CN118823288A - 器具图像采集方法、装置、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种器具图像采集方法、装置、计算机设备及可读存储介质。方法包括：根据获取的器具图像拍摄指令，确定器具拍摄位置信息；若器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则采用预设的第一图像采集设备，基于器具拍摄位置信息对目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像；对参考重点器具图像中的目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具中的各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度；根据各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果；根据图像检测结果，确定目标重点器具图像。采用本申请，能够实现对电力设施相关的器具图像采集的稳定性和可靠性。

Description

器具图像采集方法、装置、计算机设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及图像数据处理技术领域，特别是涉及一种器具图像采集方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

在电力输电线路检测领域中，通常需要对电力设施进行定期巡检，排查故障。传统的电力设施巡检过程通常需要耗费大量人力和物力资源，并且存在着一定的安全隐患。随着无人机技术的成熟和普及，越来越多的电力公司开始将无人机应用于电力设施的巡检工作中。

在目前已有的无人机设备巡检的相关领域中，通常是为无人机预先设定好导航路线，由无人机基于导航路线自主的靠近电力设施进行图像采集，并将采集的图片上传云端以实现对电力设施图像分析，以排查故障等。

然而，无人机在实际作业的现场可能存在众多的突发情况，例如天气等原因，导致无人机在对电力设施进行图像采集过程中稳定性较差，采集得到的电力设施的图像质量较低，且图像采集效率较低，从而影响后续对电力设施采集图像的进一步分析。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种器具图像采集方法、装置、计算机设备及可读存储介质，能够实现对电力设施相关的器具进行图像采集的稳定性和可靠性。

第一方面，本申请提供了一种器具图像采集方法，包括：

根据获取的器具图像拍摄指令，确定器具拍摄位置信息；器具图像拍摄指令为针对目标器具进行图像采集的指令；

若器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则采用预设的第一图像采集设备，基于器具拍摄位置信息对目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像；

对参考重点器具图像中的目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具中的各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度；

根据各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果；

根据图像检测结果，确定目标重点器具图像。

第二方面，本申请提供了一种器具图像采集装置，包括：

第一确定模块，用于根据获取的器具图像拍摄指令，确定器具拍摄位置信息；器具图像拍摄指令为针对目标器具进行图像采集的指令；

第一采集模块，用于若器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则采用预设的第一图像采集设备，基于器具拍摄位置信息对目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像；

第一识别模块，用于对参考重点器具图像中的目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具中的各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度；

检测模块，用于根据各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果；

第二确定模块，用于根据图像检测结果，确定目标重点器具图像。

第三方面，本申请提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现上述的器具图像采集方法中的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的器具图像采集方法中的步骤。

第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的器具图像采集方法中的步骤。

上述器具图像采集方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，通过对参考重点器具图像中的目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具所属参考图像位置区域和区域置信度，并根据各个参考图像位置区域和区域置信度，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，并根据图像可靠性检测结果，确定目标重点器具图像，实现了对电力设施相关的器具进行图像采集的稳定性和可靠性，通过对器具图像进行实时图像识别和可靠性检测，降低了外部因素和内部因素对采集得到的器具图像带来的清晰度较差、器具位置偏移等不利影响，提高了采集得到的器具图像的图像精准度、准确度和清晰度。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种器具图像采集方法的应用环境图；

图2为本申请实施例提供的第一种器具图像采集方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的第二种器具图像采集方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的第三种器具图像采集方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种器具图像采集装置的结构框图；

图6为本申请实施例提供的一种计算机设备的内部结构图；

图7为本申请实施例提供的另一种计算机设备的内部结构图；

图8为本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的器具图像采集方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过通信网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端102可以但不限于是各种具有图像采集功能和定位并控制自身移动功能的计算机设备，例如可以是无人机、遥感飞行器和遥感车辆等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

如图2所示，本申请实施例提供了一种器具图像采集方法，以该方法应用于图1中的终端102或服务器104为例进行说明。可以理解的是，计算机设备可以包括终端和服务器中的至少一种。该方法包括以下步骤：

