基于深度学习和自适应图像处理的绝缘子故障检测方法及设备

本发明公开了一种基于深度学习和自适应图像处理的绝缘子故障检测方法及设备，首先构建绝缘子数据集，在训练集上训练DetectoRS目标检测网络和Bi SeNet语义分割网络；将测试集图像输入DetectoRS网络，生成绝缘子检测框；根据检测框提取各绝缘子，并将提取区域输入到Bi SeNet网络中，生成绝缘子掩膜；在语义分割的结果图像中对图像进行后处理，获得绝缘子的外轮廓；计算绝缘子外轮廓的最小外接旋转矩形，并根据其旋转角度将图像旋转至水平；根据水平的绝缘子图像构建绝缘子形状结构的量化曲线；最后平滑曲线，构建故障判断所需的自适应阈值，判断绝缘子故障的存在状态和所处位置，有效提高故障检测的精度和泛用性。