CN109193468A - 一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，包括以下步骤：S1、获取各电塔的基本参数信息，并导入监控中心；S2、根据基本参数信息建立三维电塔模型，并标注出各待检测金具部件位置；S3、根据三维电塔模型设定巡检航线，并发送至地面控制终端；S4、地面控制终端控制无人机按照巡检航线自动进行巡检拍摄，并将拍摄图像实时传输至监控中心；S5、监控中心通过深度神经网络处理技术对图像中的金具部件进行精确检测，实现故障检测分析；S6、将故障检测分析结果远程发送至地面控制终端，检修人员根据故障检测分析结果进行针对性的故障维修。其应用时，可以有效提高输电线路的巡检效率和精确度，同时还能防止出现漏检的情况。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统监控技术领域，具体涉及一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法。
背景技术
在电网供电过程中，需要对整个电力运输系统进行巡检、监控，进过调研发现，销钉缺失是电塔运营中频繁出现的故障，是电力运输的一个重要隐患，其占电塔巡检所发现故障的总数的70％～90％。目前普遍通过无人机拍摄与人工看图的方式来发现电塔潜在风险，这种方式主要存在以下问题：1、人工控制无人机拍摄难以保证拍摄全面准确。2、人工判图的准确度和效率难以保障。3、不能对每个金具上面的螺母螺栓销钉是否缺失进行检测或者对螺母螺栓销钉这种小物体检测效果不好，容易漏检。
发明内容
本发明针对现有技术存在的不足，提供一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，其应用时，可以有效提高输电线路的巡检效率和精确度，同时还能防止出现漏检的情况。
本发明通过以下技术方案实现：
一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，包括以下步骤：
S1、获取输电线路上各电塔的基本参数信息，并将基本参数信息导入监控中心；
S2、监控中心根据基本参数信息建立三维电塔模型，并在三维电塔模型中标注出各待检测金具部件位置信息；
S3、监控中心根据三维电塔模型中各待检测金具部件的位置信息设定对应的巡检航线，并将设定好的巡检航线远程发送至地面控制终端；
S4、地面控制终端控制无人机飞行至对应电塔的参照点，然后按照巡检航线自动进行巡检拍摄，在巡检拍摄过程中，每到达一处巡检航线上标注的待检测金具部件点，无人机对待检测金具部件自动进行设定角度的悬停拍摄，并将拍摄图像实时传输至地面控制终端，地面控制终端将图像与航线标注点结合后远程发送至监控中心；
S5、监控中心通过深度神经网络处理技术对图像中的金具部件进行精确检测，并实现对金具部件上螺母和螺栓的图像定位，然后基于定位出的螺母和螺栓通过分类器实现故障检测分析；
S6、监控中心将故障检测分析结果远程发送至地面控制终端，检修人员根据地面控制终端显示的故障检测分析结果进行针对性的故障维修。
优选地，在步骤S4中，所述参照点即为巡检航线的初始点。
优选地，所述无人机内设有差分GPS定位器。
优选地，在步骤S4中，无人机按照巡检航线自动进行巡检拍摄过程中，若巡检航线标定的待检测金具部件点与实际不符时，检修人员可通过地面控制终端手动控制无人机进行航线修正，地面控制终端将修正产生的数据实时远程传输至监控中心，监控中心根据修正数据对三维电塔模型及巡检航线进行适应性修改，并将修改后的巡检航线反馈至地面控制终端进行使用。
优选地，在步骤S5中，监控中心对图像进行深度神经网络处理时，首先将金具部件标注出来，使用Faster-RCNN方法训练金具部件位置定位模型，并使用训练好的定位模型对图像中的金具部件位置进行检测，将检测结果进行螺母和螺栓的人工标注，使用Faster-RCNN方法训练螺母和螺栓的检测模型。
优选地，在步骤S5中，监控中心对图像进行深度神经网络处理时，使用训练好的螺母和螺栓检测模型检测金具部件得到螺母和螺栓的位置，使用ResNet方法进行螺母和螺栓故障类型的分类器训练，并利用训练好的螺母螺栓故障类型分类器进行图像分析，判断出螺母和螺栓的状态并标注。
优选地，地面控制终端设置人机交互界面，地面控制终端与监控中心之间进行远程无线数据交互。
优选地，在步骤S6中，检修人员根据监控中心发送的故障检测分析结果进行实际故障确认，确认成功后，监控中心自动生成相应的巡检故障报告。
本发明具有如下的优点和有益效果：
1、本发明一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，使用无人机按设定航线进行拍摄巡检，节省大量人力。
2、本发明一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，可以有效提高输电线路的巡检效率和精确度。
3、本发明一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，可以有效防止出现漏检的情况。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明的实施步骤示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
如图1所示，一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，包括以下步骤：
S1、获取输电线路上各电塔的基本参数信息，并将基本参数信息导入监控中心；
S2、监控中心根据基本参数信息建立三维电塔模型，并在三维电塔模型中标注出各待检测金具部件位置信息；
S3、监控中心根据三维电塔模型中各待检测金具部件的位置信息设定对应的巡检航线，并将设定好的巡检航线远程发送至地面控制终端；
