CN103260016B - 一种输电线路远程智能巡线方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于远程监测技术领域，公开了一种输电线路远程智能巡线方法，首先启动图像采集设备，获取输电线路的监测图片及输电线路周围环境的监测图片；然后将所述监测图片通过通信系统传输至监控后台；所述监控后台接收监测图片并进行分析，判断获取的监测图片是否存在缺陷，即判断监测图片中显示的输电线路是否存在故障，若监测图片存在缺陷则发出报警信息。本发明输电线路远程智能巡线方法，可对输电线路进行实时在线巡视，巡视周期短，避免了人工巡线的难度大、周期长等问题，也避免了直升机巡线费用高的问题，也解决了现有输电线路监测方法存中在的临时性和随意性强的问题。
Description
技术领域
本发明涉及远程监测技术领域，特别涉及一种输电线路远程智能巡线方法。
背景技术
近几年来，随着电网结构的发展和完善，高压和超高压输电线路的建设得到了快速发展。由于输电线路所处地理位置和环境条件的特殊性，终年暴露在野外，要遭受风、雨、雾、雪、冰雹、雷电等自然天气的侵袭，遭受洪水、地震、山体滑坡、泥石流等自然灾害的威胁，还要遭受山石开采、施工爆破、盗取毁坏等人为因素的危害，输电线路的安全运行受到严重威胁。定期或不定期的对输电线路进行运行状态监测（即监测输电线路及周围环境是否发生故障）以及检修维护是保障输电线路安全运行的必然手段。
目前对输电线路的监测主要有人工巡线和直升机巡线两种方式。输电线路长且分布环境复杂，人工巡线难度大、周期长。直升机巡线难度相对较小，但费用高、周期长。此外，人工巡线和直升机巡线受天气因素影响较大，恶劣天气无法进行巡线监测，不具有时效性。近几年，通信技术和传感技术的发展使得输电线路在线监测成为可能。输电线路在线监测是通过电子设备采集监测图片或视频，监测图片或视频再通过传输网络传输至监控后台，监控后台的工作人员通过肉眼观察监测图片或视频来判断输电线路是否发生故障。输电线路在线监测解决了人工或直升机巡线存在的周期长、难度大等问题，但是由于电子设备的强耗电特性和图像缺陷识别技术的限制，目前的在线监测仅限于人为的临时决定输电线路的故障监测时间和监测位置，临时性和随意性较强，而且只能实现具体时刻、具体位置的在线监测，无法实现较长时间段的整个输电线路的智能巡线，故障发现的时效性和前瞻性较差。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中所存在的无法实现输电线路智能巡线的不足，提供一种输电线路远程智能巡线方法，通过本发明方法实现输电线路在线巡视，周期短，可靠性强，故障发现的时效性和前瞻性强。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：
一种输电线路远程智能巡线方法，包括以下步骤：
配置整个输电线路的巡视位，使得输电线路中所有的导线、杆塔、绝缘子、金具以及输电线路周围环境均能被巡视；
启动图像采集设备，获取输电线路中每个巡视位的监测图片；
所述监测图片通过通信系统传输至监控后台；
所述监控后台接收监测图片并进行图像分析，判断获取的监测图片是否存在缺陷，若监测图片存在缺陷则发出报警信息；所述监测图片存在缺陷的含义是输电线路或输电线路周围环境发生故障。
