电流致热型缺陷识别方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种电流致热型缺陷识别方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在变电站日常运维工作中，通过无人机、机器人等设备的自动巡视，可以定期获取各种变电站设备的红外图像，以及时发现变电站设备的热缺陷。其中，最常见的热缺陷类型为电流致热型缺陷，即电流流过的导体由于接触不良导致过度发热的缺陷，该类缺陷对于电力设备的安全运行有较大的威胁。
3.目前，变电站红外图像的电流致热缺陷识别方法主要有两种，分别为基于阈值分析的识别方法和基于标注分析的识别方法。基于阈值分析的识别方法通常需要人工标注，需要耗费大量人力资源；基于标注分析的识别方法仅依靠设定一个温度阈值进行识别，识别准确度较低。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种电流致热型缺陷识别方法、装置、设备及存储介质，以实现自动化准确识别电流致热型缺陷。
5.根据本发明的一方面，提供了一种电流致热型缺陷识别方法，所述方法包括：
6.获取待识别红外图像；
7.确定所述待识别红外图像对应的至少一个高温起始点；
8.根据各所述高温起始点的相邻像素点的像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域；
9.若存在至少一个所述高温起始点存在发热区域，则确定所述待识别红外图像所属变电站设备存在电流致热型缺陷。
10.根据本发明的另一方面，提供了一种电流致热型缺陷识别装置，所述装置包括：
11.红外图像获取模块，用于获取待识别红外图像；
12.高温起始点确定模块，用于确定所述待识别红外图像对应的至少一个高温起始点；
13.发热区域确定模块，用于根据各所述高温起始点的相邻像素点的像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域；
14.缺陷识别模块，用于若存在至少一个所述高温起始点存在发热区域，则确定所述待识别红外图像所属变电站设备存在电流致热型缺陷。
15.根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
16.至少一个处理器；以及
17.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
18.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序
被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的电流致热型缺陷识别方法。
19.根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的电流致热型缺陷识别方法。
20.本发明实施例方案通过获取待识别红外图像；确定待识别红外图像对应的至少一个高温起始点；根据各高温起始点的相邻像素点的像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域；若存在至少一个所述高温起始点存在发热区域，则确定所述待识别红外图像所属变电站设备存在电流致热型缺陷。上述方案实现了对待识别图像所属变电站设备的电流制热型缺陷的自动化识别，提高了对电流致热型缺陷的识别准确度。通过在高温起始点存在对应的发热区域时，根据高温起始点和高温起始点的邻近像素点分别对应的像素点温度，确定高温起始点对应的发热区域面积，实现了对待识别图像中存在的至少一处电流值热缺陷的缺陷面积大小的准确确定，从而便于后续更加准确度的定位到缺陷所在处进行后处理，以及便于后续相关人员对缺陷进行进一步分析处理。
21.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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。
23.图1a是根据本发明实施例一提供的一种电流致热型缺陷识别方法的流程图；
24.图1b是根据本发明实施例一提供的一种电流致热型缺陷的识别示意图；
25.图1c是根据本发明实施例一提供的一种电流致热型缺陷的识别示意图；
26.图1d是根据本发明实施例一提供的一种电流致热型缺陷的识别示意图；
27.图2是根据本发明实施例二提供的一种电流致热型缺陷识别方法的流程图；
28.图3是根据本发明实施例三提供的一种电流致热型缺陷识别装置的结构示意图；
29.图4是实现本发明实施例的电流致热型缺陷识别方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
