CN110197176A - 基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统及分析方法 - Google Patents

基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统及分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统，包括数据管理模块，用于导入输电线路的巡检数据，匹配巡检图像信息，识别特征和缺陷；缺陷管理模块，用于管理和筛选缺陷，将缺陷加入报告集；报告集模块，用于接收报告集，查看报告集中的缺陷，生成巡检报告；后台数据库，用于存储巡检数据、缺陷数据、正常样本信息、缺陷样本信息和巡检报告；本发明提供的基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统及分析方法，能够自动对巡检图像中的特征进行识别并可选的自动诊断缺陷，将巡检图像备注为4种，便于数据库的存储；对缺陷进行人工确认，可以人工调整缺陷；对缺陷进行分级，将缺陷的严重性直观反映给维修人员；将缺陷加入报告集生成巡检报告。

Description

基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统及分析方法
技术领域
本发明属于电力系统的运行检修技术领域，尤其涉及基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统及分析方法。
背景技术
为了保证对企业、居民提供可靠性供电，要求电力公司对输电线路尤其是线路的附属设备进行定期的检查与维护，以保证整个电网的稳定供电与安全运行。由于我国地域广阔，导致输电线路传输里程大，而且途经的地理环境复杂(山区、河流、丘陵等)，输电线路的运行安全易受地理环境及气候环境的影响。线路巡检的开展状况直接制约着送配电线路乃至电网的整体维护水平。传统的电力线路巡检流程是人工现场巡视线路，巡视对象主要是电力设施，例如：杆塔、导线、变压器、绝缘子、横担、刀闸等设备，这种检查方法存在以下两个问题：不安全，由于变电站内存在高压和放电，随时可能对人体造成伤害；不及时，由于工作人员不能长期在站内巡视，问题发生时，很难被及时发现。
为了克服人工巡检的诸多缺陷，无人机被应用到输电线路的日常巡检工作中来。但是巡检得到的图像数据多是由人工进行缺陷诊断，对诊断人员的工作经验要求较高，且人工诊断费时费力。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统及分析方法。
本发明一方面提供了基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统，包括数据管理模块，用于导入输电线路的巡检数据，匹配巡检图像信息，识别特征和缺陷；
缺陷管理模块，用于管理和筛选所述缺陷，将所述缺陷加入报告集；
报告集模块，用于接收所述报告集，查看所述报告集中的缺陷，生成巡检报告；
后台数据库，用于存储所述巡检数据、所述缺陷数据、正常样本信息、缺陷样本信息和所述巡检报告。
优选的，所述后台数据库包括输电线路信息库、巡检数据信息库、正常样本信息库、缺陷样本信息库和巡检报告信息库。
优选的，所述数据管理模块包括：
数据操作模块，用于导入所述巡检数据，所述巡检数据包括所述巡检图像、GPS位置、无人机的飞行状态数据、无人机的高、无人机与拍摄输电线路设备的距离信息，匹配所述巡检图像的图像信息，对所述巡检图像进行特征识别；
缺陷识别模块，根据所述正常样本信息库和缺陷样本信息库系统自动识别并标注巡检图像中的缺陷，判断出缺陷级别；
人工确认模块，用于确认或修改所述缺陷；