优选的，在所述启动图像采集设备步骤之前包括步骤：检测当前气象环境下的能见度，如果能见度大于等于设定的能见度阈值，则启动图像采集设备，否则等待设定的一段时间，然后再次检测能见度并判断是否启动图像采集设备，循环执行本步骤，直至启动图像采集设备或当前时间大于设定的图像采集设备工作结束时间。所述能见度阈值可根据输电线路的位置而配置为不同数值。所述能见度阈值大于等于700米。所述一段时间为至少2小时。如果当前气象环境下的能见度较低，获取的监测图片的清晰度较差，不能准确的显示输电线路的真实情况，还消耗了电能。检测当前时间的气象信息，再根据当前时间的气象信息判断是否启动图像采集设备工作，保障了采集的监测图片的清晰度，同时避免了电能的浪费，节约了能源。
优选的，在启动图像采集设备之后包括步骤：检测为图像采集设备提供电能的电源装置的剩余电量，计算剩余电量的使用时间，并计算剩余电量可拍摄监测图片的数量；如果计算出的可拍摄监测图片数量小于本次巡视任务中需要拍摄的监测图片数量，则在剩余电量使用完后对电源装置充电设定时间，然后再次检测电源装置的电量并计算可拍摄监测图片的数量，进行监测图片拍摄，循环执行本步骤，直至完成本次巡视任务的所有监测图片拍摄，或直至图像采集设备当日的工作时间结束也未完成本次巡视任务的所有监测图片拍摄，则发出报警信息，并于次日图像采集设备的工作时间内优先继续执行前次巡视任务。由于一天中较长一段时间的能见度较低，拍摄的监测图片的清晰度较差，不能准确的判断监测图片是否存在缺陷，而且还消耗了图像监测设备的电能，因此图像采集设备不会一天24小时都处于工作状态。设定图像监测设备的工作时间，当日未完成的监测图片于次日优选处理，这样实现了图像监测设备电能的优化控制。
根据本发明实施例，所述剩余电量的使用时间计算方法是ST=Pmax×SPC／Imax，SPC=NPC－WPC，NPC=(NP－PP／(Pmax－PP)，WPC=(WP－PP)／(Pmax－PP)，ST表示剩余电量的使用时间，Pmax表示最大容量，SPC表示可用电量比，Imax表示图像采集设备的最大电流，NPC表示当前电压容量比，WPC表示警告电压容量比，NP表示当前电压，当前电压即为当前剩余电量，PP表示保护电压，WP表示警告电压。
优选的，所述监测图片通过通信系统传输至监控后台之前包括步骤：检测当前时间通信系统的网络信号强度，并根据通信系统的网络信号强度判断图像采集设备是否发送采集的监测图片数据。根据本发明实施例，如果通信系统的网络信号强度达到设定的信号阈值，则图像采集设备即发送监测图片数据，否则等待设定时间后再次检测通信系统的网络信号强度，判断是否传输监测图片数据，循环执行本步骤，直至通信系统的网络信号强度满足信号阈值，完成所有的监测图片发送。进一步优选的，如果经过设定的一段较长时间也未实现监测图片数据传输，则发送报警信息至监控后台。发送报警信息至监控后台，以便于及时进行通信系统检查，消除通信系统网络信号持续较弱的原因。所述信号强度大于等于3且当前延迟时间小于等于100ms。如果通信系统的网络信号强度较弱，则无法传输信息数据，图像采集设备为了传输数据则要不断的搜寻信号，在不断搜寻信号的过程中图像采集设备的耗电量极大，不利于电能的合理利用。本发明方法根据通信系统的网络信号强度来判断是否传送监测图片数据，在信号强度满足要求的情况下才传送监测图片数据，实现了电能的合理利用，同时实现了监测图片数据的快速传输。
根据本发明实施例，所述监控后台接收监测图片并进行图像分析，判断获取的监测图片是否存在缺陷的方法是：首先输入样本图片，并去除样本图片中的噪声，所述样本图片包括有缺陷图片和无缺陷图片；然后提取每张样本图片的图像特征，组成特征向量库；然后采用SVM分类器对特征向量库进行初始训练，训练出分类面；然后输入巡线过程中采集的监测图片，并从监测图片中提取图像特征；然后将从监测图片中提取的图像特征输入SVM分类器中，通过分类面进行分类判断：如果监测图片的图像特征被分类于表达缺陷的一类，则判断监测图片存在缺陷，否则判断监测图片无缺陷；所述监测图片存在缺陷的含义是输电线路发生故障。