30.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
31.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或
描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
32.实施例一
33.图1a为本发明实施例一提供了一种电流致热型缺陷识别方法的流程图，本实施例可适用于对变电站设备的电流致热型缺陷进行识别的情况，该方法可以由电流致热型缺陷识别装置来执行，该电流致热型缺陷识别装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该电流致热型缺陷识别装置可配置于电子设备中。如图1a所示，该方法包括：
34.s110、获取待识别红外图像。
35.其中，待识别红外图像可以是待进行电流致热型缺陷识别的各类变电站设备的红外图像。待识别红外图像可以由人工巡视采集获取，也可以由无人机或机器人等设备的自动巡视定期获取。
36.其中，待识别红外图像中包含有图像中各像素点的温度信息，即各像素点分别对应的像素点温度。
37.s120、确定待识别红外图像对应的至少一个高温起始点。
38.需要说明的是，通常存在电流致热型缺陷的变电站设备的红外图像中存在至少一个发热区域，各发热区域内存在相应的温度较高的像素点。因此，可以通过确定待识别红外图像中温度较高的像素点的方式，确定该待红外图像是否存在相应的发热区域。其中，高温起始点可以是待识别红外图像中像素点温度较高的像素点。
39.示例性的，待识别红外图像对应的高温起始点的确定方式可以由相关技术人员进行人为确定。具体可以根据待识别红外图像中各像素点对应的像素点温度确定待识别红外图像对应的至少一个高温起始点。
40.为实现对待识别红外图像对应的至少一个高温起始点的自动化确定，以及进一步提高对待识别红外图像对应的至少一个高温起始点的确定准确度，还可以采用以下方式进行确定。
41.在一个可选实施例中，确定待识别红外图像对应的至少一个高温起始点，包括：确定去除边界像素点的待识别图像中，各像素点分别对应的预设邻近区域内的目标像素点；根据各像素点的目标像素点对应的像素点温度，确定各像素点对应的高温起始点；将去重后的各高温起始点，确定为待识别红外图像对应的至少一个高温起始点。
42.其中，预设邻近区域可以由相关技术人员预先设定。例如，预设邻近区域可以是各像素点对应的右下方区域。示例性的，若当前像素点坐标为(x，y)，则该当前像素点的邻近区域内的目标像素点坐标分别为(x+1，y)、(x，y+1)和(x+1，y+1)。
43.其中，去除边界像素点与预设邻近区域有关。例如，若像素点的邻近区域为该像素点的右下方区域，则去除边界像素点的待识别红外图像可以是去除最下方1行像素点和去除最右侧1列像素点后的待识别红外图像。因为，相对于待识别图像中任一像素点而言，若预设邻近区域为右下方区域，则无法获取到最下方1行像素点和最右侧1列像素点对应的右下方区域内的目标像素点。
44.示例性的，在确定该像素点对应的目标像素点后，确定各目标像素点分别对应的
像素点温度，并选取像素点温度最高的目标像素点，作为该像素点的高温起始点。需要说明的是，待识别图像对应的各像素点分别对应的高温起始点可能存在重复的情况，因此，将去重后的各高温起始点，确定为待识别红外图像对应的至少一个高温起始点。
45.在一个具体实施例中，若待识别红外图像中存在p个像素点，任一像素点均可以确定对应的高温起始点，因此，p个像素点中可以确定出p个高温起始点。然而，p个高温起始点中可能存在重复的像素点，将去重后的各像素点，作为该待识别红外图像对应的至少一个高温起始点。针对待识别红外图像中的任一像素点进行举例说明。若该像素点a的坐标值为(x，y)，对应的目标像素点分别为a1(x+1，y)、a2(x，y+1)和a3(x+1，y+1)。其中，目标像素点a1、a2和a3的像素点温度分别为60℃、65℃和80℃。则将目标像素点a3作为像素点a的高温起始点。
46.本可选实施例通过确定去除边界像素点的待识别图像中，各像素点分别对应的预设邻近区域内的目标像素点；根据各像素点的目标像素点对应的像素点温度，确定各像素点对应的高温起始点；将去重后的各高温起始点，确定为待识别红外图像对应的至少一个高温起始点。上述方案实现了对待识别红外图像对应的至少一个高温起始点的自动化确定，以及提高了确定待识别红外图像对应的至少一个高温起始点的准确度。
47.s130、根据各高温起始点的相邻像素点的像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域。