缺陷人工识别模块，人工识别并标注巡检图像中的缺陷，判断缺陷级别。
优选的，所述缺陷级别包括一般缺陷、严重缺陷和危急缺陷。
优选的，所述图像信息包括巡检图像、GPS位置信息和输电线路信息。
本发明另一方面提供一种基于上述巡检数据智能分析系统的基于图像识别技术的巡检数据智能分析方法，包括：
S1.导入巡检数据；
S2.匹配巡检图像信息，根据所述巡检数据中巡检图像拍摄时的飞行状态数据、GPS位置、无人机的高、无人机与拍摄输电线路设备的距离信息，计算巡检图像对应的输电线路杆塔或杆塔段及关联的输电线路信息，将所述巡检图像、GPS位置信息和输电线路信息存入巡检数据信息库；
S3.提取所述巡检图像中的特征，基于所述特征获得所述特征对应于正常样本信息库中的图像；
S4.判断系统是否进行自动缺陷诊断，若是，进入步骤S5，若否，进入步骤S7；
S5.系统自动对比巡检图像中的特征图像与正常样本信息库中的参考图像，诊断缺陷，对巡检图像进行缺陷标识操作，与缺陷样本信息库中的样本图像进行对比，指示缺陷等级，将巡检数据信息库中诊断后有缺陷的巡检图像备注为疑似缺陷状态，诊断后无缺陷的巡检图像备注为无缺陷状态，没有进行诊断的巡检图像备注为未诊断状态；
S6.将所述有缺陷的巡检图像进行人工确认，确认后，所述疑似缺陷状态更改为确认缺陷状态；
S7.人工识别并标注缺陷，对比巡检图像中的特征图像与正常样本信息库中的参考图像，对巡检图像进行缺陷标识，与缺陷样本信息库中的样本图像进行对比，确定缺陷级别，将巡检数据信息库中诊断后有缺陷的巡检图像备注为确认缺陷状态，诊断后无缺陷的巡检图像备注为无缺陷状态，没有进行诊断的巡检图像备注为未诊断状态，将缺陷级别与标识后的巡检图像更新到所述巡检数据信息库中；
S8.筛选缺陷，从巡检数据信息库中筛选缺陷，将筛选的所述缺陷加入报告集；
S9.生成巡检报告。
优选的，所述步骤S2具体包括：
S201.根据巡检图像拍摄时的无人机GPS位置，无人机与拍摄输电线路设备的距离，水平线距，偏移视角线与正北方向的偏移角度，以及无人机的高度，杆塔高度和线路高度，计算拍摄输电线路设备的GPS位置；
S202.确定输电线路杆塔或者杆塔段；根据拍摄的输电线路设备的GPS位置，到输电线路信息数据库中查询对应的GPS位置最为接近的输电线路杆塔或者杆塔段；
S203.匹配输电线路信息，根据巡检图像对应的输电线路杆塔或者杆塔段，关联相应的输电线路信息，包括巡检图像对应的杆塔的编号、杆塔型号、材质、性质、档距、电压等级、GPS位置、运行维护班组、所属单位；根据GPS位置与GIS信息关联，确定巡检图像拍摄区域的地理信息、环境信息、气象信息和所属的行政区域信息。
优选的，所述步骤S3具体包括，对所述巡检图像进行图像分割，利用Prewitt算子，将图像数据中包含的电力设备及其故障检测的潜在感兴趣目标提取出来，并利用已知的感兴趣目标的单个特征或特征组合从分割后的图像数据中剔除虚假目标，保留图像数据中的感兴趣目标。
优选的，所述感兴趣目标包括杆塔、导线、地线、引流线、绝缘子、基础、防震锤、接地装置以及部件连通区域。
优选的，所述步骤S5具体包括：
S501.将步骤S3中处理好的图像与预先存储在正常样本信息库中的参考图像进行匹配；
S502.根据两幅图像的差异，检测出发生异常的区域；异常检测基于当前待检测图像和参考图像的差值图像进行检测，在对待检测图像配准后，对两幅图像做差，由于差值图像可视化较差，先将图像归一化到0到255之间；然后使用Mean Shift分割算法，直接得到要检测的异常区域；
S503.在异常区域处进行缺陷标识，所有的坐标位置点均是以图像像素为单位，缺陷标识的基本图形包括矩形、圆形、椭圆形和三角形；
S504.将异常区域与缺陷样本信息库中的样本图像进行对比，确定缺陷级别；
