CN111507951A - 电缆线路隧道工程巡检装置 - Google Patents

电缆线路隧道工程巡检装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111507951A
CN111507951A CN202010282584.1A CN202010282584A CN111507951A CN 111507951 A CN111507951 A CN 111507951A CN 202010282584 A CN202010282584 A CN 202010282584A CN 111507951 A CN111507951 A CN 111507951A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
point cloud
defect
inspection device
cable line
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010282584.1A
Other languages
English (en)
Inventor
谈元鹏
刘海莹
赵紫璇
张中浩
李勇
李笋
刘一涛
徐会芳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI, State Grid Shandong Electric Power Co Ltd, State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202010282584.1A priority Critical patent/CN111507951A/zh
Publication of CN111507951A publication Critical patent/CN111507951A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0008—Industrial image inspection checking presence/absence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30164—Workpiece; Machine component
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/07—Target detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)

Abstract

本发明提供的电缆线路隧道工程巡检装置，所述装置包括：双目成像传感模块，用于采集电缆线路隧道工程的点云数据；点云计算模块，用于计算所述点云数据；缺陷分析模块，用于根据所述点云数据计算结果分析所述电缆线路隧道工程缺陷状态；通信告警模块，用于与移动终端进行通信并传输所述电缆线路隧道工程缺陷状态和告警信息。本申请提供的电缆线路隧道工程巡检装置，利用点云数据匹配技术还原巡检图像拍摄角度，从而降低巡检图像复拍时角度与光线的干扰，提高设备本体缺陷检测的效果；利用目标关系建模，关联检测目标和关联设备，有效降低缺陷误报率，从而提高设备预警的准确性。