48.其中，高温起始点的相邻像素点可以是与高温起始点具有相邻关系的像素点。例如，高温起始点为(x，y)，则高温起始点(x，y)的相邻像素点分别可以为(x-1，y)、(x+1，y)、(x，y+1)、(x，y-1)、(x-1，y-1)、(x-1，y+1)、(x+1，y-1)和(x+1，y+1)。
49.示例性的，可以通过高温起始点的像素点温度，以及高温起始点的相邻像素点对应的像素点温度，确定该高温起始点是否存在发热区域。
50.在一个可选实施例中，根据各高温起始点的相邻像素点的像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域，包括：针对各高温起始点，将该高温起始点的温度作为第一像素点温度；将高温起始点的相邻像素点的温度，作为第二像素点温度；根据第一像素点温度和第二像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域。
51.示例性的，针对任一高温起始点，其对应的相邻像素点的数量为至少一个。各相邻像素点的温度均为第二像素点温度。
52.示例性的，针对高温起始点a(x，y)，其对应的温度可以为第一像素温度。高温起始点a(x，y)对应的相邻像素点可以包括a1(x-1，y)、a2(x+1，y)、a3(x，y+1)、a4(x，y-1)、a5(x-1，y-1)、a6(x-1，y+1)、a7(x+1，y-1)和a8(x+1，y+1)。则a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7和a8对应的温度均为第二像素点温度。
53.示例性的可以根据第一像素点温度和第二像素点温度之间的温度大小，确定相应高温起始点是否存在发热区域。
54.可选的，若存在至少一个第二像素点温度大于第一像素点温度的相邻像素点，则确定相应高温起始点不存在发热区域；若不存在第二像素点温度大于第一像素点温度的相邻像素点，则确定相应高温起始点存在发热区域。
55.示例性的，针对任一高温起始点a，若其对应的相邻像素点为a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7和a8，且高温起始点a的第一像素点温度为60℃，若在相邻像素点a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7
和a8中存在对应第二像素点温度高于60℃的相邻像素点，则认为该高温起始点a不存在发热区域；若在相邻像素点a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7和a8中不存在对应第二像素点温度高于60℃的相邻像素点，则认为该高温起始点a存在发热区域。
56.s140、若存在至少一个高温起始点存在发热区域，则确定待识别红外图像所属变电站设备存在电流致热型缺陷。
57.示例性的，在待识别红外图像对应的至少一个高温起始点中，若存在至少一个高温起始点存在发热区域，则可以确定该待识别红外图像所属变电站设备存在电流致热型缺陷。
58.可以理解的是，本发明在对待识别红外图像进行识别后，若确定其存在电流致热型缺陷，则还可以进一步的确定待识别红外图像中电流致热型缺陷对应的发热区域的区域位置和区域大小，从而便于后续对缺陷部位的定位和进一步分析。
59.在一个可选实施例中，若高温起始点存在对应的发热区域，则根据高温起始点和高温起始点的邻近像素点分别对应的像素点温度，确定高温起始点对应的发热区域面积。
60.其中，邻近像素点可以是高温起始点周围的像素点，可以是高温起始点相邻像素点，也可以是高温起始点的相邻像素点对应的相邻像素点。
61.示例性的，可以通过将高温起始点的像素点温度和各邻近像素点的像素点温度进行比较的方式，确定高温起始点对应的发热区域面积。
62.在一个可选实施例中，根据高温起始点和高温起始点的邻近像素点分别对应的像素点温度，确定高温起始点对应的发热区域面积，包括：将高温起始点对应的相邻像素点所形成的区域作为第一发热区域；根据预设的确定顺序和第一区域判断条件，依次确定第一发热区域各第一像素点对应的第二发热区域；若存在不满足第二区域判断条件的第一像素点，则终止对第二发热区域的确定，并根据第一发热区域和各第二发热区域，确定高温起始点对应的发热区域面积。
63.其中，确定顺序和第一区域判断条件可以由相关技术人员进行预先设定。其中，确定顺序可以是第一发热区域内各第一像素点是否存在第二发热区域的确定顺序。即确定第一发热区域各第一像素点的第二发热区域的过程是依次进行的。