S505.将巡检数据信息库中诊断后有缺陷的巡检图像备注为确认缺陷状态，诊断后无缺陷的巡检图像备注为无缺陷状态，没有进行诊断的巡检图像备注为未诊断状态，将缺陷级别与标识后的巡检图像更新到所述巡检数据信息库中。
本发明具有的优点和积极效果是：本发明提供的基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统及分析方法，依据巡检数据信息，从输电线路信息数据库中查询对应的杆塔或杆塔段信息及输电线路信息，并将对应的输电线路信息更新到巡检数据信息库中，便于后续维修人员对缺陷部件的定位；能够自动对巡检图像中的特征进行识别并可选的自动诊断缺陷，将巡检图像备注为4种，便于数据库的存储；对缺陷进行人工确认，可以人工调整缺陷；对缺陷进行分级，将缺陷的严重性直观反映给维修人员；将缺陷加入报告集生成巡检报告，完成整个巡检数据结果分析的工作。
附图说明
图1是本发明一实施例的基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统的系统图；
图2是本发明一实施例的基于图像识别技术的巡检数据智能分析方法的流程图；
图3是本发明一实施例的匹配巡检图像信息的流程图；
图4是本发明一实施例的诊断缺陷流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，下面结合附图对本发明的实施方式做出具体说明。
本发明一实施例一方面提供了一种基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统，如图1所示，包括数据管理模块，用于导入输电线路的巡检数据，匹配巡检图像信息，识别特征和缺陷；缺陷管理模块，用于管理和筛选缺陷，将缺陷加入报告集；报告集模块，用于接收报告集，查看报告集中的缺陷，生成巡检报告；和后台数据库，用于存储巡检数据、缺陷数据、正常样本信息、缺陷样本信息和巡检报告。
其中，后台数据库包括输电线路信息库，该数据库中预存有无人机巡检路线的输电线路信息，包括杆塔段、杆塔编号、杆塔型号、材质、性质、档距、电压等级、GPS位置、运行维护班组和所属单位；巡检数据信息库，用于存储原始巡检数据及处理后的巡检数据；正常样本信息库，预存有各设备正常状态下的图像；缺陷样本信息库，预存有缺陷样本图像信息，包括导线类、绝缘子类、金具类、杆塔类、地线类、接地装置类、基础类和其他类八大类别，导线类包含导线、子导线、跳线三个子类别共25种故障状态，绝缘子类包含瓷质绝缘子、玻璃绝缘子、复合绝缘子、瓷长棒绝缘子、地线悬式绝缘子五个子类别共69种故障状态，金具类包含导线悬垂线夹、导线耐张线夹、导线连接金具、导线接续金具、导线保护金具五个子类别共162种故障状态，杆塔类包含角钢塔、钢管塔、钢管杆、砼杆、大跨越塔五个子类别共227种故障状态，地线类包含普通地线、OPGW两个子类别共22种故障状态，接地装置类包含接地体、引下线、接地螺栓、接地电阻四个子类别共19种故障状态，基础类包含杆塔基础、拉线基础、立柱、护坡、排水沟、保护帽六个子类别共43种故障状态，其他类包含通道环境、附属设施、防雷设施、防鸟设施、ADSS五个子类别共76种故障状态，各个类别下分别设有三种缺陷级别的样本图像，缺陷级别分别是一般缺陷、严重缺陷和危急缺陷，用于对比判断巡检图像中的缺陷级别；巡检报告信息库，用于存储生成的巡检报告，便于巡检报告的查看及下载。
其中，数据管理模块包括：数据操作模块，用于导入巡检数据，巡检数据包括巡检图像、GPS位置、无人机的飞行状态数据、无人机的高、无人机与拍摄输电线路设备的距离信息，匹配巡检图像的图像信息，图像信息包括巡检图像、GPS位置信息和输电线路信息，并对巡检图像进行特征识别；缺陷识别模块，根据正常样本信息库和缺陷样本信息库系统自动识别并标注巡检图像中的缺陷，判断出缺陷级别；人工确认模块，用于确认或修改缺陷；缺陷人工识别模块，人工识别并标注巡检图像中的缺陷，判断缺陷级别。缺陷级别包括一般缺陷、严重缺陷和危急缺陷。