S202、根据获取的器具图像拍摄指令，确定器具拍摄位置信息；器具图像拍摄指令为针对目标器具进行图像采集的指令。

其中，目标器具可以是任意电力设施或设备，例如，可以是杆塔、输电塔或输电线路等。目标器具还可以是电力设施或设备上的重点部位器具，例如，可以是杆塔上的绝缘子。

其中，器具图像拍摄指令可以为重点器具拍摄指令，也可以为隐患部位拍摄指令。重点器具拍摄指令可以是指令发起方对某目标器具或某目标器具上的重点部位器具进行图像采集的指令；隐患部位拍摄指令可以是指令发起方对预测可能存在安全隐患的目标器具或目标器具上的重点部位器具进行图像采集的指令，例如，对可能发生断路或短路的目标器具进行图像采集等。

其中，器具拍摄位置信息可以包括器具拍摄的位置坐标信息、高度信息和姿态信息等。姿态信息可以包括角度信息，如偏航角度和俯仰角度等。

示例性的，以应用场景为无人机为例进行举例说明，无人机在获取到指令发起方发起的对目标器具的器具图像拍摄指令后，可以对图像拍摄指令进行指令解析，得到对目标器具的拍摄位置坐标信息、高度信息和姿态信息等。可选的，若无人机在对目标器具的图像拍摄指令进行指令解析后仅得到拍摄的位置坐标信息和高度信息，则无人机可以基于位置坐标信息和高度信息，确定自身的姿态信息。

S204、若器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则采用预设的第一图像采集设备，基于器具拍摄位置信息对目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像。

其中，第一图像采集设备可以是相机、扫描仪或摄像机等。不同器具图像拍摄指令的指令处理方式不同。

示例性的，若获取的器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则根据器具拍摄位置信息，控制自身设备移动至目标器具所属范围内的目标位置处，并调整自身设备在目标位置处理的位姿和角度。具体的，可以控制自身设备根据器具拍摄位置信息中的拍摄位置坐标信息和高度信息，移动至目标位置，并根据姿态信息控制自身设备的位姿和角度。

以无人机应用场景为例，无人机基于器具拍摄位置信息控制自身移动至目标位置后，根据预设的第一图像采集设备，对目标位置处的目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像。需要说明的是，若对目标器具的重点部位器具进行图像采集，由于重点部位器具在目标器具上的数量为一个或多个，例如绝缘子，则采集得到的参考重点器具图像中可以包括至少一个重点部位器具的图像。

需要说明的是，当存在外在因素，如天气原因，或内在因素，如定位信号原因时，可能造成图像采集作业过程中器具拍摄位置的偏差，例如在姿态上可能存在5～10度的误差，与目标器具之间的距离上可能存在2m的误差，从而导致对拍摄得到的参考重点器具图像在清晰度、准确度或可靠性等维度上存在或多或少或大或小的问题。因此，需要基于以上维度，对参考重点图像进行进一步的分析处理。

S206、对参考重点器具图像中的目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具中的各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度。

示例性的，可以将参考重点器具图像输入至预先训练得到的器具识别检测模型中进行图像识别，得到模型输出图像。其中，模型输出图像中包括目标器具所属参考图像位置区域的区域检测框和相应区域检测框的区域置信度。其中，区域置信度用于表征区域检测框内的目标器具属于相应器具类别的可靠程度或可信程度。区域置信度越高，表示对区域检测框内的目标器具属于相应器具类别的可信程度越高；区域置信度越低，表示对区域检测框内的目标器具属于相应器具类别的可信程度越低。

其中，器具识别检测模型可以由相关技术人员进行预先训练得到，本实施例还提供一种器具识别检测模型的模型训练方式。具体的，获取历史周期下的包含有电力设备领域下不同种类或类型的器具的训练样本图片，对训练样本图片中的不同种类或类型的器具图像进行图像标注，具体可以是标注器具所属区域的区域位置信息和器具类型信息，作为训练样本图片的真实标注信息。将大量的训练样本图像输入至预先构建的网络模型中，得到模型输出的预测结果。其中，预设的网络模型可以为ResNet(Residual Network，残差网络)等。根据模型输出的预测结果和真实标注信息，对网络模型进行模型迭代训练，直到模型满足预先设定的训练结束条件，得到器具识别检测模型。其中，训练结束条件可以是损失值趋于稳定，或者达到预先设定的模型迭代次数，本实施例对此不进行限制。

S208、根据各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果。

示例性的，针对参考重点器具图像中任一参考图像位置区域，判断该参考图像位置区域的区域置信度是否大于预设的置信度阈值，若是，则认为该参考图像位置区域的图像可靠性检测通过；若否，则认为该参考图像位置区域的图像可靠性检测未通过。其中，置信度阈值可以由相关技术人员根据实际经验值或实验值进行预先设定，例如，置信度阈值可以设定为0.9。