进一步优选的，判断获取的监测图片是否存在缺陷过程中还包括增量学习步骤：存储特征向量库初始训练中获取的支持向量，组成特征库；监测图片输入SVM分类器分类判断后，鉴定分类结果是否正确，如果分类错误，则进一步判断监测图片的图像特征是否属于支持向量，属于支持向量则将监测图片的图像特征添加至特征库，重新对特征库进行训练，获取新的分类面。
优选的，所述监控后台判断监测图片存在缺陷并发出报警信息之后还包括步骤：获取存在缺陷的监测图片对应的输电线路信息，启动图像采集设备对该输电线路进行视频图像拍摄，然后将视频图像数据立即传输至监控后台。发现输电电路的监测图片存在缺陷之后，又进行视频图像监测，便于进一步准确的确认缺陷类型以及缺陷的严重程度，便于制定正确的缺陷处理方案。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、本发明输电线路远程智能巡线方法，可对输电线路进行实时在线巡视，巡视周期可缩短为一周，甚至更短，避免了人工巡线的难度大、周期长等问题，也避免了直升机巡线费用高的问题。
2、本发明方法中，根据气象环境来启动图像采集设备，保障了监测图片的清晰度，便于正确的判断输电线路是否存在故障及故障类型，同时合理利用了电能，避免了电能浪费，为输电线路的可持续巡视提供了可靠保障。
3、监测图片拍摄之后并非立即发送，而是在通信系统的网络信号强度满足要求时发送，节省了电能，避免了电能浪费，可靠的保障了输电线路的可持续巡视，也保障了数据传输速率。
4、发现某输电线路存在故障后再次对该输电线路进行视频图像巡视，使得该输电线路的故障类型及故障严重程度信息更准确，制定的故障处理方案更合理有效。
附图说明：
图1为实施例所述的一种输电线路远程智能巡线方法流程图。
图2为监测图片缺陷识别流程图。
图3为输电线路远程智能巡线系统中通信系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
阐述本发明输电线路远程智能巡线方法之前，首先阐述实现本发明输电线路远程智能巡线方法所依赖的输电线路远程智能巡线系统。输电线路远程智能巡线系统包括图像采集设备、若干个通信设备和监控后台，图像采集设备用于采集巡视区域中所有巡视位的监测图片，巡视区域包括输电线路上的导线、杆塔、绝缘子、金具以及输电线路周围环境。若干个通信设备组成通信网络，通信设备与图像采集设备有线连接，图像采集设备将采集的监测图片或视频数据传输至通信设备，通信设备将图像采集设备采集的监测图片或视频数据传输至监控后台。监控后台接收监测图片或视频数据，并对其进行分析，判断监测图片是否存在缺陷，即判断输电线路是否发生故障，判断输电线路周围环境是否存在异常。
参考图3，由若干个通信设备组成的通信网络包括若干个第一通信节点和第二通信节点，其中一个所述第一通信节点与基站有线连接，两个第一通信节点之间无线连接，第二通信节点与第一通信节点无线连接。每个第一通信节点上设有至少3个通信设备，其中两个通信设备分别与其相邻的两个第一通信节点无线连接；第二通信节点上设有至少一个通信设备，第二通信节点上的一个通信设备与其相邻的至少一个第一通信节点上的一个通信设备无线连接。实现无线连接的两个通信设备之间信号传输无障碍。本实施例中，一个第一通信节点上设有5个以上通信设备，一个第二通信节点上设有两个通信设备，第二通信节点上的两个通信设备分别与其相邻的两个第一通信节点中的一个通信设备无线连接。第一通信节点上的5个以上通信设备中，其中两个通信设备分别与其相邻的第二通信节点上的一个通信设备无线连接，其中两个通信设备分别与其相邻的第一通信节点上的一个通信设备无线连接，其余的通信设备与其不相邻且信号传输无障碍的第一通信节点上的一个通信设备无线连接。