可以使用系统中的缺陷识别模块对巡检数据进行缺陷识别，并对系统识别出的缺陷通过人工确认模块进行确认，也可通过缺陷人工识别模块对巡检数据直接人工进行缺陷识别及标注。
本发明另一方面提供一种基于上述巡检数据分析系统的基于图像识别技术的巡检数据智能分析方法，如图2所示，包括：
S1.导入巡检数据，将无人机巡检得到的输电线路巡检数据导入系统内。
S2.匹配巡检图像信息，根据巡检数据中巡检图像拍摄时的飞行状态数据、GPS位置、无人机的高、无人机与拍摄输电线路设备的距离信息，计算巡检图像对应的输电线路杆塔或杆塔段及关联的输电线路信息，将巡检图像、GPS位置信息和输电线路信息存入巡检数据信息库；
具体的，如图3所示，S201.根据巡检图像拍摄时的无人机GPS位置，无人机与拍摄输电线路设备的距离，水平线距，偏移视角线与正北方向的偏移角度，以及无人机的高度，杆塔高度和线路高度，计算拍摄输电线路设备的GPS位置；计算算法如下：
1)计算无人机与输电线路设备的水平偏移距离L水平偏移；
如果图像中输电线路设备为杆塔及其附属设备则：
其中，L设备为无人机与巡检拍摄的输电线路设备的直线距离；
H无人机为无人机距离地面的高度；
H杆塔为杆塔距离地面的高度；
L水平偏移为无人机与输电线路设备的在水平方向上的距离；
或者图像中输电线路设备为线路则：
其中，H线路为线路距离地面的高度；
L水平偏移为无人机与输电线路设备的在水平方向上的距离；
2)计算图像拍摄的输电线路设备的GPS位置，从无人机的飞行航向，根据飞行航线和拍摄视角，计算出偏移视角线与正北方向的偏移角度C；根据图像拍摄的GPS无人机位置(photo_gps_x，photo_gps_y)、偏移距离L水平偏移和偏移视角线与正北方向的偏移角度A，计算对应的巡检图像拍摄的输电线路设备的GPS位置GPS线路设备(line_gps_x，line_gps_y)；
line_gps_x＝photo_gps_x+L水平偏移*sinA；
line_gps_y＝photo_gps_y+L水平偏移*cosA；
S202.确定输电线路杆塔或者杆塔段；根据拍摄的输电线路设备的GPS位置，到输电线路信息数据库中查询对应的GPS位置最为接近的输电线路杆塔或者杆塔段；
S203.匹配输电线路信息，根据巡检图像对应的输电线路杆塔或者杆塔段，关联相应的输电线路信息，包括巡检图像对应的杆塔的编号、杆塔型号、材质、性质、档距、电压等级、GPS位置、运行维护班组、所属单位；根据GPS位置与GIS信息关联，确定巡检图像拍摄区域的地理信息、环境信息、气象信息和所属的行政区域信息。
S3.提取巡检图像中的特征，基于特征获得特征对应于正常样本信息库中的图像；
具体包括，读取巡检图像数据，进行缩放处理并将彩色图像进行RGB通道数据分离、直方图统计等数据计算，作为后期处理的原始数据；对巡检图像进行图像分割，利用Prewitt算子，遍历图像，计算图像的边缘信息；将图像数据中包含的电力设备及其故障检测的潜在感兴趣目标提取出来，并利用已知的感兴趣目标的单个特征或特征组合从分割后的图像数据中剔除虚假目标，保留图像数据中的感兴趣目标；
对数字图像f(x，y)，Prewitt算子的定义如下：
G(i)＝|[f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1，j+1)]-
[f(i+1,j-1)+f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]|
G(j)＝|[f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1，j+1)]-