S4、地面控制终端控制无人机飞行至对应电塔的参照点，然后按照巡检航线自动进行巡检拍摄，在巡检拍摄过程中，每到达一处巡检航线上标注的待检测金具部件点，无人机对待检测金具部件自动进行设定角度的悬停拍摄，并将拍摄图像实时传输至地面控制终端，地面控制终端将图像与航线标注点结合后远程发送至监控中心；
S5、监控中心通过深度神经网络处理技术对图像中的金具部件进行精确检测，并实现对金具部件上螺母和螺栓的图像定位，然后基于定位出的螺母和螺栓通过分类器实现故障检测分析；
S6、监控中心将故障检测分析结果远程发送至地面控制终端，检修人员根据地面控制终端显示的故障检测分析结果进行针对性的故障维修。
在步骤S4中，所述参照点即为巡检航线的初始点，可以将参照点统一设置为电塔的最顶端或其他标志性部位上，便于进行初始校准。
述无人机内置有差分GPS定位器，其定位精确度高，可以使无人机精准地按照巡检航线飞行。
在步骤S4中，无人机按照巡检航线自动进行巡检拍摄过程中，若巡检航线标定的待检测金具部件点与实际不符时，检修人员可通过地面控制终端手动控制无人机进行航线修正，地面控制终端将修正产生的数据实时远程传输至监控中心，监控中心根据修正数据对三维电塔模型及巡检航线进行适应性修改，并将修改后的巡检航线反馈至地面控制终端进行使用。
在步骤S5中，监控中心对图像进行深度神经网络处理时，首先将金具部件标注出来，使用Faster-RCNN方法训练金具部件位置定位模型，并使用训练好的定位模型对图像中的金具部件位置进行检测，将检测结果进行螺母和螺栓的人工标注，使用Faster-RCNN方法训练螺母和螺栓的检测模型。
在步骤S5中，监控中心对图像进行深度神经网络处理时，使用训练好的螺母和螺栓检测模型检测金具部件得到螺母和螺栓的位置，使用ResNet方法进行螺母和螺栓故障类型的分类器训练，并利用训练好的螺母螺栓故障类型分类器进行图像分析，判断出螺母和螺栓的状态并标注。
地面控制终端设置人机交互界面，地面控制终端与监控中心之间进行远程无线数据交互，便于检修人员通过地面控制终端随时随地与监控中心进行联系。
在步骤S6中，检修人员根据监控中心发送的故障检测分析结果进行实际故障确认，确认成功后，监控中心自动生成相应的巡检故障报告。
可利用深度神经网络处理技术将对金具部件上螺母和螺栓的定位和识别扩展至其他小型部件如R型销钉等。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取输电线路上各电塔的基本参数信息，并将基本参数信息导入监控中心；
S2、监控中心根据基本参数信息建立三维电塔模型，并在三维电塔模型中标注出各待检测金具部件位置信息；
S3、监控中心根据三维电塔模型中各待检测金具部件的位置信息设定对应的巡检航线，并将设定好的巡检航线远程发送至地面控制终端；
S4、地面控制终端控制无人机飞行至对应电塔的参照点，然后按照巡检航线自动进行巡检拍摄，在巡检拍摄过程中，每到达一处巡检航线上标注的待检测金具部件点，无人机对待检测金具部件自动进行设定角度的悬停拍摄，并将拍摄图像实时传输至地面控制终端，地面控制终端将图像与航线标注点结合后远程发送至监控中心；
S5、监控中心通过深度神经网络处理技术对图像中的金具部件进行精确检测，并实现对金具部件上螺母和螺栓的图像定位，然后基于定位出的螺母和螺栓通过分类器实现故障检测分析；
S6、监控中心将故障检测分析结果远程发送至地面控制终端，检修人员根据地面控制终端显示的故障检测分析结果进行针对性的故障维修。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，其特征在于，在步骤S4中，所述参照点即为巡检航线的初始点。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，其特征在于，所述无人机内设有差分GPS定位器。
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，其特征在于，在步骤S4中，无人机按照巡检航线自动进行巡检拍摄过程中，若巡检航线标定的待检测金具部件点与实际不符时，检修人员可通过地面控制终端手动控制无人机进行航线修正，地面控制终端将修正产生的数据实时远程传输至监控中心，监控中心根据修正数据对三维电塔模型及巡检航线进行适应性修改，并将修改后的巡检航线反馈至地面控制终端进行使用。
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，其特征在于，在步骤S5中，监控中心对图像进行深度神经网络处理时，首先将金具部件标注出来，使用Faster-RCNN方法训练金具部件位置定位模型，并使用训练好的定位模型对图像中的金具部件位置进行检测，将检测结果进行螺母和螺栓的人工标注，使用Faster-RCNN方法训练螺母和螺栓的检测模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，其特征在于，在步骤S5中，监控中心对图像进行深度神经网络处理时，使用训练好的螺母和螺栓检测模型检测金具部件得到螺母和螺栓的位置，使用ResNet方法进行螺母和螺栓故障类型的分类器训练，并利用训练好的螺母螺栓故障类型分类器进行图像分析，判断出螺母和螺栓的状态并标注。
7.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，其特征在于，地面控制终端设置人机交互界面，地面控制终端与监控中心之间进行远程无线数据交互。
8.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法，其特征在于，在步骤S6中，检修人员根据监控中心发送的故障检测分析结果进行实际故障确认，确认成功后，监控中心自动生成相应的巡检故障报告。
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