本发明涉及图像检测的，尤其是涉及一种输电线路的缺陷检测方法及装置。
背景技术：
1、随着远距离输电技术的发展，各区域电网逐渐联接成一个整体，电网的稳定运行日趋重要。一方面，随着运行线路的不断延伸，巡线工作量的增加与巡线人员不足的矛盾日益凸显；另一方面，目前基层巡线工作大多还是参照运行经验进行组织，难以满足精细化、智能化运维的要求。因此，实现输电线路精细化巡线管理，提高输电线路运维效率，已受到了电力运行单位的广泛关注。
2、目前，为了提高输电线路的运维效率，结合直升机、无人机的输电线路新型巡检模式开始了大力推广，虽然在一定程度上提升了运维效率，但是对于一些建立在复杂环境下的输电线路，如输电组件重叠、遮挡情况相对严重的输电线路，或者光照影响等等，很容易发生误判、漏判的现象，降低了巡检的效率。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种输电线路的缺陷检测方法及装置，以缓解上述技术问题。
2、第一方面，本发明实施例提供了一种输电线路的缺陷检测方法，所述方法包括：获取输电线路的巡检图像，其中，所述巡检图像为对输电线路巡线拍摄的红外热成像视频中截取的红外热图像；将所述红外热图像输入至预先训练好的视觉感知模型，通过所述视觉感知模型对所述输电线路进行检测；其中，所述视觉感知模型为基于包括显示识别中心evc结构和注意力机制的yolov8网络结构构建的。
3、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述构建所述视觉感知模型的yolov8网络结构包括依次连接的主干网络、颈部网络和检测头；其中，所述主干网络的预设位置添加有所述evc结构，且，所述evc结构由轻量级mlp和可学习的视觉中心组成；所述颈部网络中配置有所述注意力机制的运算模块；所述检测头配置有预设数量的检测层。
4、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述视觉感知模型的训练方法包括：获取训练集，其中，所述训练集中包括输电线路的预设类别的红外热图像样本，以及，每个所述红外热图像样本对应的标签；将所述训练集输入至基于所述yolov8网络结构构建的初始模型，对所述初始模型进行训练，以得到所述视觉感知模型。
5、结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：获取所述输电线路的原始图像数据集；其中，所述原始图像数据集为图像采集设备对输电线路中目标组件进行红外热成像处理得到的；对所述原始图像数据集中的多个原始红外热图像按照预设类别进行分类处理，并为每个预设类别的所述原始红外热图像设置标签，以生成包含所述标签的红外热图像样本；基于所述红外热图像样本构建所述训练集。
6、结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述基于所述红外热图像样本构建所述训练集的步骤，包括：统计每个所述预设类别所包括的所述红外热图像样本的数量，以及，每个所述红外热图像样本所设置的标签的数量；基于每个所述预设类别所包括的所述红外热图像样本的数量和每个所述红外热图像样本所设置的标签的数量，对所述红外热图像样本进行数据增强处理，以使所述红外热图像样本的数量满足预设的数量阈值；将数据增强处理之后的所述红外热图像样本进行划分，得到所述训练集，以及，与所述训练集对应的验证集和测试集。
7、结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述目标组件包括以下组件至少之一：电力塔杆、绝缘子、螺栓连接线夹和ny线夹；所述预设类别包括目标组件的正常状态类型和异常状态类型。
8、结合第一方面的第四种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：获取预先设置的基本评估指标，基于所述验证集的验证结果计算所述基本评估指标对应的评估值，以及，所述基本评估指标对应的综合评估指标；基于所述基本评估指标和所述综合评估指标对所述视觉感知模型进行评估。
9、第二方面，本发明实施例还提供一种输电线路的缺陷检测装置，所述装置包括：获取模块，用于获取输电线路的巡检图像，其中，所述巡检图像为对输电线路巡线拍摄的红外热成像视频中截取的红外热图像；检测模块，用于将所述红外热图像输入至预先训练好的视觉感知模型，通过所述视觉感知模型对所述输电线路进行检测；其中，所述视觉感知模型为基于包括显示识别中心evc结构和注意力机制的yolov8网络结构构建的。
10、第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。
11、第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面所述的方法的步骤。
12、本发明实施例带来了以下有益效果：
13、本发明实施例提供的输电线路的缺陷检测方法及装置，能够获取输电线路的巡检图像，其中，巡检图像为对输电线路巡线拍摄的红外热成像视频中截取的红外热图像；然后将红外热图像输入至预先训练好的视觉感知模型，通过视觉感知模型对输电线路进行检测；且，本发明中的视觉感知模型为基于包括显示识别中心evc结构和注意力机制的yolov8网络结构构建的，因此，该视觉感知模型为一种改进的模型，可以克服复杂环境下在输电组件重叠、组件遮挡、光照不均与强干扰低图像分辨率等情况下识别精度、时效性和鲁棒性较差的问题，进而提升输电线路的效率和准确率。
14、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
15、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
1.一种输电线路的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述视觉感知模型的yolov8网络结构包括依次连接的主干网络、颈部网络和检测头；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉感知模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述红外热图像样本构建所述训练集的步骤，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标组件包括以下组件至少之一：电力塔杆、绝缘子、螺栓连接线夹和ny线夹；
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种输电线路的缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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上述权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。