[f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1，j-1)]|
则P(i,j)＝max[G(i),G(j)]或P(i,j)＝G(i)+G(j)。
P(i,j)为经过Prewitt算子提取边缘后对应位置处的像素值；
其中，对于杆塔的识别：对图像进行LSD直线检测，快速准确的检测出图像中的直线特征；将图像分块，分析每块中的直线特征，结合杆塔交叉、对称的特性，确定每个图像块的属性；最终得到杆塔的标记区域；
对于导线的识别：由于导线在图像中呈现出直线、贯穿特性，对图像进行Prewitt算子边缘提取；分析边缘方向信息并进行聚类处理；对各聚类中心进行像素区域生长操作；根据长度信息确定导线位置；
对绝缘子的识别：利用深度学习中CNN方法对绝缘子进行识别，包括构建训练样本集，训练、保存识别模型，利用滑动窗检测，然后直线拟合候选框，确定图像中绝缘子标记区域；
对防震锤的识别：构造防震锤、隔离棒的训练样本集，利用Faster-RCNN算法，训练识别模板，保留概率最大的目标候选框，确定图像中防震锤的标记区域。
S4.判断系统是否进行自动缺陷诊断，若是，进入步骤S5，若否，进入步骤S7。
S5.系统自动对比巡检图像中的特征图像与正常样本信息库中的参考图像，诊断缺陷，对巡检图像进行缺陷标识操作，与缺陷样本信息库中的样本图像进行对比，指示缺陷等级，将巡检数据信息库中诊断后有缺陷的巡检图像备注为疑似缺陷状态，诊断后无缺陷的巡检图像备注为无缺陷状态，没有进行诊断的巡检图像备注为未诊断状态；
具体的，如图4所示，S501.将步骤S3中处理好的巡检图像与预先存储在正常样本信息库中的参考图像进行匹配；首先使用具有光照不变、旋转和尺度不变等性质的SIFT特征进行匹配；然后，基于RANSAC随机采样一致性方法，计算待检测图像和参考图像的单应关系H矩阵；
S502.根据两幅图像的差异，检测出发生异常的区域；异常检测基于当前待检测图像和参考图像的差值图像进行检测，在对待检测图像配准后，对两幅图像做差，由于差值图像可视化较差，先将图像归一化到0到255之间；然后使用Mean Shift分割算法，直接得到要检测的异常区域；使用Mean Shift分割算法时，空间带宽选用8.5，色度带宽选用7.5，最小分割面积为600像素，光照主要影响差值图像的局部的高亮区域，由于高亮区域与其他区域相比，对比度较大，可能会把高亮区域整体分割出来，但是高亮区域中可能含有异常区域，此异常区域容易由于按高亮区域被整体分割出来而被忽略，此时可以通过颜色空间阈值的合理选取来去除掉，色度带宽选用7.5能够很好的去除高亮区域的影响，且能够分割出对比度高的异常区域。
S503.在异常区域处进行缺陷标识，通过标注图像像素坐标位置的方式对图像进行缺陷标注，确定缺陷的位置，所有的坐标位置点均是以图像像素为单位，缺陷标识的基本图形包括矩形、圆形、椭圆形和三角形；
S504.将异常区域与缺陷样本信息库中的样本图像进行对比，确定缺陷级别；
S505.将巡检数据信息库中诊断后有缺陷的巡检图像备注为确认缺陷状态，诊断后无缺陷的巡检图像备注为无缺陷状态，没有进行诊断的巡检图像备注为未诊断状态，将缺陷级别与标识后的巡检图像更新到巡检数据信息库中。
S6.将有缺陷的巡检图像进行人工确认，确认后，疑似缺陷状态更改为确认缺陷状态；
S7.人工识别并标注缺陷，对比巡检图像中的特征图像与正常样本信息库中的参考图像，对巡检图像进行缺陷标识，与缺陷样本信息库中的样本图像进行对比，确定缺陷级别，将巡检数据信息库中诊断后有缺陷的巡检图像备注为确认缺陷状态，诊断后无缺陷的巡检图像备注为无缺陷状态，没有进行诊断的巡检图像备注为未诊断状态，将缺陷级别与标识后的巡检图像更新到巡检数据信息库中；