64.其中，第一区域判断条件可以是若该第一像素点的相邻像素点的像素点温度与该第一像素点的温度差值大于预设的温度阈值，则判断该第一像素点的相邻像素点，以及第一发热区域内的像素点数量之和是否大于等于预设像素数量阈值，若否，则继续确定该第一像素点的下一个相邻像素点是否满足上述条件，直到不满足第二区域判断条件时终止。其中，第二区域判断条件为该第一像素点的相邻像素点，以及第一发热区域内的像素点数量之和是否不大于预设像素阈值。
65.在一个可选实施例中，若各第一像素点均满足区域判断条件，则将第二发热区域所形成的区域作为第一发热区域，执行根据预设的确定顺序和区域判断条件，依次确定第一发热区域各第一像素点对应的第二发热区域。
66.在一个具体实施例中，如图1b所示的一种电流致热型缺陷的识别示意图，若存在高温起始点a，其相邻像素点分别为a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7和a8。按照a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7和a8的确定顺序，依次确定a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7和a8的像素点温度。若在确定过程中存在任一相邻像素点的像素点温度大于高温起始点a的像素点温度，则可以认为该高温起
始点a不存在发热区域；若基于预设的确定顺序确定完高温起始点a对应的全部相邻像素点，且不存在像素点温度大于高温起始点a的像素点温度的相邻像素点，则可以认为该高温起始点a存在发热区域。
67.若a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7和a8对应的像素点温度均不高于高温起始点a对应的像素点温度。则将像素点a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8以及a所形成的区域作为第一发热区域。按照预设的确定顺序，依次确定第一发热区域内的各第一像素点是否存在相应的第二发热区域。例如，确定顺序可以依次为a1、a2、a3、a4、a、a5、a6、a7和a8。
68.如图1c所示的一种电流致热型缺陷的识别示意图，针对第一像素点a1，其对应的相邻像素点可以包括a11、a12、a13、a14、a15、a2、a4和a。其中，由于a2、a4和a属于第一发热区域且为重复确认的像素点，因此可以仅将a11、a12、a13、a14和a15作为a1的相邻像素点进行第二发热区域的确定。按照预先设定的确定顺序依次确定，例如，预先设定的确定顺序可以为a11、a12、a13、a14和a15。首先判断像素点a11的像素点温度是否高于a1的像素点温度，若是，则无需在进行后续对a12、a13、a14和a15的确认，直接可以认为a1不存在相应的第二发热区域。若像素点a11的像素点温度不高于a1的像素点温度，则判断a11的像素点温度与a1的像素点温度的温度差值是否大于预设的温度阈值；若是，则继续判断像素点a11与第一发热区域内像素点的数量之和是否大于等于预设的像素阈值，即判断像素点a11、a1、a2、a3、a4、a、a5、a6、a7和a8的像素数量之和是否大于预设的像素数量阈值。若像素点a11与第一发热区域内像素点的数量之和大于等于预设的像素阈值，则终止对像素点a1的第二发热区域的确定，即终止对后续a12、a13、a14和a15的判断，即可认为像素点a1对应的第二发热区域为a11像素点所在位置。同时，终止后续对a2、a3、a4、a、a5、a6、a7和a8的第二发热区域的确定。即可认为a11、a1、a2、a3、a4、a、a5、a6、a7和a8所形成的区域即为高温起始点a的发热区域，对应的面积大小即为高温起始点a的发热区域面积大小。若像素点a11与第一发热区域内像素点的数量之和不大于等于预设的像素阈值，则基于预设的确定顺序，继续判断像素点a12是否满足上述条件。若a11的像素点温度与a1的像素点温度的温度差值不大于预设的温度阈值，则a11不属于a1的第二发热区域，基于预设的确定顺序，继续判断像素点a12是否满足上述条件。若像素点a1对应的相邻像素点a11、a12、a13、a14和a15均满足上述条件，则可以将a1、a11、a12、a13、a14和a15所形成的区域作为a1的第二发热区域。
69.基于相同的方式，可以依次对像素点a2、a3、a4、a、a5、a6、a7和a8是否存在第二发热区域进行确定。需要说明的是，对于已判断过的像素点，后续可以不再进行判断，如像素点a2的相邻像素点a12、a13、a1、a3、a4、a和a5均已判断过可以不再进行重复判断，节约时间和资源。若对第一发热区域内的各第一像素点均确定完毕，且均满足上述判断条件，则将第一发热区域和各第一像素点对应的第二发热区域进行合并，得到新的发热区域，并将该发热区域作为第一发热区域继续执行上述过程，直到不再满足上述判断条件后停止。对各第一像素点均确定完毕后，得到各第一像素点的第二发热区域，将第二发热区域和第一发热区域合并后得到新的发热区域作为第一发热区域。如图1d所示，若虚线框内的区域为将第一发热区域和第二发热区域合并后得到的新的发热区域，在满足上述判断条件的情况下，继续确定像素点a11、a12、a13、a3、a31、a51、a8、a81、a71、a62、a61、a15和a14分别对应的第二发热区域，直到不满足上述判断条件。其中，对于重复确认过的像素点可以不进行重复判断。
