(19)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 202210952484.4 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 国网河北省电力有限公司衡水 供电 分公司 地址 053000 河北省衡水市桃城区人民东 路185号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 李宁　程旭　梁河雷　卢景才　 刘兆威　高冰　张康　田志　 朱文才　侯乃谦　 (74)专利代理 机构 石家庄国为知识产权事务所 13120 专利代理师 刘少卿 (51)Int.Cl. G06F 16/21(2019.01)G06F 16/55(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/00(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 电力线路缺陷库构建方法及系统 (57)摘要 本发明涉及电力线维护技术领域， 尤其涉及 一种电力线路缺陷库 构建方法及系统， 本发明方 法首先获取多个图片集， 图片集包括有多个表征 同一电力线路状态的图片； 再将多个特征集以及 扩充模型生成的多个特征送入到分类模型中， 根 据所述分类模型的输出调整所述扩充模型的参 数， 直至所述分类模型的分类结果低于阈值； 接 着， 通过所述扩充模型生成多个扩充特征； 最后， 将所述多个扩充特征送入到所述分类模 型中， 根 据所述分类模 型的分类结果， 将所述多个扩充特 征加入到 所述多个特征集。 本发 明实施方式通过 较为少量的缺陷图片样本， 生 成较为大量的缺陷 特征库， 需要的缺陷图片样本少， 生成的缺陷样 本多， 减轻了构建缺陷库的工作量。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 115422150 A 2022.12.02 CN 115422150 A 1.一种电力线路缺陷库构建方法， 其特 征在于， 包括： 获取多个图片集， 其中， 图片集包括有 多个表征同一电力线路状态的图片； 根据多个图片集提取生成多个特征集以及将多个特征集以及扩充模型生成的多个特 征送入到分类模型中， 根据所述分类模型 的输出调整所述扩充模型 的参数， 直至所述分类 模型的分类结果符合预定条件； 通过所述扩充模型生成多个扩充特 征； 将所述多个扩充特征送入到所述分类模型中， 根据所述分类模型的分类结果， 将所述 多个扩充特 征加入到所述多个特 征集。 2.根据权利要求1所述的电力线路缺陷库构建方法， 其特征在于， 所述分类模型基于神 经网络模型进行构建， 包括： 第一输入层、 第一隐含层以及第一输出层， 所述分类模型基于 所述多个图片集进行训练， 以达 到预期的分类准确度； 所述分类模型的训练过程包括： 对所述多个图片集进行特征提取， 获得多个特征集， 其中， 所述多个特征集与所述多个 图片集相对应， 所述多个图片集包括至少一个表征 无电力线路缺陷的图片集； 将所述多个特征集中的特征分别输入到分类模型中， 获取所述分类模型的多个输出 值； 根据所述多个输出值以及所述多个特征集所表征的电力线路缺陷， 对所述分类模型的 参数进行调整， 直至所述分类模型可以根据所述多个特征集中的特征确定电力线路的缺 陷。 3.根据权利要求2所述的电力线路缺陷库构建方法， 其特征在于， 所述对所述多个图片 集进行特征提取， 获得多个特 征集， 包括： 对于所述多个图片集中的每 个图片集， 执 行如下步骤： 根据第一公式获取多个数列作为多个特征， 其中， 所述多个数列基于 图片集中的多个 图片获取， 数列与图片相对应， 所述数列用于表征图片集中多个图片的边缘， 所述第一 公式 为： 式中， ak为数列中的第k个元素， bn为图片的像素值， N为图片中像素的总数量， ω0为预 先确定的最高频率常数， i 为虚数单位， e为自然常数。 4.根据权利要求1所述的电力线路缺陷库构建方法， 其特征在于， 所述分类模型用于分 类出无缺陷状态以及多种缺陷状态； 所述将多个特征集以及扩充模型生成的多个特征送入到分类模型中， 根据所述分类模 型的输出调整所述扩充模型的参数， 直至所述分类模型的分类结果符合预定条件， 包括： 构建扩充模型， 其中， 所述扩充模型基于神经网络模型构建， 包括： 第二输入层、 第二隐 含层以及第二输出层， 其中， 第二输出层设有多个输出节点， 所述多个输出节 点用于输出数 列中的多个元 素； 随机数生成步骤： 随机生成多个输入数列； 将所述多个输入数列输入到所述扩充模型中， 获取多个输出 数列；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115422150 A 2将所述多个输出数列以及所述多个特征集中的特征， 分别输入到所述分类模型中， 获 取所述分类模型分类结果中无缺陷状态的数量； 若所述无缺陷状态 的数量超过阈值， 则调整所述扩充模型的参数， 并跳转至所述随机 数生成步骤。 5.根据权利要求1所述的电力线路缺陷库构建方法， 其特征在于， 所述通过所述扩充模 型生成多个扩充特 征， 包括： 随机生成多个输入测试 数列； 将所述多个输入测试 数列输入到所述扩充模型中， 获取多个输出测试 数列； 根据所述多个输出测试 数列以及第二公式， 合成多个时域曲线， 所述第二公式为： 式中， f(t)为对应输出测试数列的时域曲线， cm为输出测试数列中的第m个元素， M为测 试输出数列中元 素的总数量， i 为虚数单位， e为自然常数； 对所述多个时域曲线 进行采样并重建， 获得多个重建图像； 若所述多个重建图像中均包括有电力线路的缺陷， 则将所述多个输出测试数列作为多 个扩充特 征。 6.根据权利要求1 ‑5任一项所述的电力线路缺陷库构建方法， 其特征在于， 在所述根据 多个图片集 提取生成多个特 征集之前， 包括： 对于多个图片集中的每 个图片， 执 行如下步骤： 将图片去色， 获取 灰度图； 按照预定顺序提取 灰度图中多个 像素的数值， 获得图片数列； 将所述图片数列中的多个数值， 按照第三公式进行归一 化处理， 所述第三公式为： 式中， b′j为图片数列归一化后第j个元素， b ′j为图片数列归一化前第j个元素， bmin为图 片数列中归一 化前最小的元 素， bmax为图片数列中归一 化前最大的元 素。 7.一种电力线路缺陷库构建装置， 其特 征在于， 包括： 图片集获取模块， 用于获取多个图片集， 其中， 图片集包括有多个表征同一电力线路状 态的图片； 扩充模型参数调整模块， 用于将多个特征集以及扩充模型生成的多个特征送入到分类 模型中， 根据所述分类模型 的输出调整所述扩充模型 的参数， 直至所述分类模型 的分类结 果低于阈值， 其中， 多个特 征集基于多个图片集 提取生成； 扩充模块， 用于通过 所述扩充模型生成多个扩充特 征； 以及， 归类模块， 用于将所述多个扩充特征送入到所述分类模型中， 根据所述分类模型的分 类结果， 将所述多个扩充特 征加入到所述多个特 征集。 8.一种服务器， 包括存储器和 处理器， 所述存储器中存储有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上的权利要求1至6中权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115422150 A 3