根据识别结果进行相应处理。
作为优选方案，所述***还包括下发服务器，用于下发图像采集测点的清单至所述图像采集终端。
作为进一步优选的方案，所述***还包括无线中继，用于通过无线方式下发所述清单；所述图像采集终端为移动终端。
本发明与现有技术相比，有益效果是：
本发明的基于目标检测的设备红外成像诊断方法及***，能够自动诊断待检测目标的温度，节约人力，避免人力可能出现的错误；
根据可见光图像获取待检测目标的位置，避免将非目标位置的温度错误判断为待检测目标的温度；
使用移动终端对下发的测点进行采集，便于灵活调整测点位置及检测目标；
使用无线方式自动传输图像并关联到相应的测点，提高工作效率。
附图说明
图1是本发明实施例的一种可见光图像的示意图；
图2是本发明实施例的一种红外图像的示意图；
图3是本发明实施例的对温度识别的流程图；
图4是本发明实施例的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法的流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
实施例：
本发明的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，包括如下步骤：
S1、采集各测点的可见光图像和红外图像；测点指待检测目标所在的位置，也可以更进一步地包括采集的位置、角度等信息，待检测目标一般为需要进行温度检测的设备或设备的某一部位。其中可见光图像和红外图像优选地应该从同一位置拍摄，以保证对于一个目标，其在可见光图像和红外图像中的位置相同。
S2、上传并存储所述各测点的可见光图像和红外图像；采集后的可见光图像和红外图像与其所属的测点相关联，并在归档后上传并存储。
S3、使用目标检测算法，识别待检测目标在所述可见光图像中的位置；
由于一次拍摄会包括较大区域的设备图像，而在这部分图像中不仅包含了待检测目标区域，还常常会包含不是待检测目标的区域，在这些不是待检测目标的区域中有时也会出现具有明显红外特征的设备或部件，如果直接使用红外图像识别温度的话，可能会错误将这些不是待检测目标的温度识别为最终结果，而如果直接对红外图像进行目标检测，会因为红外图像的图像特征而导致难以识别或识别精度较低。因此本发明先使用易于进行图像识别的可见光图像确定待检测目标在图像中的位置，然后直接在红外图像中识别该位置的温度，从而准确地自动对待检测目标进行温度识别。拍摄的可见光图像及可见光图像的位置识别如图1所示，然后根据上述位置从红外图像中提取如图2所示的区域。
S4、根据所述位置对所述红外图像中该位置的温度进行识别；识别的流程图如图3所示。
此处红外图像的识别结果可以优选地设置为正常状态和异常状态两种，如果识别结果为异常状态，则根据待检测目标的类别或红外图像的信息选择相应的评估方法以对异常状态进行区分；如果没有找到对应的评估方法，输出评估结论为“未知”；如果找到了对应的评估方法，则执行该评估方法，输出评估结论为“待观察”、“失效边界”或“失效”，这三种结论的严重程度依次递增。
上述识别过程中，对于一个待检测目标，可能需要选择多种不同的评估方法，如果选择了多种评估方法，则选择多种评估方法所得的多个结论中最严重的一个作为最终的识别结果。
S5、根据所述识别结果进行相应处理。判断是否需要报警、报修、执行冷却、停机等并进行处理。比如只有异常状态才会通知工作人员，工作人员无需关注正常状态的识别结果，大幅度提高了工作效率。
为了提高测点下发及变更的灵活性，便于安排数据采集人员或设备随时按照实时需求对测点进行采集，本发明可以进一步地于步骤S1之前增加步骤S0：生成需要进行图像采集的测点的清单，并将该清单下发，使每个数据采集人员或设备获得需要由其采集的测点信息。基于上述改进，清单的下发优选使用无线传输的方式进行，更加便于数据的传输。增加步骤S0之后，本实施例方法的整体流程图如图4所示。
上述步骤S3中的目标检测算法可以选择现有的众多算法，以下对目标检测算法的一个优选方式举例说明，目标检测算法包括以下流程：
1、给出一张图片，读取照片的像素值，例如大小为640x480的彩色照片读取像素值，得到的是一个640x480x3的张量；
2、将640x480x3的张量作为算法输入，通过算法计算(例如基于卷积神经网络的目标检测算法是进行卷积、池化等操作)，最终输出若干个待检测目标的预测区域、预测区域中待检测目标的预测类别以及置信度，表现在图像中如图1所示，每个待检测目标的预测区域表征为一个矩形框，表示该区域可能为待检测目标的区域；
3、根据预先设置好的置信度阈值和每个预测区域的置信度对上述若干个待检测目标的预测区域进行过滤，将置信度低于阈值的预测区域删除；
4、对剩余的预测区域根据置信度进行非极大值抑制，即在两个靠近且重叠较多的预测区域中只保留置信度较高的一个；