若各目标器具的参考图像位置区域的可靠性检测均通过，则可以确定该参考重点器具图像的图像可靠性检测通过；若存在任一目标器具的参考图像位置区域的可靠性检测未通过，则可以确定该参考重点器具图像的图像可靠性检测未通过。

S210、根据图像检测结果，确定目标重点器具图像。

若图像检测结果为可靠性检测通过，则可以认为参考重点器具图像中，对目标器具的区域位置定位和器具类型识别足够精准，此时，可以认为参考重点器具图像的可靠性、清晰度和精准度较高，可以用于后续的图像分析和处理。因此，当参考重点器具图像的可靠性检测通过时，将参考重点器具图像确定为目标重点器具图像。

若图像检测结果为可靠性检测未通过，则可以认为参考重点图像中，对目标器具的区域位置定位和器具类型识别精准度不够，此时，可以认为参考重点器具图像的可靠性、清晰度和精准度较低，可能受到外部环境因素或内部信号因素的影响较大，该参考重点器具图像无法用于后续的图像分析和处理。因此，需要基于器具拍摄位置信息，对目标器具再次进行图像采集，并对采集后的器具图像再次进行图像识别，直到采集得到的器具图像满足可靠性检测结果，将满足可靠性检测结果的器具图像确定为目标重点器具图像。

可见，在本申请实施例中，通过基于器具拍摄位置信息，对目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像，对参考重点器具图像中的目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具所属参考图像位置区域和区域置信度，根据各个参考图像位置区域和区域置信度，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果，根据图像检测结果，确定目标重点器具图像，实现了对电力设施相关的器具进行图像采集的稳定性和可靠性，通过对器具图像进行实时图像识别和可靠性检测，降低了外部因素和内部因素对采集得到的器具图像带来的清晰度较差、器具位置偏移等不利影响，提高了采集得到的器具图像的图像精准度、准确度和清晰度。

图3为本申请实施例提供的另一种器具图像采集方法的流程示意图。本实施例在上述实施例的基础上进行进一步地优化。如图3所示，该方法包括：

S302、根据获取的器具图像拍摄指令，确定器具拍摄位置信息；器具图像拍摄指令为针对目标器具进行图像采集的指令。

S304、若器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则采用预设的第一图像采集设备，基于器具拍摄位置信息对目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像。

S306、对参考重点器具图像中的目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具中的各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度。

S308、确定参考重点器具图像中的参考图像位置区域的第一区域数量。

示例性的，可以对参考重点器具图像中的参考图像位置区域所对应的区域检测框进行识别，并将识别到的区域检测框的数量作为第一区域数量。

S310、确定各个区域置信度中满足预设的置信度检测条件的参考图像位置区域的第二区域数量。

其中，置信度检测条件可以是参考图像位置区域的区域置信度大于预设的置信度阈值。

示例性的，将各区域置信度中，大于预设的置信度预知的参考图像位置区域的区域数量确定为第二区域数量。

S312、根据第一区域数量和第二区域数量，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果。

示例性的，确定第二区域数量和第一区域数量之间的比值，并判断该比值是否大于预设的比值阈值；若是，则认为对参考重点器具图像的可靠性检测通过；若否，则认为对参考重点器具图像的可靠性检测未通过。其中，比值阈值可以由相关技术人员根据实际经验值或实验值进行预先设定，例如，比值阈值可以设定为80％。

S314、根据图像检测结果，确定目标重点器具图像。

可见，在本实施例中，通过确定参考重点器具图像中的参考图像位置区域的第一区域数量，以及确定各区域置信度中满足预设的置信度检测条件的参考图像位置区域的第二区域数量，并根据第一区域数量和第二区域数量，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果，实现了对图像可靠性检测结果的容错性，避免了对器具图像识别过程中存在的微量偏差对可靠性检测结果的影响，在微量偏差不影响器具图像可靠性检测结果的前提下，降低了微量偏差对总体检测结果的影响。

在一些实施例中，根据第一区域数量和第二区域数量，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果，包括：

