(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 202210508333.X (22)申请日 2022.05.11 (71)申请人 国网冀北电力有限公司电力科 学研 究院 地址 100045 北京市西城区复兴门外地 藏 庵南巷一 号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 赵志宇　曹天植　王晓斐　王丰　 陈瑞　王长瑞　李梁　刘博　 梁伟宸　王亚娟　李烜　刘苗　 谢欢　黄天啸　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 崔博　叶明川(51)Int.Cl. G06V 20/00(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种电气表计是否破损的识别方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种电气表计是否破损的识别 方法及装置， 涉及识别技术领域。 所述方法包括： 获取待识别图片； 所述待识别图片为通过摄像头 拍摄的包含有电气表计的图片； 基于电气表计破 损识别模型对 所述待识别图片进行识别， 得到所 述待识别图片中电气表计是否破损的识别结果。 所述装置 执行上述方法。 本发明实施例提供的电 气表计是否破损的识别方法及装置， 减少了人 力， 提高了识别电气表计的工作效率。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114782795 A 2022.07.22 CN 114782795 A 1.一种电气表计是否破损的识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取待识别图片； 所述待识别图片为 通过摄像头拍摄的包 含有电气表计的图片； 基于电气表计破损识别模型对所述待识别图片进行识别， 得到所述待识别图片中电气 表计是否破损的识别结果； 其中， 所述电气表计破损识别模型为基于有破损表计图片和无破损表计图片训练残差 网络得到的。 2.根据权利要求1所述的电气表计是否破损的识别方法， 其特征在于， 在对所述电气表 计破损识别模型训练之前， 所述电气表计是否破损的识别方法包括： 收集可作为训练样本的有破损表计样本图片和无破损表计样本图片； 对所述有破损表计样本图片和所述无破损表计样本图片进行数据处理， 得到标准化转 换矩阵； 基于实例化的数据集生成迭代器， 从所述标准化转换矩阵中选取每次模型训练 的批量 数据， 将所述批量数据输入所述迭代器， 并将所述迭代器输出的数据作为训练模型 的迭代 弹出数据。 3.根据权利要求2所述的电气表计是否破损的识别方法， 其特征在于， 所述对所述有破 损表计样本图片和所述无破损表计样本图片进行 数据处理， 得到标准 化转换矩阵， 包括： 对原图片的像素点缩放至预设像素值； 其中， 所述原图片包括所述有破损表计样本 图 片和所述无破损表计样本图片； 对缩放后的图片进行 水平翻转和旋转处 理； 对进行水平翻转和旋转处 理后的图片转换为张量， 并进行归一 化处理； 根据预设标准 化向量对 归一化处理的图片进行转换， 得到所述标准 化转换矩阵。 4.根据权利要求1所述的电气表计是否破损的识别方法， 其特征在于， 所述残差网络为 ResNet18网络， 所述ResNet18网络包括17层卷积层和1层全连接层。 5.根据权利要求2所述的电气表计是否破损的识别方法， 其特征在于， 所述对所述电气 表计破损识别模型训练， 包括： 通过预定义训练函数和所述迭代器输出的数据对所述电气表计破损识别模型进行训 练。 6.根据权利要求5所述的电气表计是否破损的识别方法， 其特征在于， 所述电气表计是 否破损的识别方法还 包括： 根据所述预定义训练函数输出的损 失函数曲线， 确定完成训练时的迭代轮次， 并将完 成训练时的迭代轮次对应的网络模型权 重参数进行保存。 7.根据权利要求5所述的电气表计是否破损的识别方法， 其特征在于， 所述电气表计是 否破损的识别方法还 包括： 设置训练超参数， 选取优化方法和损 失函数， 然后调用所述预定义训练函数和所述迭 代器输出的数据对所述电气表计破损识别模型进行训练。 8.一种电气表计是否破损的识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取待识别图片； 所述待识别图片为通过摄像头拍摄的包含有电气表 计的图片； 识别单元， 用于基于电气表计破损识别模型对所述待识别图片进行识别， 得到所述待权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114782795 A 2识别图片中电气表计是否破损的识别结果； 其中， 所述电气表计破损识别模型为基于有破损表计图片和无破损表计图片训练残差 网络得到的。 9.根据权利要求8所述的电气表计是否破损的识别装置， 其特征在于， 在对所述电气表 计破损识别模型训练之前， 所述电气表计是否破损的识别装置具体用于： 收集可作为训练样本的有破损表计样本图片和无破损表计样本图片； 对所述有破损表计样本图片和所述无破损表计样本图片进行数据处理， 得到标准化转 换矩阵； 基于实例化的数据集生成迭代器， 从所述标准化转换矩阵中选取每次模型训练 的批量 数据， 将所述批量数据输入所述迭代器， 并将所述迭代器输出的数据作为训练模型 的迭代 弹出数据。 10.根据权利要求9所述的电气表计是否破损的识别装置， 其特征在于， 所述电气表计 是否破损的识别装置还具体用于： 对原图片的像素点缩放至预设像素值； 其中， 所述原图片包括所述有破损表计样本 图 片和所述无破损表计样本图片； 对缩放后的图片进行 水平翻转和旋转处 理； 对进行水平翻转和旋转处 理后的图片转换为张量， 并进行归一 化处理； 根据预设标准 化向量对 归一化处理的图片进行转换， 得到所述标准 化转换矩阵。 11.根据权利要求8所述的电气表计是否破损的识别装置， 其特征在于， 所述残差网络 为ResNet18网络， 所述ResNet18网络包括17层卷积层和1层全连接层。 12.根据权利要求9所述的电气表计是否破损的识别装置， 其特征在于， 所述电气表计 是否破损的识别装置具体用于： 通过预定义训练函数和所述迭代器输出的数据对所述电气表计破损识别模型进行训 练。 13.根据权利要求12所述的电气表计是否破损的识别装置， 其特征在于， 所述电气表计 是否破损的识别装置具体用于： 根据所述预定义训练函数输出的损 失函数曲线， 确定完成训练时的迭代轮次， 并将完 成训练时的迭代轮次对应的网络模型权 重参数进行保存。 14.根据权利要求12所述的电气表计是否破损的识别装置， 其特征在于， 所述电气表计 是否破损的识别装置具体用于： 设置训练超参数， 选取优化方法和损 失函数， 然后调用所述预定义训练函数和所述迭 代器输出的数据对所述电气表计破损识别模型进行训练。 15.一种电子设备， 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权利要求1至7中任一项所述 方法的步骤。 16.一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中任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114782795 A 3