【技術實現步驟摘要】
本申請涉及接地網腐蝕缺陷識別，尤其涉及一種基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法、介質及設備。
技術介紹
1、接地網是電力系統中非常重要的部分，其功能是為不同類型的機械提供安全的接地，并在故障時將電流引向地面，以保障設備和人員的安全。但是，接地網存在著腐蝕等問題，這些問題如果得不到及時發現和處理，就會影響接地網的穩定性和安全性，甚至可能引起設備的損壞和事故的發生。因此，關于接地網腐蝕的診斷研究在保證電網安全、平穩、平穩運行中發揮著重要作用。目前接地網腐蝕的診斷研究主要基于電磁感應原理，例如瞬變電磁法，是利用電磁收發線圈，采集接地網感應電壓數據，識別接地網的拓撲結構，確定接地網缺陷點的位置。
2、接地網屬于隱蔽工程，對其進行地表電磁響應數據提取流程較為復雜，因此其故障樣本數據少，接地網導體尺寸較大，會存在診斷效果不佳的問題。同時，接地網發生腐蝕的缺陷部位又較為分散，有些為導體連接點腐蝕，而有些則發生了跨網格腐蝕，接地網腐蝕缺陷面積大小不一，導致lenet-5模型提取地表電磁響應數據時網絡聚焦能力差，難以精確定位到缺陷部位。
技術實現思路
1、本申請提供了一種基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法、介質及設備，可以提高接地網腐蝕缺陷的識別正確率。
2、根據本申請的第一方面，提供了一種基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，包括：
3、獲取待識別接地網地表電磁響應特征圖；
4、將所述待識別接地網地表電磁響應特征圖輸入訓練好的邊緣增強模型，得
5、所述邊緣增強模型包括三通道并聯模塊、邊緣提取模塊和softmax分類器；所述將所述待識別接地網地表電磁響應特征圖輸入訓練好的邊緣增強模型，得到缺陷識別結果的步驟，包括：
6、將所述待識別接地網地表電磁響應特征圖輸入三通道并聯模塊，進行特征提取，所述三通道并聯模塊包括lenet-5模型通道、邊緣空間注意力通道和相關通道注意力通道；其中，所述邊緣空間注意力通道和相關通道注意力通道中使用的卷積核尺寸不同；
7、將所述邊緣空間注意力通道和所述相關通道注意力通道輸出的結果相加后，再與所述lenet-5模型通道輸出的結果相乘，并經過卷積和全連接處理，得到聚焦特征集合；
8、將所述聚焦特征集合輸入邊緣提取模塊，得到注意力加權特征向量；
9、將所述注意力加權特征向量輸入softmax分類器，得到缺陷識別結果。
10、在一可實施方式中，所述訓練好的邊緣增強模型的訓練過程，包括以下步驟：
11、獲取多種不同缺陷類型的接地網地表電磁響應特征圖，將其分為訓練集數據和測試集數據；所述缺陷類型包括單一網格腐蝕、跨網格腐蝕、導體連接點腐蝕和網格結點腐蝕；
12、基于訓練集數據和測試集數據，對所述邊緣增強模型進行訓練，通過隨機梯度下降法不斷更新所述邊緣增強模型的權重和參數值，直至誤差和識別率滿足預設要求，得到訓練好的邊緣增強模型。
13、在一可實施方式中，所述待識別接地網地表電磁響應特征圖的獲取步驟，包括：
14、獲取待識別接地網地表電磁響應數據并進行歸一化處理；
15、根據歸一化后的待識別接地網地表電磁響應數據，繪制待識別接地網地表電磁響應特征圖；
16、調整所述待識別接地網地表電磁響應特征圖的圖像尺寸為與所述邊緣增強模型匹配的預設尺寸，并以接地網格的交點作為所述待識別接地網地表電磁響應特征圖的圖像中心。
17、在一可實施方式中，所述lenet-5模型通道包括第一卷積層、第一池化層、第二卷積層和第二池化層，采用最大池化的方式；所述待識別接地網地表電磁響應特征圖依次經過第一卷積層、第一池化層、第二卷積層和第二池化層；
18、其中，第一卷積層對應的卷積核大小為5×5，個數為16個；第二卷積層對應的卷積核大小為5×5，個數為32個；第一池化層的池化尺寸是2×2，步長為2；第二池化層的池化尺寸是2×2，步長為3。
19、在一可實施方式中，所述邊緣空間注意力通道包括第三卷積層和第三池化層；其中，第三卷積層對應的卷積核大小為7×7，個數為24個；第三池化層的池化尺寸為2×2，步長為2；
20、所述待識別接地網地表電磁響應特征圖先依次經過第三卷積層和第三池化層后輸出待處理特征圖；
21、分別使用水平邊緣檢測濾波器和垂直邊緣檢測濾波器與所述待處理特征圖進行逐元素相乘，得到水平邊緣特征圖fh和垂直邊緣特征圖fv；
22、對fh沿著水平方向進行卷積計算，得到水平方向邊緣特征；
23、對fv沿著垂直方向進行卷積計算，得到垂直方向邊緣特征；
24、將所述水平方向邊緣特征和所述垂直方向邊緣特征通過正交計算合并為邊緣特征；
25、對所述邊緣特征分別進行全局最大池化和全局平均池化，得到最大值特征和平均值特征；