根据第一区域数量和第二区域数量，基于预设的第一可靠性检测条件，确定参考重点器具图像的第一可靠性检测；

若第一可靠性检测不通过，则获取至少一张标准器具参考图像；标准器具参考图像中的标准器具与目标器具类型相同；

将各个参考图像位置区域内的器具图像分别与各个标准器具参考图像进行图像相似度对比，得到各个参考图像位置区域内的器具图像对应的相似度比较结果；

根据各个参考图像位置区域内的器具图像对应的相似度比较结果，基于预设的第二可靠性检测条件，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果。

其中，第一可靠性检测条件可以是判断第二区域数量和第一区域数量之间的比值是否大于预设的比值阈值。示例性的，若第二区域数量和第一区域数量之间的比值大于预设的比值阈值，则参考重点器具图像的第一可靠性检测通过；若第二区域数量和第一区域数量之间的比值不大于预设的比值阈值，则参考重点器具图像的第一可靠性检测未通过。

若参考重点器具图像的第一可靠性检测未通过，则获取至少一张与目标器具的器具类型相同的标准器具参考图像。其中，不同器具类型的标准器具参考图像的图像数量可以为一张或多张，具体可以由相关技术人员进行预先拍摄或采集得到，并预先进行图像分类存储。例如，针对杆塔器具类型，其标准器具参考图像可以是在不同维度或角度拍摄得到的清晰且标准的杆塔图像。

针对任一参考图像位置区域，若相同器具类型下仅存在唯一一张标准器具参考图像，则将该区域内的器具图像与该标准器具参考图像进行相似度比对，得到相似度比较结果；若比对相似度大于预先设定的相似度阈值，则确定该参考图像位置区域内的器具图像的可靠性检测通过；若比对相似度不大于预先设定的相似度阈值，则确定该参考图像位置区域内的器具图像的可靠性检测未通过。

若相同器具类型下存在多张标准器具参考图像，则将该区域内的器具图像与各标准器具参考图像分别进行相似度对比，得到各相似度比较结果。若各相似度比较结果中，比对相似度大于相似度阈值的结果数量与标准器具参考图像的图像数量之间的比值大于预设的比值阈值，则确定该参考图像位置区域内的器具图像的可靠性检测通过；若各相似度比较结果中，比对相似度大于相似度阈值的结果数量与标准器具参考图像的图像数量之间的比值不大于预设的比值阈值，则确定该参考图像位置区域内的器具图像的可靠性检测未通过。

针对参考重点器具图像中各参考图像位置区域的可靠性检测结果，若可靠性检测通过的参考图像位置区域的区域数量，与参考图像位置区域的区域总数量之间的比值大于预设的比值阈值，则确定参考重点器具图像进行图像可靠性检测通过；若可靠性检测通过的参考图像位置区域的区域数量，与参考图像位置区域的区域总数量之间的比值不大于预设的比值阈值，则确定参考重点器具图像进行图像可靠性检测未通过。

需要说明的是，本实施例中的用于对比不同结果的对比阈值的设定可以相同，也可以不同，具体可以由相关技术人员根据实际需求进行预先设定，本实施例对此不进行限制。

可选的，本实施例还可以将参考重点区域图像与标准器具参考图像进行直接比较，具体可以是基于标准器具参考图像，对参考重点区域图像的图像像素点进行遍历，确定与标准器具参考图像的相似度较高的位置区域图像，确定参考重点区域图像中位置区域图像的面积或数量，并基于面积或数量进行可靠性检测。例如可以是面积大于预设面积阈值，或数量大于预设数量阈值等。

可见，在本实施例中，通过在确定参考重点器具图像的第一可靠性检测结果未通过的情况下，将各参考图像位置区域内的器具图像分别与各标准器具参考图像进行图像相似度确定，得到各参考图像位置区域内的器具图像分别对应的相似度比较结果，并根据各相似度比较结果，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果，实现了对参考重点器具图像的二次可靠性检测，提高了对参考重点器具图像的可靠性检测准确度，从而进一步提高了后续得到的目标重点器具图像的图像精准度。

图4为本申请实施例提供的另一种器具图像采集方法的流程示意图。本实施例在上述实施例的基础上进行进一步地优化。如图4所示，该方法包括：

S402、根据获取的器具图像拍摄指令，确定器具拍摄位置信息；器具图像拍摄指令为针对目标器具进行图像采集的指令。

S404、若器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则采用预设的第一图像采集设备，基于器具拍摄位置信息对目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像。

