CN106093729A - 基于特征识别的输电线路绝缘子闪络的智能分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于特征识别的输电线路绝缘子闪络的智能分析方法，本发明通过引入具有人工智能意义的计算机视觉分析技术，使得现有的巡检系统将具备人眼的识别和人脑的分析能力，通过视觉分析，识别分析输电线路绝缘子闪络等潜在威胁事件，并达到实时预警，降低事故发生率。
Description
技术领域
本发明涉及一种输电线路绝缘子闪络的智能分析方法，特别是一种基于特征识别的输电线路绝缘子闪络的智能分析方法。
背景技术
输电线路在电力系统中起着非常重要的作用，直接关系到千家万户的用电问题，大规模断电将给国民经济带来不可估量的损失。因此，输电线路的安全性是电力部门高度关注的问题之一。绝缘子作为电网中用量庞大、种类繁多的零部件，在输电线路中占有重要地位，一方面，为传输电流的导线提供机械支持；另一方面防止电流对地形成通道接地，起绝缘作用。然而，绝缘子在输电线路中又是极易损坏的元件，由于长时间经受机械负荷作用，以及自然界中覆冰、温升和风吹等气象的影响，使得绝缘子破损，丧失绝缘、导致供电中断，严重甚至造成电网瘫痪，因此它直接关系到输电线路的安全稳定运行。因此，为了保证电网的安全可靠运行，必须对输电线路上的绝缘子状态进行监测、预警。
传统的绝缘子检测技术主要是基于人工检测。如巡视，每年组织不定期的检查，每两年组织一次登塔巡视，每隔一年进行一次劣化绝缘子的检测，以期发现零值或低值绝缘子以及其他存在的问题，以便于及时更换。但是人工检测效率低、工作强度大、检测速度慢，并且由于对象是高压输电线路，所以在检测时，检测人员的人身安全也受到了不同程度的影响。传统的人工巡检方法不仅工作量大而且条件艰苦，特别是对多山区和跨越大江大河的输电线路的巡检，以及在冰灾、水灾、地震、滑坡、夜晚期间巡线检查，所花时间长、人力成本高、困难大、风险高。
近几年，采用无人直升机低空遥感方式实现地表观察、地质勘探、线路巡检的技术逐渐成熟，特别是无人机巡检以其高效、准确和安全等特点逐渐成为高压输电线路巡检的重要发展方向，通过对航拍巡检采集到的大量航拍图像进行处理和分析可以发现输电线路故障和缺陷，并对特殊地质环境中电力设施灾害监测与预警。但是，航拍巡检过程中获取的图像或者视频资料，数量非常大，如果采用事后人工筛查、人工分 析和判断的方式，直接处理巨大的视频和图片信息，无疑是非常艰苦的工作，并且很容易遗漏关键信息；如果采用人工在线监视、实时判断和发现输变电线路的异常，是更加艰苦的工作、更容易遗漏和误报关键信息。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，而提供一种具备人眼的识别和人脑的分析能力，通过视觉分析，识别分析输电线路绝缘子闪络潜在威胁事件的基于特征识别的输电线路绝缘子闪络的智能分析方法。
一种基于特征识别的输电线路绝缘子闪络的智能分析方法，采用如下步骤实现：
(1)首先通过无人机从输电线路上拍摄大量图像，并提取图像的骨架，同时去掉图像中的冗余；然后基于绝缘子与其它输电设备之间的骨架形状差异对图像进行直线检测，由此确定出绝缘子的候选区域，从而实现绝缘子的粗定位；
(2)采用不变矩特征和AdaBoost算法对绝缘子的候选区域进行遍历识别，由此识别出绝缘子的精确位置，从而实现绝缘子的精确定位；
(3)首先通过边缘检测算法对绝缘子进行几何特征提取，并通过优化的结构算法对新增物体进行描述；然后对绝缘子和新增物体进行色彩识别并进行标注，由此识别出绝缘子的闪络情况。
综上所述的，本发明相比现有技术如下优点：
本发明通过引入具有人工智能意义的计算机视觉分析技术，使得现有的巡检系统将具备人眼的识别和人脑的分析能力，通过视觉分析，识别分析输电线路绝缘子闪络等潜在威胁事件，并达到实时预警，降低事故发生率。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进行更详细的描述。
实施例1
一种基于特征识别的输电线路绝缘子闪络的智能分析方法，采用如下步骤实现：
(1)首先通过无人机从输电线路上拍摄大量图像，并提取图像的骨架，同时去掉图像中的冗余；然后基于绝缘子与其它输电设备之间的骨架形状差异对图像进行直线检测，由此确定出绝缘子的候选区域，从而实现绝缘子的粗定位；
(2)采用不变矩特征和AdaBoost算法对绝缘子的候选区域进行遍历识别，由此 识别出绝缘子的精确位置，从而实现绝缘子的精确定位；
(3)首先通过边缘检测算法对绝缘子进行几何特征提取，并通过优化的结构算法对新增物体进行描述；然后对绝缘子和新增物体进行色彩识别并进行标注，由此识别出绝缘子的闪络情况。
本实施例未述部分与现有技术相同。
Claims (1)
1.一种基于特征识别的输电线路绝缘子闪络的智能分析方法，其特征在于：采用如下步骤实现，
(1)首先通过无人机从输电线路上拍摄大量图像，并提取图像的骨架，同时去掉图像中的冗余；然后基于绝缘子与其它输电设备之间的骨架形状差异对图像进行直线检测，由此确定出绝缘子的候选区域，从而实现绝缘子的粗定位；
(2)采用不变矩特征和AdaBoost算法对绝缘子的候选区域进行遍历识别，由此识别出绝缘子的精确位置，从而实现绝缘子的精确定位；
(3)首先通过边缘检测算法对绝缘子进行几何特征提取，并通过优化的结构算法对新增物体进行描述，然后对绝缘子和新增物体进行色彩识别并进行标注，由此识别出绝缘子的闪络情况。
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