CN117788378A - 输电线路故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种输电线路故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，包括：利用摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，其中所述摄像装置包括固定装置或无人机装置，所述固定装置用于采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息，所述无人机装置用于采集两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息；将所述运行图像信息输入至故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果，其中所述故障检测模型为对初始检测模型进行训练，得到对输电线路故障进行判断的模型。本公开实现了对于输电线路故障的精准诊断，避免了人为主观因素对诊断结果的影响，提高了故障诊断的准确率。

Description

输电线路故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及输电线路故障处理领域，尤其涉及一种输电线路故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着电网输电规模逐步扩大，为了降低电能损耗，输电线路的电压等级不断提高，而输电线路故障的概率也相应提升。电缆线路外部运行环境的变化日趋多样且复杂，电缆线路安全隐患陡增，并且遭受外力破坏事件频发。

当前由于输电线路所处环境复杂，不能及时掌握输电线路通道环境状况，同时存在检测盲区，不但增加人工巡检作业强度，也增加了输电线路跳闸风险。线路所处环境复杂，巡线作业点多面广，人员不足、管控能力有限等问题日益凸显。

有鉴于此，如何实现对于输电线路进行有效检测，实现对于输电线路是否存在故障进行精准诊断，成为了一个重要的解决问题。

发明内容

有鉴于此，本公开的目的在于提出一种输电线路故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决或部分解决上述问题。

基于上述目的，本公开的第一方面提供了一种输电线路故障诊断方法，所述方法包括：

利用摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，其中所述摄像装置包括固定装置或无人机装置，所述固定装置用于采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息，所述无人机装置用于采集两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息；

将所述运行图像信息输入至故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果，其中所述故障检测模型为对初始检测模型进行训练，得到对输电线路故障进行判断的模型。

基于同一发明构思，本公开的第二方面提出了一种输电线路故障诊断装置，包括：

图像信息获取模块，被配置为利用摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，其中所述摄像装置包括固定装置或无人机装置，所述固定装置用于采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息，所述无人机装置用于采集两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息；

故障诊断模块，被配置为将所述运行图像信息输入至故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果，其中所述故障检测模型为对初始检测模型进行训练，得到对输电线路故障进行判断的模型。

基于同一发明构思，本公开的第三方面提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上所述的输电线路故障诊断方法。

基于同一发明构思，本公开的第四方面提出了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上所述的输电线路故障诊断方法。

从上述可以看出，本公开提出一种输电线路故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，利用固定装置采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息，利用无人机装置采集两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息。通过两种不同的摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，实现了对于不同区域输电线路的运行图像信息的准确获取的同时，减小了人为进行故障识别的难度。将运行图像信息输入至预先训练完成的故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果，故障检测结果即为目标输电线路是否存在故障的结果。通过训练完成的故障检测模型对运行图像信息进行识别，得到故障检测结果更加准确，实现了对于输电线路故障的精准诊断，避免了人为主观因素对诊断结果的影响，提高了故障诊断的准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本公开或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术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公开的实施例，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。

图1为本公开实施例的输电线路故障诊断方法的流程图；

图2为本公开实施例的输电线路故障诊断装置的结构框图；

图3为本公开实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本公开实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

本公开涉及的名词解释如下：

GPS：全球定位系统(Global Positioning System，GPS)，是一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航的定位系统，它在全球任何地方以及近地空间都能够提供准确的地理位置、车行速度及精确的时间信息。

基于上述描述，本实施例提出了一种输电线路故障诊断方法，如图1所示，所述方法包括：

步骤101，利用摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，其中所述摄像装置包括固定装置或无人机装置，所述固定装置用于采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息，所述无人机装置用于采集两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息。

具体实施时，通过摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，其中所述摄像装置包括固定装置或无人机装置，所述固定装置与所述无人机装置均可与系统进行通信。所述运行图像信息包括视频信息或图片信息，所述运行图像信息为输电线路上的电线的图像。

固定装置为设置在输电线塔杆周围或输电线塔杆上的，用于采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息的装置。所述固定装置可以为摄像头，所述摄像头的种类包括下列至少之一：数字摄像头、红外摄像头、夜视摄像头及模拟摄像头。

所述固定装置可以对输电线路进行全天候、全场景高清在线监控，同时支持多种抓拍模式，具体包括：手动抓拍、定时抓拍、自动抓拍及告警标识图片抓拍等。同时，还可以获取实时视频，视频实时存储，按需获取，具备录制小视频功能。对于重点杆塔或线路当前状态的人工预警，线路巡视和管理人员可以在没有安装监控的线路杆塔上人工植入杆塔当前关注等级，当前关注的问题，处理措施，负责人，有效期限，现场图片等相关信息，可以在线路拓扑图上直观的显示出来，并可以通过多种方式通知相关人员。