S406、对参考重点器具图像中的目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具中的各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度。

S408、根据各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果。

S410、若图像检测结果为可靠性检测通过，则根据各个目标器具的参考图像位置区域，确定图像矫正系数。

其中，目标器具的参考图像位置区域可以是目标器具在参考重点器具图像中的相对位置区域。图像矫正系数可以是执行主体设备对自身设备的位姿矫正系数，具体可以包括移动距离、偏移角度和偏移量等，其中，偏移角度还可以包括横向偏移角度和纵向偏移角度；偏移量还可以包括横向偏移量或纵向偏移量。

示例性的，可以根据目标器具的参考图像的位置区域，基于目标器具对应的预设观测需求，确定图像矫正系数。需要说明的是，不同器具类型的目标器具对应的预设观测需求可以相同，也可以不同。例如，若目标器具为杆塔，则预设观测需求可以是目标器具的参考图像位置区域位于参考重点器具图像的图像中央位置处。若目标器具为绝缘子，则预设观测需求可以为参考图像位置区域的像素大小是否满足预先设定的像素宽度或像素高度。

具体的，以目标器具为杆塔为例，若杆塔的参考图像位置区域未处于参考重点器具图像的中央位置处，则可以根据杆塔的参考图像位置区域和参考重点器具图像的中央位置区域，确定移动距离。以目标器具为绝缘子为例，若绝缘子的参考图像位置区域的像素大小未满足预先设定的像素宽度或像素高度，则根据参考图像位置区域的像素大小和预先设定的像素大小，确定移动距离、偏移角度和偏移量等。

S412、根据图像矫正系数，确定矫正后的器具拍摄位置信息。

S414、基于矫正后的器具拍摄位置信息，对目标器具进行图像采集，得到目标重点器具图像。

以无人机为执行主体为例，无人机可以根据确定的图像矫正系数，确定矫正后的器具拍摄位置信息，例如，矫正后的位置坐标和矫正后的偏移角度等。无人机基于矫正后的器具拍摄位置信息，控制自身设备移动至相应位置处，并基于矫正后的器具拍摄位置信息，调整自身方向和角度，完成调整后对目标器具进行图像采集，得到目标重点器具图像。

可见，在本实施例中，根据各目标器具的参考图像位置区域，确定图像矫正系数，根据图像矫正系数，确定矫正后的器具拍摄位置信息，并基于矫正后的器具拍摄位置信息，对目标器具进行图像采集，得到目标重点器具图像，实现了对参考重点器具图像的图像矫正，避免了由于外部环境因素或设备内部因素在图像采集过程中带来的影响，从而进一步提高了目标重点器具图像的图像可靠性和精准度。

在一些实施例中，根据各个目标器具的参考图像位置区域，确定图像矫正系数，包括：

根据各个参考图像位置区域的区域位置坐标，确定各个参考图像位置区域内的器具图像与第一图像采集设备之间的物体距离；

根据各个参考图像位置区域的区域位置坐标，确定各个参考图像位置区域的区域中心值；

根据各个参考图像位置区域的物体距离和区域中心值，确定图像矫正系数。

其中，物体距离可以是目标器具距离第一图像采集设备之间的相机距离。示例性的，可以根据区域位置坐标，基于视距参考表，确定参考图像位置区域内的器具图像与第一图像采集设备之间的物体距离。其中，视距参考表中记录有不同尺度的物体在相机中不同距离下的长款对照关系。

针对任一参考图像位置区域的区域位置坐标，可以根据该区域位置坐标，确定该参考图像位置区域的区域中心坐标点，并将该区域中心坐标点作为该参考图像位置区域的区域中心值。需要说明的是，区域中心坐标点为相对于参考图像位置区域的中心坐标点。

根据参考图像位置区域的物体距离和区域中心值，确定器具图像的偏移值；根据各参考图像位置区域内的器具图像的偏移值，基于预设的群体优化函数，确定最优深度的目标拍摄位置。根据目标拍摄位置和执行主体设备的当前所在位置，可以推导确定图像矫正系数。

可见，在本实施例中，通过根据各参考图像位置区域的区域位置坐标，确定各参考图像位置区域内的器具图像与第一图像采集设备之间的物体距离，根据各参考图像位置区域的区域位置坐标，确定各参考图像位置区域的区域中心值，并根据各参考图像位置区域的物体距离和区域中心值，确定图像矫正系数，提高了对图像矫正系数的确定准确度，从而进一步实现了后续对目标重点器具图像的精准采集。