5、输出最终保留的预测区域，并输出置信度和该预测区域中待检测目标的预测类别。
另一方面，本发明还提供一种基于目标检测的设备红外成像诊断***，***包括若干图像采集终端、识别服务器和执行服务器；图像采集终端包括可见光传感器和红外传感器，分别用于进行上述方法中可见光图像和红外图像的采集，图像采集终端可以与识别服务器进行数据交互，将可见光图像和红外图像归档上传至识别服务器存储；识别服务器用于执行上述方法中步骤S3-S4，使用目标检测算法对可见光图像和红外图像进行识别；执行服务器用于执行上述方法中步骤S5，能够接收识别服务器发送的识别结果，根据识别结果进行相应的报警、冷却、停机等处理。
为了执行上述改进方法中增加的步骤S0，在***中增加下发服务器，用于生成图像采集测点的清单，并将清单下发至各个图像采集终端。
作为进一步改进，本***中还可以包括无线中继，与图像采集终端和下发服务器通信，用于通过无线方式将下发服务器的清单下发至图像采集终端，另外图像采集终端使用移动终端，使得工作人员可以携带移动终端前往测点进行图像采集，并实时通过无线下发更新测点的清单。
应当说明的是，上述实施例仅是对本发明的优选实施例及原理进行了详细说明，对本领域的普通技术人员而言，依据本发明提供的思想，在具体实施方式上会有改变之处，而这些改变也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，其特征在于，包括步骤：
S1、采集各测点的可见光图像和红外图像；
S2、上传并存储所述各测点的可见光图像和红外图像；
S3、使用目标检测算法，识别待检测目标在所述可见光图像中的位置；
S4、根据所述位置对所述红外图像中该位置的温度进行识别；
S5、根据所述识别结果进行相应处理。
2.如权利要求1所述的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：
使用目标检测算法，根据所述可见光图像识别待检测目标的类别。
3.如权利要求2所述的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，其特征在于，所述步骤S4中，根据所述待检测目标的类别选择相应的识别规则。
4.如权利要求1所述的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，其特征在于，所述步骤S1之前还包括步骤S0：
S0、生成图像采集测点的清单，下发所述清单；
如权利要求4所述的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，其特征在于，所述测点清单的下发、所述可见光图像和红外图像的上传以无线传输方式进行。
5.如权利要求1所述的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，其特征在于，所述步骤S4中的识别结果包括正常状态和异常状态两种，若识别结果为异常状态，则进一步根据所述红外图像选取评估方法对所述异常状态识别区分，将所述异常状态区分为未知、待观察、失效边界和失效四种。
6.如权利要求1所述的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，其特征在于，所述目标检测算法包括如下方法：
将所述可见光图像作为输入，输出待检测目标的预测区域、所述预测区域中待检测目标的预测类别和置信度，每个所述待检测目标的预测区域具有相应的待检测目标的预测类别和置信度，所述置信度是所述待检测目标的预测区域的置信度；
根据所述置信度对所述待检测目标的预测区域进行过滤；
对过滤后的所述待检测目标的预测区域和所述待检测目标的类别进行非极大值抑制，得到最能表示所述待检测目标的位置和所述待检测目标的类别的结果。
7.一种基于目标检测的设备红外成像诊断***，应用如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，包括图像采集终端、识别服务器、执行服务器；
所述图像采集终端包括可见光传感器和红外传感器，所述图像采集终端采集各测点的可见光图像和红外图像后，将所述可见光图像和红外图像上传至所述识别服务器；
所述识别服务器用于存储所述可见光图像和红外图像，并使用目标检测算法对所述可见光图像和红外图像进行识别；
所述执行服务器用于根据识别结果进行相应处理。
8.如权利要求8所述的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，其特征在于，所述***还包括下发服务器，用于生成并下发图像采集测点的清单至所述图像采集终端。