70.本发明实施例方案通过获取待识别红外图像；确定待识别红外图像对应的至少一个高温起始点；根据各高温起始点的相邻像素点的像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域；若存在至少一个所述高温起始点存在发热区域，则确定所述待识别红外图像所属变电站设备存在电流致热型缺陷。上述方案实现了对待识别图像所属变电站设备的电流制热型缺陷的自动化识别，提高了对电流致热型缺陷的识别准确度。通过在高温起始点存在对应的发热区域时，根据高温起始点和高温起始点的邻近像素点分别对应的像素点温度，确定高温起始点对应的发热区域面积，实现了对待识别图像中存在的至少一处电流值热缺陷的缺陷面积大小的准确确定，从而便于后续更加准确度的定位到缺陷所在处进行后处理，以及便于后续相关人员对缺陷进行进一步分析处理。
71.实施例二
72.图2为本发明实施例二提供的一种电流致热型缺陷识别方法的流程图，本实施例在上述实施例基础上还提出一种优选实施例，如图2所示，该方法包括：
73.对于一张待识别红外图像，首先确定多个局部温度最高的像素点，作为起始点；然后，从每个起始点出发，采用广度优先搜索算法向周围扩散，尝试扩散为同时满足温差阈值和像素阈值条件的连通区域；最后，将所有满足条件的连通区域作为电流致热型缺陷的发热区域，输出识别结果。具体步骤如下：
74.出现电流致热型缺陷的发热区域，其热点温度减去其周围相邻像素点的最高温度，应大于某个阈值，称之为温差阈值；同时，由于电流致热型缺陷发生在局部，所以出现电流致热型缺陷的发热区域在待识别图像中所占据的像素点应小于某个阈值，称之为像素阈值。
75.1、按照变电站设备红外图像的特点，将温差阈值设置为5℃，将像素阈值设置为100。
76.2、为待识别红外图像的每个像素点分配一个坐标值。设某个像素点是待识别图像从左往右第x列、从上往下第y行的像素点，则其坐标值为(x，y)。
77.3、为待识别红外图像的每个像素点分配一个检索值变量，表示该像素点是否已被检索。所有像素点的检索值均初始化为0，表示未被检索。
78.4、令起始点集合q为空集。
79.5、设待识别红外图像除了最下方1行和最右侧1列的像素点以外，共有p个像素点。逐行查找这p个像素点周围温度较高的像素点，作为起始点，查找方法如下：
80.5.1、令p等于1，p为像素点的索引。
81.5.2、对于第p个像素点，假设其坐标值为(x，y)，则读取该像素点以及坐标值为(x+1，y)、(x，y+1)、(x+1，y+1)的像素点对应的温度，并选择温度最高的像素点作为起始点，加入起始点集合q。若温度最高的像素点有多个，则随机选取1个温度最高的像素点加入起始点集合q。
82.5.3、若p等于p，表明所有像素点已查找完毕，继续执行步骤6；否则，令p自加1，重新执行步骤5.2。
83.6、令发热区域集合f为空集。
84.7、设起始点集合q中一共包含s个起始点；从起始点集合q中的每个起始点开始，向其周围进行扩散，以得到发热区域，扩散方法如下：
85.7.1、令s等于1，s为起始点的索引。
86.7.2、令扩散有效值为1；扩散有效值为1表示该起始点的扩散有效，能通过起始点扩散得到发热区域，扩散有效值为0则表示该起始点的扩散无效，无法形成发热区域。
87.7.3、令发热点集合r为空集。
88.7.4、将第s个起始点作为发热点，加入发热点集合r。
89.7.5、令检索点集合j为空集。
90.7.6、将第s个起始点的检索值置为1，然后将其作为检索点，加入检索点集合j。
91.7.7、令c等于检索点集合j中检索点的数量；然后对检索点集合j中的每个检索点，采用广度优先搜索方法进行相邻区域像素点的检索，检索方法如下：
92.7.7.1、令下级检索点集合j'为空集。
93.7.7.2、令c等于1，c为检索点的索引。
94.7.7.3、对于第c个检索点，对以该检索点为中心的3
×
3像素区域中一共9个像素点进行判别，判别方法如下：
95.7.7.3.1、令n等于1，n为3
×
3像素区域中像素点的索引。
96.7.7.3.2、如果3
×
3像素区域中第n个像素点的检索值为1，则直接执行步骤7.7.3.6；否则继续执行步骤7.7.3.3。
97.7.7.3.3、如果3
