(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 202210914447.4 (22)申请日 2022.08.01 (71)申请人 苏州小凌互联科技有限公司 地址 215131 江苏省苏州市相城区经济技 术开发区澄阳路116号阳澄湖国际科 技创业园1号楼 A座1433-2室 (72)发明人 赵雷　徐加龙　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 专利代理师 赵翠香 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种异物检测方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种异物检测方法、 装置、 设 备及存储介质。 该方法包括： 获取待检测导地线 图像； 其中， 待检测导地线图像由图像采集终端 从输电线路中的无信号区域采集， 由卫星通信传 输得到； 将待检测导地线图像输入至预设的异物 检测模型， 根据输出的生 成结果确定与待检测导 地线图像对应的异物检测结果； 其中， 异物检测 模型为全场景异物检测模型， 或特定场景异物检 测模型集合中的至少一个特定场景异物检测模 型。 本发明实施例的技术方案， 保证了在输电线 路中的山区及其他难以满足通信要求的恶劣环 境下的信息传输效率和通信稳定， 使得异物检测 模型的数据计算能力得到最大化释放， 提升了数 据运算效率和对输电线路中存在的异常现象的 异常检测精度。 权利要求书3页 说明书17页 附图5页 CN 115294048 A 2022.11.04 CN 115294048 A 1.一种异 物检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检测导地线图像； 其中， 所述待检测导地线图像由图像采集终端从输电线路中 的无信号区域采集， 由卫星通信传输得到； 将所述待检测导地线图像输入至预设的异物检测模型， 根据输出的生成结果确定与 所 述待检测导 地线图像对应的异 物检测结果； 其中， 所述异物检测模型为全场景异物检测模型， 或特定场景异物检测模型集合中的 至少一个特定场景异 物检测模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述图像采集终端确定待检测导地线图像 的步骤， 包括： 针对所述输电线路中每一个导地线区域， 获取监拍视频图像集， 以及与所述导地线区 域对应的至少一个静态模板图像； 将所述监拍视频图像数据集中各监拍视频图像与 各所述静态模板图像进行比对， 确定 各所述监拍视频图像对应的匹配度； 将所述匹配度小于预设匹配度阈值的监拍视频图像确定为待检测导 地线图像。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述待检测导地线图像输入至预设 的异物检测模型， 根据输出的生成结果确定与所述待检测导地线图像对应的异物检测结 果， 包括： 根据所述待检测导 地线图像的采集 参数确定图像 类型； 根据所述图像 类型处理所述待检测导 地线图像， 确定目标待检测导 地线图像； 根据所述图像类型确定目标异物检测模型， 并将所述目标待检测导地线图像输入至所 述目标异 物检测模型中； 根据所述目标异物检测模型的输出结果确定所述待检测导地线图像对应的异物检测 结果。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述图像类型处理所述待检测导 地线图像， 确定目标待检测导 地线图像， 包括： 根据所述图像 类型确定图像处 理参数； 按照所述图像处理参数对所述待检测导地线图像进行处理， 并将处理后的所述待检测 导地线图像确定为目标待检测导 地线图像。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述图像类型确定目标异物检测 模型， 包括： 确定所述特定场景异 物检测模型集 合对应的场景图像 类型集； 若所述图像类型包含于所述场景图像类型集中， 则将所述特定场景异物检测模型集合 中与所述图像 类型对应的， 至少一个特定场景异 物检测模型确定为目标异 物检测模型； 若所述图像类型未包含于所述场景图像类型集中， 则将所述全场景异物检测模型确定 为目标异 物检测模型。 6.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标异物检测模型的输出结 果确定所述待检测导 地线图像对应的异 物检测结果， 包括： 若所述目标异物检测模型为全场景异物检测模型， 则将所述全场景异物检测模型的输 出结果确定为所述待检测导 地线图像对应的异 物检测结果；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115294048 A 2若所述目标异物检测模型为至少一个特定场景异物检测模型， 则在任一所述特定场景 异无检测模型的输出结果为有异物时， 将所述待检测导地线图像对应的异物检测结果确定 为有异物。 7.根据权利要求1 ‑6中任一项所述的方法， 其特征在于， 在所述确定与所述待检测导地 线图像对应的异 物检测结果之后， 还 包括： 若所述异 物检测结果 为有异物， 生成异 物告警信息； 按照所述异 物告警信息对预设人员进行告警， 并接收检修反馈结果。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 在所述接收检修反馈结果之后， 还 包括： 根据预设时间范围内的检修反馈结果， 对所述异 物检测模型进行 更新。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述根据预设时间范围内的检修反馈结 果， 对所述异 物检测模型进行 更新， 包括： 根据预设时间范围内的检修反馈结果， 构建所述异物检测模型的混淆矩阵， 并根据所 述混淆矩阵确定所述异 物检测模型的错 误率； 若所述错误率大于预设错误率阈值， 则根据 所述预设时间范围内的检修反馈结果构建 回流训练样本； 基于所述回流训练样本对所述异 物检测模型进行迭代训练。 10.根据权利要求1 ‑6中任一项所述的方法， 其特征在于， 在所述获取待检测导地线图 像之前， 还 包括： 根据图像训练样本对初始 异物检测模型进行训练， 确定异 物检测模型； 其中， 所述图像训练样本包括全场景图像训练样本， 相应的所述异物检测模型为全场 景异物检测模型； 其中， 所述图像训练样本还包括特定场景图像训练样本， 相应的所述异物检测模型为 特定场景异 物检测模型。 11.根据权利要求10所述的方法， 其特征在于， 所述全场景图像训练样本 中包括由所述 输电线路的不同图像采集环境下采集的第一真实图像， 以及与所述第一真实图像对应的第 一标定图像， 所述第一标定图像中包括与所述第一真实图像对应的异常标定信息； 所述特定场景图像训练样本中包括由所述输电线路特定场景下采集的第 二真实图像， 以及与所述第二真实图像对应的第二标定图像， 所述第二标定图像中包括与所述第二真实 图像对应的异常标定信息 。 12.一种异 物检测装置， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 用于获取待检测导地线图像； 其中， 所述待检测导地线图像由图像采集 终端从输电线路中的无信号区域采集， 由卫星通信传输得到； 异物检测模块， 用于将所述待检测导地线图像输入至预设的异物检测模型， 根据输出 的生成结果确定与所述待检测导 地线图像对应的异 物检测结果； 其中， 所述异物检测模型为全场景异物检测模型， 或特定场景异物检测模型集合中的 至少一个特定场景异 物检测模型。 13.一种异 物检测设备， 其特 征在于， 所述异 物检测设备包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115294048 A 3