作为一种优选方式，输电线路远程智能巡线系统还包括若干个传感设备，传感设备包括湿度传感器、红外温度传感器、压力传感器、加速度传感器等，用于巡视输电线路是否有覆雪等故障，输电线路周围是否有偷盗、施工等情况。若干个传感设备自组织形成无线传感网络，传感设备采集的数据通过无线传感网络传输至监控后台，辅助图像采集设备进行输电线路智能巡视。
本实施例列举的一种输电线路远程智能巡线方法，首先配置整个输电线路的巡视位，然后启动图像采集设备，获取输电线路上每个巡视位的监测图片，然后将所述监测图片通过通信系统传输至监控后台。所述监控后台接收监测图片并进行分析，判断获取的监测图片是否存在缺陷，即判断监测图片中显示的输电线路及周围环境是否发生故障，例如覆雪、损坏、脱裂、入侵等。若监测图片存在缺陷则发出报警信息。
参考图1，本实施例列举的一种输电线路远程智能巡线方法具体包括步骤：
S101：配置整个输电线路的巡视位。对输电线路进行在线巡视，巡视区域包括输电线路上的导线、杆塔、绝缘子、金具以及输电线路周围环境，整个巡视区域被划分为若干个巡视位。巡视位的配置原则是巡视区域中所有的导线、杆塔、绝缘子、金具以及输电线路周围环境均能被巡视。为了多视角巡视绝缘子和金具，一个绝缘子对应至少两个巡视位，一个金具对应至少两个巡视位。一个杆塔对应至少四个巡视位，两个用于巡视杆塔全景的巡视位，两个用于巡视杆塔塔脚的巡视位。杆塔周边环境的对应至少8个巡视位，杆塔左平面至左边导线上、下两个角度各对应两个巡视位，杆塔右平面至右边导线上、下两个角度各对应两个巡视位。通道对应上、下角度两个巡视位。一条导线对应多个巡视位，两个间隔棒之间的导线对应一个巡视位。一个巡视位可以被多个图像采集设备巡视，采集监测图片。
S102：判断当前时间是否到达设定的巡视任务开始时间，若当前时间到达设定的巡视任务开始时间，则进入步骤S103，否则继续等待，直至当前时间到达设定的巡视任务开始时间。
本步骤中，作为一种实施方式，所述设定时间根据季节的不同而设置得不同，例如夏季和秋季时设定时间为早上9时，春季和冬季时设定时间为中午12时，使得图像采集设备采集的视频图像或照片的清晰度高，便于图像识别和分析。当然的，也可以按照月份来设定时间，例如5-10月设定时间为早上9时，11-4月设定时间为中午12时。
S103：利用微气象监测器检测当前时间的气象信息，所述气象信息包括当前温度、湿度、风速及风向，降水类型及强度（如雾、晴、雨、雪等）。微气象监测器的组成部件包括能见度检测器、温度检测器、湿度检测器、风速风向检测器、雨量检测器，几乎能监测出所有的气候变化。微气象监测技术成熟，此处不再赘述。检测当前气象环境下的能见度也可以通过检测当前气象信息，再根据气象信息计算得出能见度。若当前时间气象环境下的能见度在设定的能见度阈值范围（大于等于700米）内，则启动图像采集设备，准备进行巡视区域的监测图片拍摄，采集每个巡视位的监测图片，否则等待一段时间（例如两小时），再次检测气象信息并判断是否启动图像采集设备。如果能见度仍然超出设定的能见度阈值范围，则继续等待一段时间（例如两小时），再次检测气象信息并判断是否启动图像采集设备，以此类推，直至能见度在启动图像采集设备时设定的能见度阈值范围内，启动图像采集设备。如果设定了图像采集设备的工作时间，例如早上9时至下午17时，在此时间段内图像采集设备都没有被启动，则等到第二天再次判断是否启动图像采集设备。所述能见度阈值范围可根据输电线路的不同位置而设置得不同，例如输电线路位于山顶无遮挡处，能见度一般在到1000米以上就能拍摄出清晰度较高的图片或视频图像，故可设置能见度阈值范围为大于等于1000米；又如输电线路位于山坳处，能见度在700米以上就能拍摄出清晰度较高的图片或视频图像，故可设置能见度阈值范围为大于等于700米。
