(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 202210370038.2 (22)申请日 2022.04.08 (71)申请人 上海电气集团股份有限公司 地址 200336 上海市长 宁区兴义路8号3 0层 (72)发明人 毛晴　漆昇翔　刘文奇　钟臻怡　 (74)专利代理 机构 上海弼兴律师事务所 31283 专利代理师 罗朗　林嵩 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 变压设备的运行状态检测模 型的训练、 检测 方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种变压设备的运行状态检 测模型的训练、 检测方法及系统， 所述训练方法 包括： 获取所述变压设备在不同工况下的预设角 度的历史图像数据； 对所述历史图像数据的检测 目标和所述检测目标的状态进行标注； 所述检测 目标的状态用于反映所述变压设备的运行状态； 基于目标检测算法构建运行状态检测模型； 将经 过标注的所述历史图像数据输入到所述运行状 态检测模型进行训练以得到所述目标运行状态 检测模型。 该方法适应多种角度的图像的目标检 测， 可以通过固定式安装的球形监控相机采集图 像， 可相较导轨式机器人和移动机器人的采集方 式具备较低的成本； 模型可直接对状态进行识 读， 减少了检测步骤， 提高了对非智 能仪表识别 与检测的准确性和效率。 权利要求书2页 说明书12页 附图5页 CN 114998715 A 2022.09.02 CN 114998715 A 1.一种变压设备的运行状态检测模型的训练方法， 其特 征在于， 所述训练方法包括： 获取所述变压设备在不同工况 下的预设角度的历史图像数据； 对所述历史图像数据的检测目标和所述检测目标的状态进行标注； 所述检测目标的状 态用于反映所述变压设备的运行状态； 基于目标检测算法构建运行状态检测模型； 将经过标注的所述历史图像数据输入到所述运行状态检测模型进行训练以得到目标 运行状态检测模型。 2.如权利要求1所述的训练方法， 其特征在于， 所述检测目标包括所述变压设备的信号 灯、 空气开关、 旋钮开关或指针仪表中的至少一种； 对所述历史图像数据的检测目标和所述检测目标的状态进行 标注的步骤 包括： 拉框框出所述信号灯并基于所述信号灯的颜色和亮灭状态添加标签； 和/或， 拉框框出所述空气开关并基于所述空气开关的开关状态添加标签； 和/或， 拉框框出所述旋钮开关并基于所述旋钮开关的位置状态添加标签； 和/或， 拉框框出所述指针仪表。 3.如权利要求1所述的训练方法， 其特征在于， 在对所述历史图像数据的检测目标和所 述检测目标的状态进行 标注的步骤后， 所述训练方法还 包括： 对经过标注的所述历史图像数据进行图像尺度归一 化和图像标准 化处理。 4.如权利要求1所述的训练方法， 其特征在于， 基于目标检测算法构建运行状态检测模 型的步骤 包括： 在目标检测算法的卷积神经网络的主干网络后添加特 征金字塔网络以提取通用特 征； 添加区域 生成网络以根据所述 通用特征提取候选边界框； 添加全连接层以对所述 候选边界框进行类别分类和边界框回归以得到模型输出。 5.如权利要求1所述的训练方法， 其特征在于， 基于目标检测算法构建运行状态检测模 型的步骤 包括： 在深度残差网络ResNet50的主干网络后添加特征金字塔网络以对输入图像进行特征 提取， 所述特征金字塔网络包括自下而上、 自上而下和横向连接的三个部分以将各个层级 的特征进行融合以得到经 过融合的通用特 征； 添加区域生成网络， 所述区域生成网络包括3 ×3卷积层、 分类卷积和回归卷积， 所述区 域生成网络用于根据所述通用特征提取候选边界框并获取所述候选边界框的类别信息和 位置信息； 添加两个全连接层分支以基于所述类别信息和所述位置信息分别对所述候选边界框 进行类别分类处理和边界框回归处理， 得到所述输入图像中各个所述候选边界框的检测结 果和检测位置 。 6.如权利要求1所述的训练方法， 其特征在于， 将经过标注的所述历史图像数据输入到 所述运行状态检测模型进行训练的步骤 包括： 将经过标注的所述历史图像数据进行数据增强处理后输入到所述运行状态检测模型 进行训练。 7.一种变压设备的运行状态的检测方法， 其特 征在于， 所述检测方法包括： 获取所述变压设备的预设角度的图像数据；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114998715 A 2将所述图像数据输入到利用如权利要求1 ‑6所述的变压设备的运行状态检测模型的训 练方法得到的运行状态检测模型中 以得到框出检测目标并标出所述检测目标 的状态的图 像数据； 基于所述框出检测目标并标出所述检测目标的状态的图像数据检测所述变压设备的 运行状态。 8.一种变压设备的运行状态检测模型的训练系统， 其特 征在于， 所述训练系统包括： 历史图像数据获取模块， 用于获取所述变压设备在不同工况下的预设角度的历史图像 数据； 检测目标状态标注模块， 用于对所述历史图像数据的检测目标和所述检测目标的状态 进行标注； 所述检测目标的状态用于反映所述变压设备的运行状态； 状态检测模型构建模块， 用于基于目标检测算法构建运行状态检测模型； 状态检测模型训练模块， 用于将经过标注的所述历史图像数据输入到所述运行状态检 测模型进行训练以得到目标运行状态检测模型。 9.一种变压设备的运行状态的检测系统， 其特 征在于， 所述检测系统包括： 图像数据获取模块， 用于获取 所述变压设备的预设角度的图像数据； 检测目标框出模块， 用于将所述图像数据输入到利用 如权利要求8所述的变压设备的 运行状态检测模型的训练系统得到的运行状态检测模型中 以得到框出检测目标并标出所 述检测目标的状态的图像数据； 运行状态检测模块， 用于基于所述框出检测目标并标出所述检测目标的状态的图像数 据检测所述变压设备的运行状态。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在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权利要求1至6任一项所述 的变压设备的运行状态检测模型的训练方法或如权利要求7所述的变压设备的运行状态的 检测方法。 11.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的变压设备的运行状态检测模型 的训练 方法或如权利要求7 所述的变压设备的运行状态的检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114998715 A 3