×
3像素区域中第n个像素点的温度高于第c个检索点的温度，则令扩散有效值为0，直接执行步骤7.8；否则继续执行步骤7.7.3.4。
98.7.7.3.4、如果3
×
3像素区域中第n个像素点的温度高于第c个检索点的温度减去温差阈值，则继续执行步骤7.7.3.5；否则直接执行步骤7.7.3.6。
99.7.7.3.5、如果发热点集合r中发热点的数量大于像素阈值，则令扩散有效值为0后，直接执行步骤7.8；否则，将3
×
3像素区域中第n个像素点加入发热点集合r，并将第n个像素点的检索值置为1，然后将第n个像素点加入下级检索点集合j'。
100.7.7.3.6、若n等于9，表明已完成3
×
3像素区域中像素点的判别，继续执行步骤7.7.4；否则，令n自加1，重新执行步骤7.7.3.2。
101.7.7.4、若c等于c，表明检索点集合j中的所有检索点均已完成检索，继续执行步骤7.7.5；否则，令c自加1，重新执行步骤7.7.3。
102.7.7.5、如果下级检索点集合j'是空集，则继续执行步骤7.8；否则，令检索点集合j等于下级检索点集合j'后，重新执行步骤7.7。
103.7.8、将发热点集合r中每个像素点的检索值重新置为0。
104.7.9、如果扩散有效值为1，则将发热点集合r加入发热区域集合f后，继续进行步骤7.10；否则说明扩散无效，直接进行步骤7.10。
105.7.10、若s等于s，表明所有起始点都已完成扩散，继续进行步骤8；否则，令s自加1，重新执行步骤7.2。
106.8、若发热区域集合f为空集，则输出“待识别红外图像不存在电流致热型缺陷”的提示；否则，输出“待识别红外图像存在电流致热型缺陷”的提示，并输出发热区域集合f，发热区域集合f中的每个发热点集合所表示的发热区域即为待识别图像中的每个电流致热型缺陷区域。
107.实施例三
108.图3为本发明实施例三提供的一种电流致热型缺陷识别装置的结构示意图。本发明实施例所提供的一种电流致热型缺陷识别装置，该装置可适用于对变电站设备的电流致热型缺陷进行识别的情况，该电流致热型缺陷识别装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，如图3所示，该装置具体包括：红外图像获取模块301、高温起始点确定模块302、发热区域确定模块303和缺陷识别模块304。其中，
109.红外图像获取模块301，用于获取待识别红外图像；
110.高温起始点确定模块302，用于确定所述待识别红外图像对应的至少一个高温起始点；
111.发热区域确定模块303，用于根据各所述高温起始点的相邻像素点的像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域；
112.缺陷识别模块304，用于若存在至少一个所述高温起始点存在发热区域，则确定所述待识别红外图像所属变电站设备存在电流致热型缺陷。
113.本发明实施例方案通过获取待识别红外图像；确定待识别红外图像对应的至少一个高温起始点；根据各高温起始点的相邻像素点的像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域；若存在至少一个所述高温起始点存在发热区域，则确定所述待识别红外图像所属变电站设备存在电流致热型缺陷。上述方案实现了对待识别图像所属变电站设备的电流制热型缺陷的自动化识别，提高了对电流致热型缺陷的识别准确度。通过在高温起始点存在对应的发热区域时，根据高温起始点和高温起始点的邻近像素点分别对应的像素点温度，确定高温起始点对应的发热区域面积，实现了对待识别图像中存在的至少一处电流值热缺陷的缺陷面积大小的准确确定，从而便于后续更加准确度的定位到缺陷所在处进行后处理，以及便于后续相关人员对缺陷进行进一步分析处理。
114.可选的，所述发热区域确定模块303，包括：
115.第一像素点温度确定单元，用于针对各所述高温起始点，将该高温起始点的温度作为第一像素点温度；
116.第二像素点温度确定单元，用于将所述高温起始点的相邻像素点的温度，作为第二像素点温度；
117.发热区域确定单元，用于根据所述第一像素点温度和所述第二像素点温度，确定相应高温起始点是否存在发热区域。
118.可选的，所述发热区域确定单元，包括：
119.第一发热区域确定子单元，用于若存在至少一个第二像素点温度大于所述第一像素点温度的相邻像素点，则确定相应高温起始点不存在发热区域；
120.第二发热区域确定子单元，用于若不存在所述第二像素点温度大于所述第一像素点温度的相邻像素点，则确定相应高温起始点存在发热区域。
121.可选的，所述高温起始点确定模块302，包括：
122.目标像素点确定单元，用于确定去除边界像素点的待识别图像中，各像素点分别对应的预设邻近区域内的目标像素点；