如果天气情况较差，例如大雨、大雪、大雾等恶劣环境下，能见度低，图像采集设备拍摄的监测图片清晰度较差，对监测图片进行分析后很难甚至不能得到准确的分析结果，即不能准确的显示输电线路的真实情况，那么对于输电线路在线监测也不存在实质意义，同时还消耗了电能，不能实现电能的合理利用，很可能出现因供电不足而造成无法进行图像采集的情况。检测当前时间的气象信息，再根据当前时间的气象信息判断是否启动图像采集设备，如果当前天气不利于图像采集则不启动图像采集设备进行监测图片拍摄，既合理利用了电能，避免了电能的浪费，节约了能源，也保障了采集的监测图片的清晰度。此外，在能见度较低的情况下适当延迟监测图片拍摄时间，即在恶劣天气之后再进行监测图片拍摄，获取的监测图片更能及时的反应劣天气之后的输电线路的运行状态，反应劣天气是否导致输电线路出现故障，便于故障发生后可及时处理，尽可能的避免故障造成的安全事故发生。
作为一种优选实施方式，执行本步骤的同时，图像采集设备在设定时间返回其电压信息实现对电源装置的剩余电量进行检测，如果电源装置的剩余电量大于设定的电量阈值（例如30%），则执行本步骤；如果电源装置的剩余电量小于或等于设定的电量阈值，则执行本步骤时仅进行气象检测，但不连接图像采集设备，即当电源装置的剩余电量小于或等于设定的电量阈值时，不论当前气象环境下的能见度是否满足能见度阈值，也不连接图像采集设备，仅保持通讯设备与后台监控中心的连接，并向后台监控中心发送报警信息，以保障正常通信便于后台监控中心随时掌握前端设备（图像采集设备、通讯设备及传感设备等）的工作情况及输电线路的运行状态，并及时更换电源装置。所述电源装置为可充电蓄能电池，电源装置与太阳能发电装置、风能发电装置协同使用，可利用太阳能和风能对电源装置充电。
S104：连接图像采集设备之后，图像采集设备进行监测图片拍摄之前，图像采集设备定时返回其电压信息或通过下达指令检测图像采集设备的电压信息，来检测为图像采集设备提供电能的电源装置的当前剩余电量，并计算剩余电量的使用时间，计算公式为：ST=Pmax×SPC／Imax，SPC=NPC－WPC，NPC=(NP－PP／(Pmax－PP)，WPC=(WP－PP)／(Pmax－PP)，ST表示剩余电量的使用时间，Pmax表示最大容量，SPC表示可用电量比，Imax表示图像采集设备的最大电流，NPC表示当前电压容量比，WPC表示警告电压容量比，NP表示当前电压，当前电压即为当前剩余电量，PP表示保护电压，WP表示警告电压。所述最大容量表示电源装置的容量，即电源装置能存储的最大电压；警告电压表示无法进行图片拍摄，但可以进行网络连接的电压；保护电压表示无法进行图片拍摄和网络连接的电压。例如，当前电压为13.3V，保护电压为11.6V，最大容量为13.8V，警告电压为12.2V，最大容量为35Ah，图像采集设备的最大电流为3.2A，计算得出当前电压容量比=83%，警告电压容量比=26.7%，剩余电量可使用时间=35Ah×（83.3%-26.7%）／3.2A=6.2小时。根据剩余电量的使用时间，然后计算可拍摄的监测图片数量，计算公式为：可拍摄的图片数量=剩余电量的使用时间／一张监测图片的拍摄时间。