需要说明的是，在实际的器具巡检作业过程中，可能存在器具设备断路或短路等原因造成器具损坏的情况，而器具短路或断路对器具设备带来的直接影响是设备局部温度急剧升高。因此，可以基于此特性，结合器具巡检作业实际需求，对器具设备的突发情况进行监测。

在一些实施例中，该器具图像采集还包括：

若器具图像拍摄指令为隐患部位拍摄指令，则采用预设的第二图像采集设备，基于器具拍摄位置信息对隐患器具进行图像采集，得到热红外线图像；

对热红外线图像进行图像识别，得到至少一个满足预设温度条件的器具隐患位置区域；

根据各个器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定目标器具隐患部位图像。

其中，根据器具设备的隐患部位可能存在温度急剧升高的特性，因此，第二图像采集设备可以选择红外摄像头。

示例性的，根据器具拍摄位置信息，控制自身设备移动至隐患器具所属范围内的目标位置处，对隐患设备进行图像采集，得到热红外线图像。其中，热红外线图像可以为热力图。对红外线图像进行图像识别，具体可以通过预先训练得到的深度学习模型对红外线图像进行特征提取，得到至少一个满足预设温度条件的器具隐患位置区域。需要说明的是，由于温度较高区域在红外线图像中所呈现的特征为颜色较深，因此，可以基于该特性对器具隐患位置区域进行区域提取。其中，预设温度条件可以为区域像素点大于预设像素点阈值。

其中，器具隐患判断条件可以由相关技术人员根据实际需求进行预先设定，例如，器具隐患判断条件可以为隐患位置区域的区域面积大于预设区域面积阈值。

具体的，若各器具隐患位置区域的区域面积之和不大于预设区域面积阈值，则可以认为该位置区域的器具未存在一定的安全隐患，则将热红外线图像作为目标器具隐患部位图像。若各器具隐患位置区域的区域面积之和大于预设区域面积阈值，则可以认为该位置区域的器具存在一定的安全隐患，则可以根据器具隐患位置区域，调整拍摄位置、偏移角度和偏移量，对器具隐患位置区域进行近距离拍摄，得到目标器具隐患部位图像，以供后续基于图像进行安全隐患分析等。

可见，在本实施例中，通过采用预设的第二图像采集设备，对隐患器具进行图像采集，得到热红外线图像，对热红外线图像进行图像识别，得到至少一个满足预设温度条件的器具隐患位置区域，并根据各器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定目标器具隐患部位图像，实现了对可能存在隐患器具的图像采集和图像分析，从而进一步实现了对隐患器具的位置判断，提高了对隐患位置区域的图像采集精准度，为后续隐患器具的图像分析提供便利。

在一些实施例中，根据各个器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定目标器具隐患部位图像，包括：

根据各个器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定是否满足预设的目标隐患图片拍摄条件的图像判断结果；

若图像判断结果为满足目标隐患图片拍摄条件，则根据各个器具隐患位置区域，确定红外图像矫正系数；

根据红外图像矫正系数，确定隐患部位拍摄位置信息；

采用第一图像采集设备基于隐患部位拍摄位置信息，对隐患器具进行图像采集，得到目标器具隐患部位图像。

示例性的，若器具隐患位置区域的区域面积之和大于预设的区域面积阈值，则确定满足预设的目标隐患图片拍摄条件；若器具隐患位置区域的区域面积之和不大于预设的区域面积阈值，则确定不满足预设的目标隐患图片拍摄条件。若满足预设的目标隐患图片拍摄条件，则根据各器具隐患位置区域，确定红外图像矫正系数。具体的，可以根据各器具隐患位置区域的区域位置坐标，确定各器具隐患位置区域的隐患器具图像与第二图像采集设备之间的物体距离；根据各器具隐患位置区域的区域坐标，确定各器具隐患位置区域的区域中心值；根据各器具隐患位置区域的物体距离和区域中心值，确定红外图像矫正系数。

根据红外图像矫正系数，确定隐患部位拍摄位置信息，并采用第一图像采集设备基于隐患部位拍摄位置信息，对隐患器具进行图像采集，得到目标隐患器具图像。需要说明的是，采用第一图像采集设备，对隐患器具进行图像采集的目的是为更加清晰的获取到存在隐患器具的彩色图像。