S8.筛选缺陷，从巡检数据信息库中筛选缺陷，可以按照线路、缺陷部件、部件类型、部位、缺陷等级、拍摄时间、巡检数据上传时间以及缺陷确认的时间进行筛选，将筛选的缺陷加入报告集；
S9.生成巡检报告，将报告集模块中的缺陷生成巡检报告，并将巡检报告存入巡检报告信息库中，供巡检、维护等人员进行查看、下载、编辑等操作。
本实施例提供的基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统及分析方法，依据巡检数据信息，从输电线路信息数据库中查询对应的杆塔或杆塔段信息及输电线路信息，并将对应的输电线路信息更新到巡检数据信息库中，便于后续维修人员对缺陷部件的定位；能够自动对巡检图像中的特征进行识别并可选的自动诊断缺陷，将巡检图像备注为4种，便于数据库的存储；对缺陷进行人工确认，可以人工调整缺陷；对缺陷进行分级，将缺陷的严重性直观反映给维修人员；将缺陷加入报告集生成巡检报告，完成整个巡检数据结果分析的工作。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的技术方案及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统，其特征在于：
包括数据管理模块，用于导入输电线路的巡检数据，匹配巡检图像信息，识别特征和缺陷；
缺陷管理模块，用于管理和筛选所述缺陷，将所述缺陷加入报告集；
报告集模块，用于接收所述报告集，查看所述报告集中的缺陷，生成巡检报告；
后台数据库，用于存储所述巡检数据、所述缺陷数据、正常样本信息、缺陷样本信息和所述巡检报告。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统，其特征在于：所述后台数据库包括输电线路信息库、巡检数据信息库、正常样本信息库、缺陷样本信息库和巡检报告信息库。
3.根据权利要求2所述的基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统，其特征在于，所述数据管理模块包括：
数据操作模块，用于导入所述巡检数据，所述巡检数据包括所述巡检图像、GPS位置、无人机的飞行状态数据、无人机的高、无人机与拍摄输电线路设备的距离信息，匹配所述巡检图像的图像信息，对所述巡检图像进行特征识别；
缺陷识别模块，根据所述正常样本信息库和缺陷样本信息库系统自动识别并标注巡检图像中的缺陷，判断出缺陷级别；
人工确认模块，用于确认或修改所述缺陷；
缺陷人工识别模块，人工识别并标注巡检图像中的缺陷，判断缺陷级别。
4.根据权利要求3所述的基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统，其特征在于：所述缺陷级别包括一般缺陷、严重缺陷和危急缺陷。
5.根据权利要求3所述的基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统，其特征在于：所述图像信息包括巡检图像、GPS位置信息和输电线路信息。
6.根据上述任一权利要求所述的基于图像识别技术的巡检数据智能分析系统的分析方法，其特征在于，包括：
S1.导入巡检数据；
S2.匹配巡检图像信息，根据所述巡检数据中巡检图像拍摄时的飞行状态数据、GPS位置、无人机的高、无人机与拍摄输电线路设备的距离信息，计算巡检图像对应的输电线路杆塔或杆塔段及关联的输电线路信息，将所述巡检图像、GPS位置信息和输电线路信息存入巡检数据信息库；
S3.提取所述巡检图像中的特征，基于所述特征获得所述特征对应于正常样本信息库中的图像；
S4.判断系统是否进行自动缺陷诊断，若是，进入步骤S5，若否，进入步骤S7；