在输电线路监测系统中，一个图像采集设备获取一个巡视区域的监测图片，一个巡视区域包括杆塔本体、两个杆塔本体之间的导线、绝缘子及周边环境。根据档距的不同，一个巡视区域的巡视位约为100个，一个巡线位对应一张监测图片，100个巡视位的监测图片拍摄完成时间约为1小时，当前电源装置的剩余电量有可能不能完成整个巡视区域的监测图片拍摄。而且，通常一个杆塔上安装2～4个图像采集设备，2～4个图像采集设备共用一个电源装置，电源装置的剩余电量更有可能不能完成所有图像采集设备的巡视位的监测图片拍摄。拍摄前先计算剩余电量和能完成的监测图片拍摄张数，根据不同情况制定相应策略，确保每个巡视位都能被巡视。
如果电源装置的剩余电量不能满足所有图像采集设备的巡视位监测图片拍摄，则在剩余电量使用完后关闭图像采集设备，等待一段时间（例如两小时），利用风能或太阳能对电源装置充电，然后再次启动图像采集设备获取电量信息，并计算可拍摄监测图片张数，对未进行图片拍摄的巡视位进行监测图片拍摄。如果还有未进行监测图片拍摄的巡视位，则继续等待一段时间，以此类推，直至所有的巡视位的监测图片都拍摄完成，或者直至图像采集设备的工作时间结束（例如前文所述的图像采集设备的工作时间为早上9时至下午17时）。如果直至图像采集设备的工作时间结束仍然有未进行监测图片拍摄的巡视位，则发出报警信息，并存储未进行监测图片拍摄的巡视位信息，在第二天的图像采集设备工作时间内，优先对未进行监测图片拍摄的巡视位进行监测图片拍摄，然后再进行下一次任务的巡视位监测图片拍摄，即同一时间出现多个拍摄任务时，优先处理存储的未进行监测图片拍摄的巡视位，这样确保了每一个巡视位进行监测图片拍摄的机会是均等的，避免出现因电量不足而导致一些巡视位一直不被巡视的情况。
S105：图像采集设备对巡视位进行监测图片拍摄，获取每个巡线位的监测图片，即获取输电线路及输电线路周围环境的监测图片。
S106：获取监测图片之后，发送所述监测图片之前，检测当前时间通信系统的网络信号强度，根据通信系统的网络信号强度判断图像采集设备是否发送数据。检测当前时间通信系统的网络信号强度通过后台代码（socket）连接通讯设备实现，通过后台代码可以获得当前网络的连接状态及当前延迟时间、信号强度等信息。图像采集设备采集了监测图片信息数据后，需要通过通信系统网络传输至后台监控中心，后台监控中心接收信息数据后进行分析处理，实现输电线路监控。如果通信系统的网络信号强度较强，信息数据能够很容易传输。但是如果通信系统的网络信号强度较弱，则无法传输信息数据，图像采集设备为了传输数据则需要不断的搜寻信号，在不断搜寻信号的过程中图像采集设备的耗电量极大。本发明方法根据通信系统的网络信号强度判断图像采集设备是否发送数据，当通信系统的网络信号强度达到设定信号阈值（本实施例中设定信号阈值为：信号强度大于等于3且当前延迟时间小于等于100ms）时，图像采集设备即发送采集的信息数据。如果通信系统的网络信号强度低于设定阈值，图像采集设备则等待设定时间（例如2小时）后再检测通信系统的网络信号强度，如果信号强度达到设定阈值则发送信息数据，如果信号强度仍然低于设定阈值，图像采集设备则再等待设定时间。如果较长时间（例如24×7小时）网络状态持续较差，则发送报警信息至后台监控中心，以便于及时检查并维护通信系统网络。
S107：监控后台接收到监测图片后，判断监测图片是否存在缺陷，即判断监测图片中显示的输电线路是否存在故障，其方法是：首先建立特征向量库，并采用SVM分类器对特征向量库进行初始训练，获取分类面；然后对采集到的监测图片进行缺陷识别，即，将采集到的监测图片的图像特征通过分类面进行分类判断，如果采集到的监测图片的图像特征被分类于表达缺陷的一类，则判断采集到的监测图片存在缺陷，采集到的监测图片存在缺陷的含义是输电线路发生故障。