可见，在本实施例中，通过在确定满足预设的目标隐患图片拍摄条件时，根据各器具隐患位置区域，确定红外图像矫正系数，并根据红外图像矫正系数，确定隐患部位拍摄位置信息，采用第一图像采集设备基于隐患部位拍摄位置信息，对隐患器具进行图像采集，得到目标隐患器具图像，实现了对隐患器具的目标隐患器具图像的获取，提高了对目标隐患器具图像的采集精准度，使得得到的目标器具图像的可靠性较高，从而便于后续对隐患器具图像的精准分析。

应该理解的是，虽然如上述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种器具图像采集装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个器具图像采集装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于器具图像采集方法的限定，在此不再赘述。

如图5所示，本申请实施例提供了一种器具图像采集装置500，包括：

第一确定模块502，用于根据获取的器具图像拍摄指令，确定器具拍摄位置信息；器具图像拍摄指令为针对目标器具进行图像采集的指令；

第一采集模块504，用于若器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则采用预设的第一图像采集设备，基于器具拍摄位置信息对目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像；

第一识别模块506，用于对参考重点器具图像中的目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具中的各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度；

检测模块508，用于根据各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果；

第二确定模块510，用于根据图像检测结果，确定目标重点器具图像。

在一些实施例中，在根据各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果方面，检测模块508具体用于：

确定参考重点器具图像中的参考图像位置区域的第一区域数量；

确定各个区域置信度中满足预设的置信度检测条件的参考图像位置区域的第二区域数量；

根据第一区域数量和第二区域数量，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果。

在一些实施例中，在根据第一区域数量和第二区域数量，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果方面，检测模块508具体用于：

根据第一区域数量和第二区域数量，基于预设的第一可靠性检测条件，确定参考重点器具图像的第一可靠性检测；

若第一可靠性检测不通过，则获取至少一张标准器具参考图像；标准器具参考图像中的标准器具与目标器具类型相同；

将各个参考图像位置区域内的器具图像分别与各个标准器具参考图像进行图像相似度对比，得到各个参考图像位置区域内的器具图像对应的相似度比较结果；

根据各个参考图像位置区域内的器具图像对应的相似度比较结果，基于预设的第二可靠性检测条件，对参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果。

在一些实施例中，在根据图像检测结果，确定目标重点器具图像方面，第二确定模块510具体用于：

若图像检测结果为可靠性检测通过，则根据各个目标器具的参考图像位置区域，确定图像矫正系数；

根据图像矫正系数，确定矫正后的器具拍摄位置信息；

基于矫正后的器具拍摄位置信息，对目标器具进行图像采集，得到目标重点器具图像。

在一些实施例中，在根据各个目标器具的参考图像位置区域，确定图像矫正系数方面，第二确定模块510具体用于：

根据各个参考图像位置区域的区域位置坐标，确定各个参考图像位置区域内的器具图像与第一图像采集设备之间的物体距离；

根据各个参考图像位置区域的区域位置坐标，确定各个参考图像位置区域的区域中心值；

根据各个参考图像位置区域的物体距离和区域中心值，确定图像矫正系数。

在一些实施例中，器具图像采集装置500还包括：

热红外线图像确定模块，用于若器具图像拍摄指令为隐患部位拍摄指令，则采用预设的第二图像采集设备，基于器具拍摄位置信息对隐患器具进行图像采集，得到热红外线图像；

热红外线图像识别模块，用于对热红外线图像进行图像识别，得到至少一个满足预设温度条件的器具隐患位置区域；

隐患部位图像确定模块，用于根据各个器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定目标器具隐患部位图像。

在一些实施例中，在根据各个器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定目标器具隐患部位图像方面，隐患部位图像确定模块具体用于：

根据各个器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定是否满足预设的目标隐患图片拍摄条件的图像判断结果；

若图像判断结果为满足目标隐患图片拍摄条件，则根据各个器具隐患位置区域，确定红外图像矫正系数；

根据红外图像矫正系数，确定隐患部位拍摄位置信息；

采用第一图像采集设备基于隐患部位拍摄位置信息，对隐患器具进行图像采集，得到目标器具隐患部位图像。

上述器具图像采集装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)及通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储器具图像采集相关的数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述的器具图像采集方法中的步骤。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元及输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现上述的器具图像采集方法中的步骤。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏；该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图6或图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一些实施例中，如图8所示提供了一种计算机可读存储介质的内部结构图，计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一些实施例中，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(FerroelectricRandom Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(StaticRandom Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种器具图像采集方法，其特征在于，包括：