无人机装置可对输电线路进行巡检，进而获取两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息。所述无人机装置的种类包括下列至少之一：固定翼无人机、旋翼无人机、无人飞艇、伞翼无人机及扑翼无人机。

所述无人机装置支持巡视计划的制定、发布、变更和查询功能，同时还可查询历史巡检数据(巡检图片等)，可以对测倾数据、气象数据、设备电池电量、设备故障等进行统计查询。还可支持设备日志和视频下载。

步骤102，将所述运行图像信息输入至故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果，其中所述故障检测模型为对初始检测模型进行训练，得到对输电线路故障进行判断的模型。

具体实施时，预先对初始检测模型进行训练，得到故障检测模型后，将采集到的运行图像信息输入至所述故障检测模型。利用故障检测模型对运行图像信息进行分析识别处理，输出故障诊断结果，所述故障诊断结果即为所述目标在输电线路是否存在故障的信息。

通过上述方案，利用固定装置采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息，利用无人机装置采集两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息。通过两种不同的摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，实现了对于不同区域输电线路的运行图像信息的准确获取。将运行图像信息输入至预先训练完成的故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果，故障检测结果即为目标输电线路是否存在故障的结果。通过训练完成的故障检测模型对运行图像信息进行识别，得到故障检测结果更加准确，实现了对于输电线路故障的精准诊断。

在一些实施例中，若所述摄像装置为无人机装置，在步骤101之前还包括：

步骤a，获取目标输电线路的起点信息与终点信息，根据所述起点信息及所述终点信息查找目标航线。

具体实施时，当利用无人机装置采集目标输电线路的运行图像信息时，首先获取目标输电线路的起点信息及终点信息，基于所述起点信息及所述终点信息查找数据库，得到目标航线。其中所述数据库中存储有起点信息及终点信息与目标航线的对应关系，所述对应关系形式可以包括下列至少之一：关系表、函数关系、曲线关系及柱状图关系，本实施例中优选为信息表形式。

步骤b，将所述目标航线发送至无人机装置，以供无人机装置根据所述目标航线进行巡检，采集所述目标输电线路的运行图像信息。

具体实施时，在查找到目标航线后，将所述目标航线发送至无人机装置。无人机装置接收所述目标航线后，按照所述目标航线进行巡视，并对所述目标航线对应的目标输电线路的运行图像信息进行采集。

通过上述方案，在无人机装置进行巡检前，首先确定需要进行检测的目标输电线路对应的起点与终点。根据起点与终点确定目标线路后，将目标线路发送给无人机装置，以供无人机装置按照目标线路进行巡检，避免无人机装置采集的运行图像信息并非目标输电线路的运行图像信息，提高了后续对于目标输电线路是否存在故障的判断的准确性。

在一些实施例中，所述故障检测模型的训练过程，包括：

步骤A，获取输电线路的历史故障运行图像信息及所述历史故障运行图像信息对应的故障类型。

具体实施时，获取输电线路的历史故障运行图像信息及所述历史故障运行图像信息对应的故障类型。历史故障运行图像信息为当前时刻之前预设时间范围内的历史故障运行图像信息。示例性地，当前时刻之前预设时间范围为当前时刻前的半个小时、二十四小时或者一周前。

所述历史故障运行图像信息对应的故障类型为经过人为确定的故障类型，保证了故障确定的准确性，所述故障类型包括山火、覆冰、树木过高、漂移物、烟雾或外部设备遮挡。

步骤B，将所述历史故障运行图像信息及所述历史故障运行图像信息对应的故障类型输入至初始检测模型进行迭代训练。

具体实施时，将获取到的历史故障运行图像信息及所述历史故障运行图像信息对应的故障类型输入至初始检测模型中进行训练。其中，所述初始检测模型可以为RNN、CNN、ANN或RCNN等神经网络模型，本实施例中，对于模型的神经网络结构不做具体限定。