具体的，参考图2，建立特征向量库步骤中，首先输入样本图片，样本图片包括输电线路未发生任何故障情况下的无缺陷图片和输电线路发生故障情况下的有缺陷图片，然后采用图像去噪算法或图像增强算法对样本图片进行预处理，去除样本图片中的一些噪声，使需要提取的图像特征更加突出。然后再提取每张样本图片的图像特征，并将提取的图像特征存储，组成特征向量库。例如，提取导线的图像特征，首先进行Hough变换检测出直线，再在直线上进行sift变换检测出图像特征，并将图像特征作为特征向量库中的特征向量进行存储。最后将从所有的样本图片中提取的图像特征存储于特征向量库中，完成特征向量库的建立。采用SVM分类器对特征向量库进行初始训练，获取分类面。
对采集到的图片进行缺陷识别步骤中，首先输入新图片，所述新图片即为输电线路智能巡线过程中采集到的监测图片。然后提取新图片的图像特征。再将从新图片中提取的图像特征输入分类器中，通过特征向量库初始训练中获取的分类面进行分类判断。分类器采用SVM（支持向量机），SVM需要少量的样本即可收敛到全局最优值，而且计算速度较快。SVM将特征向量库中所有的特征向量分为两类，两类特征向量被分类面（分类面不是一个平面，而是在N维空间上的一个超平面）隔开，样本图片中的有缺陷图片的图像特征被分为一类，即表达缺陷的一类，无缺陷图片的图像特征被分为另一类。新图片的图像特征输入SVM分类器之后，判断新图片的图像特征是否被分类于表达缺陷的一类。如果新图片的图像特征被分类于表达缺陷的一类，则判断新图片存在缺陷，即判断输电线路存在故障，否则判断新图片没有缺陷，即输电线路未发生任何故障。
作为一种优选实施方式，监测图片缺陷识别方法还包括增量学习步骤，在分类判断过程中进行增量学习，不断优化分类面。存储特征向量库初始训练中获取的支持向量（在SVM分类判断过程中，满足KKT条件约束的特征向量，即满足Y(i)*f(Xi)>=1条件的特征向量为支持向量，Y(i)表示样本所属类别，f(Xi)表示分类面函数），组成特征库；监测图片输入SVM分类器进行分类判断之后，人工鉴定分类结果是否正确，如果分类正确，则进行下一张监测图片的分类判断。如果分类错误，则进一步判断监测图片的图像特征是否属于支持向量，如果属于支持向量，则将监测图片的图像特征添加至特征库，重新对特征库进行训练，获取新的分类面。如果监测图片的图像特征不属于支持向量，则不加入特征库。
S108：所述监控后台判断监测图片存在缺陷并发出报警信息之后，获取存在缺陷的监测图片对应的巡视位信息，再次启动图像采集设备对该巡视位进行视频图像拍摄，然后将视频图像数据立即传输至监控后台，监控后台结合该巡视位的监测图片和视频图像，确认该巡视位出现的故障类型以及故障严重程度，再制定正确的故障处理方案。发现巡视位的监测图片存在缺陷之后，再次对该巡视位进行视频图像监测，便于进一步准确的确认缺陷类型以及缺陷的严重程度，便于制定正确的缺陷处理方案。
上述实施例为本发明最佳实施例，并不用于限定本发明范围。
Claims (8)
1.一种输电线路远程智能巡线方法，其特征在于，包括以下步骤：
配置整个输电线路的巡视位，使得输电线路中所有的导线、杆塔、绝缘子、金具以及输电线路周围环境均能被巡视；
启动图像采集设备，获取输电线路中每个巡视位的监测图片；
所述监测图片通过通信系统传输至监控后台；
所述监控后台接收监测图片并进行图像分析，判断获取的监测图片是否存在缺陷，若监测图片存在缺陷则发出报警信息；所述监测图片存在缺陷的含义是输电线路或输电线路周围环境发生故障；
