(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 202211143600.4 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 广东电网有限责任公司 地址 510000 广东省广州市越秀区东 风东 路757号 申请人 广东电网有限责任公司东莞供电局 (72)发明人 吴杰辉　郑风雷　夏云峰　涂智豪　 张健榕　周晋多　刘贯科　苏华锋　 熊浩南　翟润辉　喻天　黄靖欣　 李俊鹏　李中宇　彭毅杰　李健中　 何志彬　吴栩欣　吴浩儿　胡诗敏　 (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 孔凡红(51)Int.Cl. G06V 10/774(2022.01) G06T 3/00(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 配网绝缘子老化检测模型的训练和检测方 法、 装置及设备 (57)摘要 本发明公开了一种配网绝缘子老化检测模 型的训练和检测方法、 装置及设备， 训练方法包 括： 获取初始训练样本集； 将初始训练样本集中 的输电绝缘子图像样本和配网绝缘子图像样本 输入风格迁移网络进行风格迁移， 得到风格迁移 图像样本； 根据风格迁移图像样 本确定目标域训 练样本集， 根据初始训练样本集和目标域训练样 本集确定样 本迁移损失函数值； 将目标域训练样 本集输入源域检测模型得到模型训练损失函数 值； 根据样本迁移损失函数值和模 型训练损失函 数值确定目标损失函数值； 基于目标损失函数值 对源域检测模 型中的网络参数进行调整， 得到目 标域检测模 型， 减轻了标注配网绝缘子图像的工 作量， 降低了模型训练成本， 提升了目标域检测 模型的鲁棒 性和泛化能力。 权利要求书2页 说明书14页 附图5页 CN 115439716 A 2022.12.06 CN 115439716 A 1.一种配网绝 缘子老化检测模型的训练方法， 其特 征在于， 包括： 获取初始训练样本集； 所述初始训练样本集包括： 包含检测结果标签数据的输电绝缘 子图像样本和不包含检测结果标签数据的配网绝缘子图像样本； 将所述初始训练样本集中 的输电绝缘子图像样本和配网绝缘子图像样本输入风格迁移网络进行风格迁移， 得到风格 迁移图像样本； 根据所述风格迁移图像样本确定目标域训练样本集； 根据 所述初始训练样本集和所述 目标域训练样本集确定样本 迁移损失函数值； 将所述目标域训练样本集中的目标域训练样本输入源域检测模型得到预测检测结果； 根据所述预测检测结果和所述目标域训练样本包含的检测结果标签数据所确定的模型训 练损失函数值； 根据所述样本迁移损失函数值和所述模型训练损失函数值确定目标损失函数值； 基于 所述目标损失函数值对所述源域检测模型中的网络参数进行调整， 得到目标域检测模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述风格迁移图像样本确定目标域训 练样本集， 包括： 将所述风格迁移图像样本和所述包含检测结果标签数据的输电绝缘子图像样本的集 合确定为目标域训练样本集。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将初始训练样本集中的输电绝缘子图像样 本和配网绝 缘子图像样本 输入风格迁移网络进行风格迁移， 得到风格迁移图像样本， 包括： 将所述初始训练样本集中的输电绝缘子图像样本输入所述风格迁移网络的内容特征 提取模块， 得到内容特 征图； 将所述初始训练样本集中的配网绝缘子图像样本输入所述风格迁移网络的风格特征 提取模块， 得到风格特 征图； 将所述内容特征图和所述风格特征图输入所述风格迁移网络的特征融合模块得到风 格迁移图像样本 。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述初始训练样本集和所述目标域训 练样本集确定样本 迁移损失函数值， 包括： 根据所述风格迁移图像样本、 所述输电绝缘子图像样本和所述配网绝缘子图像样本确 定风格迁移损失函数值； 根据所述 风格迁移图像样本和所述配网绝 缘子图像样本确定联合 最大平均偏差； 将所述风格迁移损失函数值和所述联合最大平均偏差之和确定为所述样本迁移损失 函数值。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据所述风格迁移图像样本、 所述输电绝 缘子图像样本和所述配网绝 缘子图像样本确定风格迁移损失函数值， 包括： 根据所述 风格迁移图像样本和所述输电绝 缘子图像样本确定内容损失函数值； 根据所述 风格迁移图像样本和所述配网绝 缘子图像样本确定风格损失函数值； 将所述内容损失函数值和所述 风格损失函数值的加权和 确定为风格迁移损失函数值。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据 所述风格迁移图像样本和所述配网绝 缘子图像样本确定联合 最大平均偏差， 包括： 所述配网绝缘子图像样本对应的预测检测结果和所述风格迁移图像样本包含的检测权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115439716 A 2结果标签数据， 确定具有相同检测结果的配网绝 缘子图像样本和风格迁移图像样本； 计算具有相同检测结果的配网绝缘子图像样本和风格迁移图像样本之间的样本最大 平均偏差； 将每个检测结果对应的样本最大平均偏差之和 确定为所述联合 最大平均偏差 。 7.一种配网绝 缘子的老化检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检测配网绝 缘子图像； 将所述待检测配网绝缘子图像输入采用权利要求1 ‑6中任一所述的配网绝缘子老化检 测模型的训练方法训练得到的目标域检测模型， 确定所述待检测配网绝缘子图像的目标检 测结果。 8.一种配网绝 缘子老化检测模型的训练装置， 其特 征在于， 包括： 样本集输入模块， 用于获取初始训练样本集； 所述初始训练样本集包括： 包含检测结果 标签数据的输电绝 缘子图像样本和不包 含检测结果标签数据的配网绝 缘子图像样本； 风格迁移模块， 用于将所述初始训练样本集中的输电绝缘子图像样本和配网绝缘子图 像样本输入风格迁移网络进行风格迁移， 得到风格迁移图像样本； 样本损失确定模块， 用于根据所述风格迁移图像样本确定目标域训练样本集； 根据所 述初始训练样本集和所述目标域训练样本集确定样本 迁移损失函数值； 训练损失确定模块， 用于将所述目标域训练样本集中的目标域训练样本输入源域检测 模型得到预测检测结果； 根据所述预测检测结果和所述目标域训练样本包含的检测结果标 签数据所确定的模型训练损失函数值； 参数调整模块， 用于根据所述样本迁移损失函数值和所述模型训练损失函数值确定目 标损失函数值； 基于所述 目标损失函数值对所述源域检测模型中的网络参数进行调整， 得 到目标域检测模型。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 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， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1 ‑6中任一项所述的 配网绝缘子 老化检测模型的训练方法， 和/或执行权利要求7所述的配网绝缘子的老化检测 方法。 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存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1 ‑6中任一项所述的配网绝缘子老 化检测模型的训练方法， 和/或执 行权利要求7 所述的配网绝 缘子的老化检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115439716 A 3