步骤C，确定迭代次数大于预设阈值时，迭代训练完成，得到故障检测模型。

具体实施时，对初始检测模型进行迭代训练时，记录迭代次数。直至所述迭代次数达到预设次数时，所述初始检测模型训练完成，得到故障检测模型。

在一些实施例中，在步骤A之后，具体还包括：

对获取到的历史故障运行图像信息进行预处理，即对历史故障运行图像信息进行图像预处理。所述图像预处理的方法包括下列至少之一：图像增强、滤波处理、降噪处理、对比度调整、归一化处理、边缘检测处理、灰度化处理或形态学操作处理，所述形态学操作处理包括腐蚀处理、膨胀处理、先腐蚀再膨胀或先膨胀再腐蚀。

在一些实施例中，在步骤102之后，还包括：

步骤10a，若确定所述故障诊断结果为目标输电线路存在故障，获取所述故障诊断结果对应的故障类型信息。

具体实施时，当由故障检测模型输出的故障诊断结果为目标输电线路存在故障，则获取所述故障诊断结果对应的故障类型信息。因在由初始检测模型得到故障检测模型的训练过程中，输入初始检测模型的训练数据中包括故障类型信息，因此训练完成的故障检测模型对目标输电线路的运行图像信息进行识别分析时，除能识别到目标输电线路是否存在故障外，还可在确定目标输电线路存在故障时，识别出所述目标输电线路的故障类型。

步骤10b，获取所述运行图像信息对应的摄像装置的位置信息，将所述位置信息、所述故障类型信息及所述运行图像信息输出，以供用户对所述目标输电线路进行维护。

具体实施时，当摄像装置为固定装置时，每个摄像装置具有唯一的设备号，同时摄像装置在将运行图像信息传给系统时，会将自身的设备号与运行图像信息进行匹配，对应一起传给系统。即在获取运行图像信息时，还会一同获取到拍摄所述运行图像信息对应的摄像装置的设备号。通过所述摄像装置的设备号即可确定对应的输电线杆塔，即所述运行图像信息对应的摄像装置的位置信息。

当摄像装置为无人机装置时，在摄像装置每次采集目标输电线路的运行图像信息时，会同时获取自身的位置信息，无人机装置获取自身位置信息的方法可以为利用GPS系统或北斗卫星系统进行获取。无人机装置将所述自身位置信息并与所述运行图像信息一同存储。在获取运行图像信息时，会同时获取到摄像装置在采集时获取的自身位置信息。

将位置信息、故障类型信息及运行图像信息输出，以供用户对所述目标输电线路进行维护。

示例性地，将位置信息、故障类型信息及运行图像信息发送至前端显示装置，以提醒用户在位置信息对应的位置，输电线路存在故障，具体的故障类型是什么以及发生故障的图片，提醒用户进行查看维护。

另一示例，将位置信息、故障类型信息及运行图像信息发送至与系统进行通信连接的其他终端，其中所述其他终端包括下列至少之一：车辆、手机、手表、平板电脑、计算机或手环等。以提醒用户在位置信息对应的位置，输电线路存在故障，具体的故障类型是什么以及发生故障的图片，提醒用户进行查看维护。

在一些实施例中，在步骤10b之后，还包括：

步骤10c，获取预先存储的线路图，其中所述线路图中包含所述目标输电线路。

具体实施时，系统中预先存储有包含目标输电线路的线路图，所述线路图可以为只包含所述目标输电线路的线路图，也可以为包含所述目标输电线路及与所述目标输电线路同区域的其他输电线路的线路图，还可以为包含全部输电线路的线路图。本实施例中，对线路图包含的具体范围不做限定。

步骤10d，根据所述位置信息在所述线路图上查找对应的目标位置，将所述故障诊断结果及所述故障类型信息在所述目标位置进行标记。

具体实施时，在确定目标输电线路存在故障，确定对应的摄像装置的位置信息后，在获取到的线路图中查找对应的目标位置。在所述目标位置处，标记所述故障诊断结果及故障类型信息。同时，还可将运行图像信息一同标记在所述目标位置处。

在一些实施例中，摄像装置采集运行图像信息时，还会记录采集时间。进而在目标位置进行标记时，还可将采集时间一同进行标记。以供后续用户调取查看线路图时，可直观查看到是否有输电线路发生过故障，以及发生故障的故障类型，发生故障时的图像以及故障的时间。

在一些实施例中，在步骤102之后，还包括：

步骤10A，若确定所述故障诊断结果为目标输电线路不存在故障，根据缺陷识别算法对所述运行图像信息进行缺陷识别。

具体实施时，当由故障检测模型输出的故障诊断结果为目标输电线路不存在故障时，利用缺陷识别算法对运行图像信息进行识别，进一步确定所述运行图像信息是否确实不存在故障。所述缺陷识别算法包括下列至少之一：缺陷检测算法、基于机器学习的缺陷检测算法或基于深度学习的缺陷检测算法。