根据获取的器具图像拍摄指令，确定器具拍摄位置信息；所述器具图像拍摄指令为针对目标器具进行图像采集的指令；

若所述器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则采用预设的第一图像采集设备，基于所述器具拍摄位置信息对所述目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像；

对所述参考重点器具图像中的所述目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具中的各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度；

根据各个所述目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对所述参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果；

根据所述图像检测结果，确定目标重点器具图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对所述参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果，包括：

确定所述参考重点器具图像中的参考图像位置区域的第一区域数量；

确定各个所述区域置信度中满足预设的置信度检测条件的参考图像位置区域的第二区域数量；

根据所述第一区域数量和所述第二区域数量，对所述参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一区域数量和所述第二区域数量，对所述参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果，包括：

根据所述第一区域数量和所述第二区域数量，基于预设的第一可靠性检测条件，确定所述参考重点器具图像的第一可靠性检测；

若所述第一可靠性检测不通过，则获取至少一张标准器具参考图像；所述标准器具参考图像中的标准器具与所述目标器具类型相同；

将各个所述参考图像位置区域内的器具图像分别与各个所述标准器具参考图像进行图像相似度对比，得到各个所述参考图像位置区域内的器具图像对应的相似度比较结果；

根据各个所述参考图像位置区域内的器具图像对应的相似度比较结果，基于预设的第二可靠性检测条件，对所述参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像检测结果，确定目标重点器具图像，包括：

若所述图像检测结果为可靠性检测通过，则根据各个所述目标器具的参考图像位置区域，确定图像矫正系数；

根据所述图像矫正系数，确定矫正后的器具拍摄位置信息；

基于所述矫正后的器具拍摄位置信息，对所述目标器具进行图像采集，得到目标重点器具图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述目标器具的参考图像位置区域，确定图像矫正系数，包括：

根据各个所述参考图像位置区域的区域位置坐标，确定各个所述参考图像位置区域内的器具图像与所述第一图像采集设备之间的物体距离；

根据各个所述参考图像位置区域的区域位置坐标，确定各个所述参考图像位置区域的区域中心值；

根据各个所述参考图像位置区域的物体距离和区域中心值，确定图像矫正系数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述器具图像拍摄指令为隐患部位拍摄指令，则采用预设的第二图像采集设备，基于所述器具拍摄位置信息对隐患器具进行图像采集，得到热红外线图像；

对所述热红外线图像进行图像识别，得到至少一个满足预设温度条件的器具隐患位置区域；

根据各个所述器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定目标器具隐患部位图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定目标器具隐患部位图像，包括：

根据各个所述器具隐患位置区域，基于预设的器具隐患判断条件，确定是否满足预设的目标隐患图片拍摄条件的图像判断结果；

若所述图像判断结果为满足所述目标隐患图片拍摄条件，则根据各个所述器具隐患位置区域，确定红外图像矫正系数；

根据所述红外图像矫正系数，确定隐患部位拍摄位置信息；

采用所述第一图像采集设备基于所述隐患部位拍摄位置信息，对所述隐患器具进行图像采集，得到目标器具隐患部位图像。

8.一种器具图像采集装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于根据获取的器具图像拍摄指令，确定器具拍摄位置信息；所述器具图像拍摄指令为针对目标器具进行图像采集的指令；

第一采集模块，用于若所述器具图像拍摄指令为重点器具拍摄指令，则采用预设的第一图像采集设备，基于所述器具拍摄位置信息对所述目标器具进行图像采集，得到参考重点器具图像；

第一识别模块，用于对所述参考重点器具图像中的所述目标器具进行图像识别，得到至少一个目标器具中的各个目标器具的参考图像位置区域和区域置信度；

检测模块，用于根据各个所述目标器具的参考图像位置区域和区域置信度，对所述参考重点器具图像进行图像可靠性检测，得到图像检测结果；

第二确定模块，用于根据所述图像检测结果，确定目标重点器具图像。

9.一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的器具图像采集方法的步骤。

10.一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权利要求1至7中任一项所述的器具图像采集方法的步骤。