在所述启动图像采集设备步骤之前包括步骤：检测当前气象环境下的能见度，如果能见度大于等于设定的能见度阈值，则启动图像采集设备，否则等待设定的一段时间后再次检测能见度并判断是否启动图像采集设备，循环执行本步骤，直至启动图像采集设备或当前时间大于设定的图像采集设备工作结束时间。
2.根据权利要求1所述的输电线路远程智能巡线方法，其特征在于，在启动图像采集设备之后包括步骤：检测为图像采集设备提供电能的电源装置的剩余电量，计算剩余电量的使用时间，并计算剩余电量可拍摄监测图片的数量；如果计算出的数量小于本次巡视任务中需要拍摄的监测图片数量，则在剩余电量使用完后对电源装置设定充电时间，然后再次检测电源装置的电量并计算可拍摄监测图片的数量，进行监测图片拍摄，循环执行本步骤，直至完成本次巡视任务的所有监测图片拍摄，或直至图像采集设备当日的工作结束时间也未完成本次巡视任务的所有监测图片拍摄，则于次日图像采集设备的工作时间内优先继续执行前次巡视任务。
3.根据权利要求2所述的输电线路远程智能巡线方法，其特征在于，所述剩余电量的使用时间计算方法是：ST=Pmax×SPC／Imax，SPC=NPC－WPC，NPC=(NP－PP／(Pmax－PP)，WPC=(WP－PP)／(Pmax－PP)，ST表示剩余电量的使用时间，Pmax表示图像采集设备的电能最大容量，SPC表示可用电量比，Imax表示图像采集设备的最大电流，NPC表示当前电压容量比，WPC表示警告电压容量比，NP表示当前电压，当前电压即为当前剩余电量，PP表示保护电压，WP表示警告电压。
4.根据权利要求1所述的输电线路远程智能巡线方法，其特征在于，所述监测图片通过通信系统传输至监控后台之前包括步骤：检测当前时间通信系统的网络信号强度，并根据通信系统的网络信号强度判断图像采集设备是否发送采集的监测图片数据。
5.根据权利要求4所述的输电线路远程智能巡线方法，其特征在于，如果通信系统的网络信号强度达到设定的信号阈值，则图像采集设备发送监测图片数据，否则等待设定的一段等待时间后再次检测通信系统的网络信号强度，判断是否传输监测图片数据，循环执行本步骤，直至信号强度满足信号阈值，完成所有的监测图片数据传输。
6.根据权利要求1所述的输电线路远程智能巡线方法，其特征在于，所述监控后台接收监测图片并进行图像分析，判断获取的监测图片是否存在缺陷的方法是：首先输入样本图片，并去除样本图片中的噪声，所述样本图片包括有缺陷图片和无缺陷图片；然后提取每张样本图片的图像特征，组成特征向量库；然后采用SVM分类器对特征向量库进行初始训练，训练出分类面；然后输入巡线过程中采集的监测图片，并从监测图片中提取图像特征；然后将从监测图片中提取的图像特征输入SVM分类器中，通过分类面进行分类判断：如果监测图片的图像特征被分类于表达缺陷的一类，则判断监测图片存在缺陷，否则判断监测图片无缺陷；所述监测图片存在缺陷的含义是输电线路发生故障。
7.根据权利要求6所述的输电线路远程智能巡线方法，其特征在于，判断获取的监测图片是否存在缺陷过程中还包括增量学习步骤：存储特征向量库初始训练中获取的支持向量，组成特征库；监测图片输入SVM分类器分类判断后，鉴定分类结果是否正确，如果分类错误，则进一步判断监测图片的图像特征是否属于支持向量，属于支持向量则将监测图片的图像特征添加至特征库，重新对特征库进行训练，获取新的分类面。
8.根据权利要求1至7之一所述的输电线路远程智能巡线方法，其特征在于，所述监控后台判断监测图片存在缺陷并发出报警信息之后还包括步骤：获取存在缺陷的监测图片对应的输电线路信息，启动图像采集设备对该输电线路进行视频图像拍摄，然后将视频图像数据传输至监控后台。
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