S5.系统自动对比巡检图像中的特征图像与正常样本信息库中的参考图像，诊断缺陷，对巡检图像进行缺陷标识操作，与缺陷样本信息库中的样本图像进行对比，指示缺陷等级，将巡检数据信息库中诊断后有缺陷的巡检图像备注为疑似缺陷状态，诊断后无缺陷的巡检图像备注为无缺陷状态，没有进行诊断的巡检图像备注为未诊断状态；
S6.将所述有缺陷的巡检图像进行人工确认，确认后，所述疑似缺陷状态更改为确认缺陷状态；
S7.人工识别并标注缺陷，对比巡检图像中的特征图像与正常样本信息库中的参考图像，对巡检图像进行缺陷标识，与缺陷样本信息库中的样本图像进行对比，确定缺陷级别，将巡检数据信息库中诊断后有缺陷的巡检图像备注为确认缺陷状态，诊断后无缺陷的巡检图像备注为无缺陷状态，没有进行诊断的巡检图像备注为未诊断状态，将缺陷级别与标识后的巡检图像更新到所述巡检数据信息库中；
S8.筛选缺陷，从巡检数据信息库中筛选缺陷，将筛选的所述缺陷加入报告集；
S9.生成巡检报告。
7.根据权利要求6所述的基于图像识别技术的巡检数据智能分析方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：
S201.根据巡检图像拍摄时的无人机GPS位置，无人机与拍摄输电线路设备的距离，水平线距，偏移视角线与正北方向的偏移角度，以及无人机的高度，杆塔高度和线路高度，计算拍摄输电线路设备的GPS位置；
S202.确定输电线路杆塔或者杆塔段；根据拍摄的输电线路设备的GPS位置，到输电线路信息数据库中查询对应的GPS位置最为接近的输电线路杆塔或者杆塔段；
S203.匹配输电线路信息，根据巡检图像对应的输电线路杆塔或者杆塔段，关联相应的输电线路信息，包括巡检图像对应的杆塔的编号、杆塔型号、材质、性质、档距、电压等级、GPS位置、运行维护班组、所属单位；根据GPS位置与GIS信息关联，确定巡检图像拍摄区域的地理信息、环境信息、气象信息和所属的行政区域信息。
8.根据权利要求6所述的基于图像识别技术的巡检数据智能分析方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括，对所述巡检图像进行图像分割，利用Prewitt算子，将图像数据中包含的电力设备及其故障检测的潜在感兴趣目标提取出来，并利用已知的感兴趣目标的单个特征或特征组合从分割后的图像数据中剔除虚假目标，保留图像数据中的感兴趣目标。
9.根据权利要求8所述的基于图像识别技术的巡检数据智能分析方法，其特征在于：所述感兴趣目标包括杆塔、导线、地线、引流线、绝缘子、基础、防震锤、接地装置以及部件连通区域。
10.根据权利要求6所述的基于图像识别技术的巡检数据智能分析方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括：
S501.将步骤S3中处理好的图像与预先存储在正常样本信息库中的参考图像进行匹配；
S502.根据两幅图像的差异，检测出发生异常的区域；异常检测基于当前待检测图像和参考图像的差值图像进行检测，在对待检测图像配准后，对两幅图像做差，由于差值图像可视化较差，先将图像归一化到0到255之间；然后使用Mean Shift分割算法，直接得到要检测的异常区域；
S503.在异常区域处进行缺陷标识，所有的坐标位置点均是以图像像素为单位，缺陷标识的基本图形包括矩形、圆形、椭圆形和三角形；
S504.将异常区域与缺陷样本信息库中的样本图像进行对比，确定缺陷级别；
S505.将巡检数据信息库中诊断后有缺陷的巡检图像备注为确认缺陷状态，诊断后无缺陷的巡检图像备注为无缺陷状态，没有进行诊断的巡检图像备注为未诊断状态，将缺陷级别与标识后的巡检图像更新到所述巡检数据信息库中。
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