本发明涉及油位计的油位检测领域，尤其涉及一种智慧电站的油位异常检测方法及装置。
背景技术：
1、随着近几十年来电站基础建设的大力发展，对变压器中高空作业圆形套管的油位检测也日益频繁。变压器圆形套管中一定量的油能够很好地对变压器进行降温、隔热和绝缘等保护效果。因此，如何识别变压器圆形套管的油位异常，确保电站的长期有效工作，成为一个重要的问题。这不仅有助于避免由圆形套管的油位异常引起变压器故障，还能提高电站的运行效率和安全性。因此，定期对变压器圆形套管中的油位进行检测，是确保国家电网系统可靠性的重要措施之一。
2、传统电站的圆形套管的油位异常检测主要依赖于工作人员攀爬变压器，通过肉眼进行定性评估，以判断圆形套管中的油位是否存在异常。然而，这种操作方式存在明显的安全隐患和效率问题。首先，工作人员攀爬高压电的变压器，这本身就严重威胁到了他们的生命安全。在高压电环境下工作，稍有不慎就可能引发严重的安全事故。其次，人员巡检油位异常需要投入大量的人力物力。这不仅包括了工作人员的劳动力投入，还包括了各种昂贵的绝缘防护服装的费用。这些成本的投入，无疑增加了电站的运营成本。人眼的定性技术大依赖工作人员长期的经验判断，这使得圆形套管油位检测精度不高，进而导致无法确保国家电网系统稳定性和有效运行。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本发明提供了一种智慧电站的油位异常检测方法及装置，可通过对油位的检测实现电站的异常检测。
2、本发明的第一方面，提供一种智慧电站的油位异常检测方法，包括：
3、获取变压器中圆形套管的图像数据，所述圆形套管内装有油液；
4、利用语义识别模型对所述图像数据进行语义分割，获得圆形套管中油液区域的语义图像；
5、对所述语义图像进行处理，获得所述语义图像的油位线、起始线和终止线，以及油位线的高度及起始线与终止线之间的高度；其中所述起始线和所述终止线为所述语义图像中相对于所述油位线的平行线；
6、根据油位线的高度及起始线与终止线之间的高度计算油位占比，根据所述油位占比判断油位是否异常。
7、在一种可选实施方式中，所述利用语义识别模型对所述图像数据进行语义分割，获得圆形套管中油液区域的语义图像，包括：
8、利用图像椭圆拟合算法对所述语义图像进行椭圆拟合边缘处理，获得规则且平滑的第一语义图像，所述第一语义图像的外侧轮廓呈圆形。
9、在一种可选实施方式中，所述对所述语义图像进行处理，获得所述语义图像的油位线、起始线和终止线，以及油位线的高度及起始线与终止线之间的高度，包括：
10、利用梯度局部过零算法对所述第一语义图像进行处理，获得与所述第一语义图像相切的起始线与终止线；
11、根据所述起始线与所述终止线之间的像素值得到起始线与终止线之间的高度。
12、在一种可选实施方式中，所述利用梯度局部过零算法对所述第一语义图像进行处理，获得与所述第一语义图像相切的起始线与终止线，包括：
13、对行维度的像素求和，获得所述第一语义图像的行维度像素的总数；
14、根据所述第一语义图像的行维度像素的总数做梯度处理，基于梯度下降算法获得所述起始线与所述终止线。
15、在一种可选实施方式中，所述对所述语义图像进行处理，获得所述语义图像的油位线、起始线和终止线，以及油位线的高度及起始线与终止线之间的高度，还包括：
16、对行维度的像素求和，获得所述第一语义图像的行维度像素的总数；
17、根据所述第一语义图像的行维度像素的总数做梯度处理，基于梯度极大值算法获得所述油位线。
18、在一种可选实施方式中，所述根据油位线的高度及起始线与终止线之间的高度计算油位占比，根据所述油位占比判断油位是否异常，包括：
19、计算所述油位线的高度与所述起始线和所述终止线之间的高度比值，若所述高度比值小于预设阈值则判断油位异常。
20、在一种可选实施方式中，所述若所述高度比值小于预设阈值则判断油位异常，包括：
21、若所述高度比值小于0.5时则判断油位异常。
22、本发明的第二方面，提供一种智慧电站的油位异常检测装置，包括：
23、获取模块，用于获取变压器中圆形套管的图像数据，所述圆形套管内装有油液；
24、处理模块，用于利用语义识别模型对所述图像数据进行语义分割，获得圆形套管中油液区域的语义图像；
25、定位模块，用于对所述语义图像进行处理，获得所述语义图像的油位线、起始线和终止线，以及油位线的高度及起始线与终止线之间的高度；其中所述起始线和所述终止线为所述语义图像中相对于所述油位线的平行线；
26、判断模块，用于根据油位线的高度及起始线与终止线之间的高度计算油位占比，根据所述油位占比判断油位是否异常。
27、本发明的第三方面，提供一种电子设备，包括：
28、至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如本发明实施例的第一方面所述的方法。
29、本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如本发明实施例的第一方面所述的方法。
30、本发明利用图像识别技术实现了智慧电站的油位异常检测，减少了对于人力巡检经验的依赖，降低了异常检测的成本，提高了智慧电站的运行效率和安全性。
1.一种智慧电站的油位异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智慧电站的油位异常检测方法，其特征在于，所述利用语义识别模型对所述图像数据进行语义分割，获得圆形套管中油液区域的语义图像，包括：
3.根据权利要求2所述的智慧电站的油位异常检测方法，其特征在于，所述对所述语义图像进行处理，获得所述语义图像的油位线、起始线和终止线，以及油位线的高度及起始线与终止线之间的高度，包括：
4.根据权利要求3所述的智慧电站的油位异常检测方法，其特征在于，所述利用梯度局部过零算法对所述第一语义图像进行处理，获得与所述第一语义图像相切的起始线与终止线，包括：
5.根据权利要求2或3所述的智慧电站的油位异常检测方法，其特征在于，所述对所述语义图像进行处理，获得所述语义图像的油位线、起始线和终止线，以及油位线的高度及起始线与终止线之间的高度，还包括：
6.根据权利要求1所述的智慧电站的油位异常检测方法，其特征在于，所述根据油位线的高度及起始线与终止线之间的高度计算油位占比，根据所述油位占比判断油位是否异常，包括：
7.根据权利要求6所述的智慧电站的油位异常检测方法，其特征在于，所述若所述高度比值小于预设阈值则判断油位异常，包括：
8.一种智慧电站的油位异常检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如权利要求1至7中任一项所述的智慧电站的油位异常检测方法。