26、將所述最大值特征和所述平均值特征連接起來，形成新的特征向量；
27、對所述新的特征向量進行卷積運算，重新獲得空間權重；
28、使用第一激活函數對所述空間權重進行激活，得到激活后的空間權重；
29、將激活后的空間權重與所述待識別接地網地表電磁響應特征圖相乘，得到輸出結果。
30、在一可實施方式中，所述相關通道注意力通道包括第四卷積層；
31、所述待識別接地網地表電磁響應特征圖先經過第四卷積層，再經過第二激活函數激活和批量歸一化處理，處理完成后分別與不同的接地網典型缺陷集計算相關系數，得到對應的相關系數矩陣；其中，所述第四卷積層對應的卷積核大小為3×3，個數為24個；
32、將所述相關系數矩陣進行融合，并利用第三激活函數激活，得到激活后的相關系數特征；
33、將所述激活后的相關系數特征與所述待識別接地網地表電磁響應特征圖相乘，得到輸出結果。
34、在一可實施方式中，所述將所述聚焦特征集合輸入邊緣提取模塊，得到注意力加權特征向量的步驟，包括：
35、將所述聚焦特征集合進行卷積操作，得到卷積后的特征圖，將所述卷積后的特征圖輸入到兩條并行支路進行處理；
36、在第一支路中，利用第四激活函數對所述聚焦特征集合進行處理，再通過亞像素卷積進行上采樣，得到的采樣結果與所述聚焦特征集合相加得到第一支路特征圖；
37、在第二支路中，利用第五激活函數對所述聚焦特征集合進行處理，再與所述聚焦特征集合進行點乘運算，得到第二支路特征圖；
38、將所述第一支路特征圖與所述第二支路特征圖進行拼接操作，得到注意力加權特征向量。
39、在一可實施方式中，所述softmax分類器輸出概率分布，比較不同缺陷類型對應的概率，選擇最大概率對應的缺陷類型作為缺陷識別結果；
40、其中，所述softmax分類本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述訓練好的邊緣增強模型的訓練過程，包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述待識別接地網地表電磁響應特征圖的獲取步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述LeNet-5模型通道包括第一卷積層、第一池化層、第二卷積層和第二池化層，采用最大池化的方式；所述待識別接地網地表電磁響應特征圖依次經過第一卷積層、第一池化層、第二卷積層和第二池化層；
5.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述邊緣空間注意力通道包括第三卷積層和第三池化層；其中，第三卷積層對應的卷積核大小為7×7，個數為24個；第三池化層的池化尺寸為2×2，步長為2；
6.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述相關通道注意力通道包括第四卷積層；p>
7.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述將所述聚焦特征集合輸入邊緣提取模塊，得到注意力加權特征向量的步驟，包括：
8.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述SoftMax分類器輸出概率分布，比較不同缺陷類型對應的概率，選擇最大概率對應的缺陷類型作為缺陷識別結果；
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機指令用于使所述計算機執行根據權利要求1-8中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述訓練好的邊緣增強模型的訓練過程，包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述待識別接地網地表電磁響應特征圖的獲取步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述lenet-5模型通道包括第一卷積層、第一池化層、第二卷積層和第二池化層，采用最大池化的方式；所述待識別接地網地表電磁響應特征圖依次經過第一卷積層、第一池化層、第二卷積層和第二池化層；
5.根據權利要求1所述的基于邊緣增強模型接地網腐蝕缺陷識別方法，其特征在于，所述邊緣空間注意力通道包括第三卷積層和第三池化層；其中，第三卷積...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張磊，高克儉，
申請(專利權)人：山東中舜電力科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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