步骤10B，若确定所述运行图像信息存在缺陷，对所述缺陷进行标注处理，得到缺陷图像信息。

具体实施时，当利用缺陷识别算法识别到运行图像信息中存在缺陷时，对缺陷进行标注处理，得到缺陷图像信息。后续可将所述缺陷图像信息发送至终端，以供用户对所述缺陷图像信息进行查看。

通过上述方案，在故障检测模型输出目标输电线路不存在故障时，利用缺陷识别算法对目标输电线路的运行图像信息进行再次判断，进一步确定目标输电线路是否确实不存在故障，避免因出现新的故障类型，但故障检测模型还未对此类故障进行学习，导致无法识别造成损失的问题。

在一些实施例中，在步骤10B之后，还包括：

步骤10C，将所述缺陷图像信息输出。

步骤10D，接收与所述缺陷图像信息对应的反馈信息，其中所述反馈信息中包含用户输入的对应所述缺陷图像信息的缺陷故障类型。

具体实施时，得到缺陷图像信息后，将所述缺陷图像信息输出给用户，由用户查看缺陷图像信息后，输入与所述缺陷图像信息对应的反馈信息，所述反馈信息即为所述缺陷图像信息中的缺陷对应的缺陷故障类型信息。

步骤10E，根据所述缺陷图像信息及所述缺陷图像信息对应的缺陷故障类型对所述故障检测模型进行训练，得到更新后的故障检测模型。

具体实施时，将缺陷图像信息及其对应的缺陷故障类型输入至故障检测模型中，训练所述故障检测模型，以供故障检测模型进行再次学习，得到更新后的故障检测模型。使得故障检测模型当再次遇到所述缺陷故障类型时，可以检测出对应的故障类型信息。

需要说明的是，本公开实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本公开实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。

需要说明的是，上述对本公开的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种输电线路故障诊断装置。

参考图2，图2为实施例的输电线路故障诊断装置，包括：

图像信息获取模块201，被配置为利用摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，其中所述摄像装置包括固定装置或无人机装置，所述固定装置用于采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息，所述无人机装置用于采集两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息；

故障诊断模块202，被配置为将所述运行图像信息输入至故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果，其中所述故障检测模型为对初始检测模型进行训练，得到对输电线路故障进行判断的模型。