9.如权利要求9所述的一种基于目标检测的设备红外成像诊断方法，其特征在于，所述***还包括无线中继，用于通过无线方式下发所述清单；所述图像采集终端为移动终端。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108647655A (zh) * 2018-05-16 2018-10-12 北京工业大学 基于轻型卷积神经网络的低空航拍影像电力线异物检测方法
CN108846418A (zh) * 2018-05-24 2018-11-20 广东电网有限责任公司 一种电缆设备温度异常定位与识别方法
CN109029731A (zh) * 2018-05-24 2018-12-18 河海大学常州校区 一种基于多目视觉的电力设备异常监测***及方法
CN109241808A (zh) * 2018-08-27 2019-01-18 上海宝尊电子商务有限公司 一种时尚图像中二维码自动筛选方法
CN110059654A (zh) * 2019-04-25 2019-07-26 台州智必安科技有限责任公司 一种基于细粒度识别的菜品自动结算及饮食健康管理方法
CN110174174A (zh) * 2019-05-28 2019-08-27 广东电网有限责任公司 基于红外热和可见光成像的检测终端及其使用方法
CN112345080A (zh) * 2020-10-30 2021-02-09 华北电力科学研究院有限责任公司 火电机组的线性可变差动变压器温度监测方法及***
CN112345086A (zh) * 2020-11-19 2021-02-09 深圳市粤通建设工程有限公司 基于无人机的沥青混合料施工温度实时检测方法、***
CN112489017A (zh) * 2020-11-30 2021-03-12 深圳供电局有限公司 一种电力设备故障智能识别方法及识别***
CN113175996A (zh) * 2021-05-19 2021-07-27 云从科技集团股份有限公司 温度监测方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备
CN113239813A (zh) * 2021-05-17 2021-08-10 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种基于三阶级联架构的YOLOv3的远景目标检测方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108647655A (zh) * 2018-05-16 2018-10-12 北京工业大学 基于轻型卷积神经网络的低空航拍影像电力线异物检测方法
CN108846418A (zh) * 2018-05-24 2018-11-20 广东电网有限责任公司 一种电缆设备温度异常定位与识别方法
CN109029731A (zh) * 2018-05-24 2018-12-18 河海大学常州校区 一种基于多目视觉的电力设备异常监测***及方法
CN109241808A (zh) * 2018-08-27 2019-01-18 上海宝尊电子商务有限公司 一种时尚图像中二维码自动筛选方法
CN110059654A (zh) * 2019-04-25 2019-07-26 台州智必安科技有限责任公司 一种基于细粒度识别的菜品自动结算及饮食健康管理方法
CN110174174A (zh) * 2019-05-28 2019-08-27 广东电网有限责任公司 基于红外热和可见光成像的检测终端及其使用方法
CN112345080A (zh) * 2020-10-30 2021-02-09 华北电力科学研究院有限责任公司 火电机组的线性可变差动变压器温度监测方法及***
CN112345086A (zh) * 2020-11-19 2021-02-09 深圳市粤通建设工程有限公司 基于无人机的沥青混合料施工温度实时检测方法、***
CN112489017A (zh) * 2020-11-30 2021-03-12 深圳供电局有限公司 一种电力设备故障智能识别方法及识别***
CN113239813A (zh) * 2021-05-17 2021-08-10 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种基于三阶级联架构的YOLOv3的远景目标检测方法
CN113175996A (zh) * 2021-05-19 2021-07-27 云从科技集团股份有限公司 温度监测方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张强 等: "《基于深度神经网络技术的高分遥感图像处理及应用》", 中国宇航出版社, pages: 144 - 150 *

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