123.高温起始点确定单元，用于根据各所述像素点的所述目标像素点对应的像素点温度，确定各所述像素点对应的高温起始点；
124.高温起始点去重单元，用于将去重后的各所述高温起始点，确定为所述待识别红
外图像对应的至少一个高温起始点。
125.可选的，所述装置还包括：
126.发热区域面积确定模块，用于若所述高温起始点存在对应的发热区域，则根据所述高温起始点和所述高温起始点的邻近像素点分别对应的像素点温度，确定所述高温起始点对应的发热区域面积。
127.可选的，所述发热区域面积确定模块，包括：
128.第一发热区域确定单元，用于将所述高温起始点对应的相邻像素点所形成的区域作为第一发热区域；
129.第二发热区域确定单元，用于根据预设的确定顺序和第一区域判断条件，依次确定所述第一发热区域各第一像素点对应的第二发热区域；
130.发热区域面积确定单元，用于若存在不满足第二区域判断条件的第一像素点，则终止对所述第二发热区域的确定，并根据所述第一发热区域和各所述第二发热区域，确定所述高温起始点对应的发热区域面积。
131.可选的，所述发热区域面积确定模块，还包括：
132.第一区域判断单元，用于若各所述第一像素点均满足第一区域判断条件，则将所述第二发热区域所形成的区域作为第一发热区域，执行所述根据预设的确定顺序和区域判断条件，依次确定所述第一发热区域各第一像素点对应的第二发热区域。
133.本发明实施例所提供的电流致热型缺陷识别装置可执行本发明任意实施例所提供的电流致热型缺陷识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
134.实施例4
135.图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
136.如图4所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器(rom)42、随机访问存储器(ram)43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器(rom)42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器(ram)43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、rom 42以及ram 43通过总线44彼此相连。输入/输出(i/o)接口45也连接至总线44。
137.电子设备40中的多个部件连接至i/o接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
138.处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适
当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如电流致热型缺陷识别方法。
139.在一些实施例中，电流致热型缺陷识别方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到ram 43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的电流致热型缺陷识别方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行电流致热型缺陷识别方法。
140.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
141.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
142.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
143.为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
144.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部
件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
145.计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
146.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
147.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。