在一些实施例中，所述装置还包括航线确定模块，所述航线确定模块具体包括：

目标航线确定单元，被配置为获取目标输电线路的起点信息与终点信息，根据所述起点信息及所述终点信息查找目标航线；

目标航线发送单元，被配置为将所述目标航线发送至无人机装置，以供无人机装置根据所述目标航线进行巡检，采集所述目标输电线路的运行图像信息。

在一些实施例中，所述装置还包括模型训练模块，所述模型训练模块具体包括：

图像信息获取单元，被配置为获取输电线路的历史故障运行图像信息及所述历史故障运行图像信息对应的故障类型；

模型训练单元，被配置为将所述历史故障运行图像信息及所述历史故障运行图像信息对应的故障类型输入至初始检测模型进行迭代训练；

迭代判断单元，被配置为确定迭代次数大于预设阈值时，迭代训练完成，得到故障检测模型。

在一些实施例中，所述装置还包括信息输出模块，所述信息输出模块具体包括：

故障类型获取单元，被配置为若确定所述故障诊断结果为目标输电线路存在故障，获取所述故障诊断结果对应的故障类型信息；

信息输出单元，被配置为获取所述运行图像信息对应的摄像装置的位置信息，将所述位置信息、所述故障类型信息及所述运行图像信息输出，以供用户对所述目标输电线路进行维护。

在一些实施例中，所述信息输出模块还包括信息标记单元，所述信息标记单元具体包括：

线路图获取子单元，被配置为获取预先存储的线路图，其中所述线路图中包含所述目标输电线路；

信息标记子单元，被配置为根据所述位置信息在所述线路图上查找对应的目标位置，将所述故障诊断结果及所述故障类型信息在所述目标位置进行标记。

在一些实施例中，所述装置还包括信息标注模块，所述信息标注模块具体包括：

缺陷识别单元，被配置为若确定所述故障诊断结果为目标输电线路不存在故障，根据缺陷识别算法对所述运行图像信息进行缺陷识别；

信息标注单元，被配置为若确定所述运行图像信息存在缺陷，对所述缺陷进行标注处理，得到缺陷图像信息。

在一些实施例中，所述信息标注模块还包括缺陷类型判断单元，所述缺陷类型判断单元具体包括：

信息输出子单元，被配置为将所述缺陷图像信息输出；

缺陷类型接收子单元，被配置为接收与所述缺陷图像信息对应的反馈信息，其中所述反馈信息中包含用户输入的对应所述缺陷图像信息的缺陷故障类型；

训练子单元，被配置为根据所述缺陷图像信息及所述缺陷图像信息对应的缺陷故障类型对所述故障检测模型进行训练，得到更新后的故障检测模型。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本公开时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的输电线路故障诊断方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的输电线路故障诊断方法。

图3示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。

处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。

存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。

输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。

通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。

总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。

需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。

上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的输电线路故障诊断方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的输电线路故障诊断方法。

本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的输电线路故障诊断方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

可以理解的是，在使用本公开中各个实施例的技术方案之前，均会通过恰当的方式对所涉及的个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户，并获得用户的授权。

例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确的提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主的选择是否向执行本公开技术方案的操作的电子设备、应用程序、服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息。

作为一种可选的但非限定的实现方式，响应于接受到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件。

可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本公开的实现方式构成限定，其他满足相关法律法规的方式也可应用于本公开的实现方式中。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本公开实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本公开实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本公开实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本公开实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本公开实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。

本公开实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本公开实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种输电线路故障诊断方法，其特征在于，包括：

利用摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，其中所述摄像装置包括固定装置或无人机装置，所述固定装置用于采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息，所述无人机装置用于采集两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息；

将所述运行图像信息输入至故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果，其中所述故障检测模型为对初始检测模型进行训练，得到对输电线路故障进行判断的模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述摄像装置为无人机装置，

在利用摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息之前，还包括：

获取目标输电线路的起点信息与终点信息，根据所述起点信息及所述终点信息查找目标航线；

将所述目标航线发送至无人机装置，以供无人机装置根据所述目标航线进行巡检，采集所述目标输电线路的运行图像信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障检测模型的训练过程，包括：

获取输电线路的历史故障运行图像信息及所述历史故障运行图像信息对应的故障类型；

将所述历史故障运行图像信息及所述历史故障运行图像信息对应的故障类型输入至初始检测模型进行迭代训练；

确定迭代次数大于预设阈值时，迭代训练完成，得到故障检测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述运行图像信息输入至故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果之后，还包括：

若确定所述故障诊断结果为目标输电线路存在故障，获取所述故障诊断结果对应的故障类型信息；

获取所述运行图像信息对应的摄像装置的位置信息，将所述位置信息、所述故障类型信息及所述运行图像信息输出，以供用户对所述目标输电线路进行维护。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在获取所述运行图像信息对应的摄像装置的位置信息之后，还包括：

获取预先存储的线路图，其中所述线路图中包含所述目标输电线路；

根据所述位置信息在所述线路图上查找对应的目标位置，将所述故障诊断结果及所述故障类型信息在所述目标位置进行标记。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述运行图像信息输入至故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果之后，还包括：

若确定所述故障诊断结果为目标输电线路不存在故障，根据缺陷识别算法对所述运行图像信息进行缺陷识别；

若确定所述运行图像信息存在缺陷，对所述缺陷进行标注处理，得到缺陷图像信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在得到缺陷图像信息之后，还包括：

将所述缺陷图像信息输出；

接收与所述缺陷图像信息对应的反馈信息，其中所述反馈信息中包含用户输入的对应所述缺陷图像信息的缺陷故障类型；

根据所述缺陷图像信息及所述缺陷图像信息对应的缺陷故障类型对所述故障检测模型进行训练，得到更新后的故障检测模型。

8.一种输电线路故障诊断装置，其特征在于，包括：

图像信息获取模块，被配置为利用摄像装置采集目标输电线路的运行图像信息，其中所述摄像装置包括固定装置或无人机装置，所述固定装置用于采集输电线杆塔周围的目标输电线路的运行图像信息，所述无人机装置用于采集两个输电线杆塔之间的目标输电线路的运行图像信息；

故障诊断模块，被配置为将所述运行图像信息输入至故障检测模型，经由所述故障检测模型输出所述目标输电线路对应的故障诊断结果，其中所述故障检测模型为对初始检测模型进行训练，得到对输电线路故障进行判断的模型。

9.一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的输电线路故障诊断方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7任一所述的输电线路故障诊断方法。