Description

电缆线路隧道工程巡检装置
技术领域
本发明属于电力运检技术领域，具体涉及电缆线路隧道工程巡检装置。
背景技术
随着我国城镇化建设的深入推进，电力电缆已成为城市电力输送的主动脉，对整个城市的供电安全起到至关重要的作用。高压电力电缆安装在地下通道(管廊或隧道)中，其恶劣运行环境给人力巡检带来巨大的困难。依靠人工运维不但工作量大、效率低，而且危险度高，尤其是电缆设备故障或通道环境异常时，现场工作的运检人员会有生命危险。而且，当前运维人员的增长速度远远跟不上电力电缆及隧道的增加速度，致使电力隧道运检工作面临巨大压力，电力设备安全运行存在隐患和风险。基于电力电缆及通道运行维护的特殊要求，在线监测系统和机器人巡检系统(即移动巡检系统)成为代替人工巡检的重要状态感知技术手段，不但能将人从危险繁杂的工作中解放出来，而且大大提升了运维效率。
目前，面向电缆线路隧道工程的在线监测系统和机器人巡检系统仍然主要依靠图像处理与局放等其他传感方式进行感知分析。虽然有部分专家学者引入了深度学习技术，利用目标检测识别技术开展电缆线路隧道工程的智能巡检，但仍存在图像复拍效果不佳、对于隧道本体结构分析能力匮乏、缺陷误报率高等问题。
发明内容
本申请的目的之一在于针对现有技术的不足之处，提供一种电缆线路隧道工程巡检装置，以提升现有电缆隧道工程智能运检水平，所述装置包括：
双目成像传感模块，用于采集电缆线路隧道工程的点云数据；
点云计算模块，用于计算所述点云数据；
缺陷分析模块，用于根据所述点云数据计算结果分析所述电缆线路隧道工程缺陷状态；
通信告警模块，用于与移动终端进行通信并传输所述电缆线路隧道工程缺陷状态和告警信息。
优选地，所述双目成像传感模块包括：水平校准与标定模块，所述水平校准与标定模块用于所述双目成像传感模块的水平标定校准以及双目成像模组的数据标定。
优选地，所述双目成像传感模块还包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于采集电缆线路隧道工程的点云数据。
优选地，所述点云数据包括：维坐标、激光反射强度和颜色信息。
优选地，所述点云计算模块包括：
点云数据去噪模块，用于所述点云数据的去噪；
场景标准点云信息库模块，用于所述点云数据的三维建模；
点云配准模块，用于启动巡检流程时将新检测到的点云与点云标准库内的点云信息进行配准；
目标检测运算模块，用于存储所有检测信息。
优选地，所述缺陷分析模块包括：缺陷类型相关语义资料匹配模块，所述缺陷类型相关语义资料匹配模块用于根据所述点云数据输出缺陷类型。
优选地，所述缺陷分析模块还包括：相关设备联动分析模块，所述相关设备联动分析模块用于将所述缺陷类型相关语义资料匹配模块输出的缺陷类型输入设备目标之间的关系模型，运行联动关系预测计算模型，输出相关联其他设备，并根据预测结果，提高关联设备的巡检顺序优先级。
优选地，所述通信告警模块包括：缺陷类型可视化模块，所述缺陷类型可视化模块用于接受巡检图像、缺陷预警信息和处理建议。
优选地，所述通信告警模块包括：信息封包模块，所述信息封包模块用于数据打包压缩。
优选地，所述通信告警模块包括：信息通信模块，所述信息通信模块用于调用协议外传数据。
本申请提供的电缆线路隧道工程巡检装置，利用点云数据匹配技术还原巡检图像拍摄角度，从而降低巡检图像复拍时角度与光线的干扰，提高设备本体缺陷检测的效果；利用目标关系建模，关联检测目标和关联设备，有效降低缺陷误报率，从而提高设备预警的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的一种电缆线路隧道工程巡检装置的结构示意图；
图2是本发明提供的一种电缆线路隧道工程巡检装置的双目成像传感模块结构示意图；
图3是本发明提供的一种电缆线路隧道工程巡检装置的点云计算模块结构示意图；
图4是本发明提供的一种电缆线路隧道工程巡检装置的缺陷分析模块结构示意图；
图5是本发明提供的一种电缆线路隧道工程巡检装置的通信告警模块结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。
本公开实施例提供一种电缆线路隧道工程巡检装置。本实施例提供的电缆线路隧道工程巡检装置可以由一计算系统来执行，该计算系统可以实现为软件，或者实现为软件和硬件的组合，该计算系统可以集成设置在服务器、终端设备等中。
如图1，在本申请实施例中，本申请提供的一种电缆线路隧道工程巡检装置包括：
双目成像传感模块10，用于采集电缆线路隧道工程的点云数据；
点云计算模块20，用于计算所述点云数据；
缺陷分析模块30，用于根据所述点云数据计算结果分析所述电缆线路隧道工程缺陷状态；
通信告警模块40，用于与移动终端进行通信并传输所述电缆线路隧道工程缺陷状态和告警信息。
如图2，在本申请实施例中，所述双目成像传感模块10包括：水平校准与标定模块11和数据采集模块12，其中，所述水平校准与标定模块11用于所述双目成像传感模块10的水平标定校准以及双目成像模组的数据标定，所述双目成像传感模块10还包括：所述数据采集模块12用于采集电缆线路隧道工程的点云数据。
在本申请实施例中，所述点云数据包括：三维坐标、激光反射强度和颜色信息。
如图3，在本申请实施例中，所述点云计算模块20包括：
点云数据去噪模块21，用于所述点云数据的去噪；
场景标准点云信息库模块22，用于所述点云数据的三维建模；
点云配准模块23，用于启动巡检流程时将新检测到的点云与点云标准库内的点云信息进行配准；
目标检测运算模块24，用于存储所有检测信息。
如图4，在本申请实施例中，所述缺陷分析模块30包括：缺陷类型相关语义资料匹配模块31和相关设备联动分析模块32，所述缺陷类型相关语义资料匹配模块31用于根据所述点云数据输出缺陷类型，所述相关设备联动分析模块32用于将所述缺陷类型相关语义资料匹配模块31输出的缺陷类型输入设备目标之间的关系模型，运行联动关系预测计算模型，输出相关联其他设备，并根据预测结果，提高关联设备的巡检顺序优先级。
如图5，在本申请实施例中，所述通信告警模块40包括：缺陷类型可视化模块41、信息封包模块42和信息通信模块43，所述缺陷类型可视化模块41用于接受巡检图像、缺陷预警信息和处理建议，所述信息封包模块42用于数据打包压缩，所述信息通信模块43用于调用协议外传数据。
下面以具体实施例对本申请提供的电缆线路隧道工程巡检装置进行详细描述。
以检测电缆接头爆破缺陷和隧道墙体产生裂缝为例，本申请提供的电缆线路隧道工程巡检装置实施步骤如下：
S1：使用双目成像传感模块10采集电缆线路隧道工程的点云数据，点云数据包括三维坐标(XYZ)、激光反射强度(Intensity)和颜色信息(RGB)；其中，数据采集模块12可以完成具体的电缆线路隧道工程点云数据采集工作，数据采集模块12可以为摄像头或成像传感器，水平校准与标定模块11可以用于数据采集模块12的位置校准，使其在采集图像数据时对准目标；
S2：根据所述点云数据建立所述电缆线路隧道工程的三维模型；标注所述电缆线路隧道工程的点云，直接反映了隧道中电缆、电缆接头、通风亭等可见表面的几何形状，同时制作点云标准库模块；开启巡检流程，将巡检设备收集到的点云信息与点云标准库进行匹配，以进行点云配准；根据所述点云标准库模块还原所述巡检设备的拍摄角度；拍摄巡检图片，提取所述巡检图片中的颜色信息。
具体地，使用点云计算模块20完成上述操作，其中，点云数据去噪模块21可以对采集到的点云数据进行数据去噪，场景标准点云信息库模块22可以完成对所述点云数据的三维建模；当启动巡检流程时，点云配准模块23将新检测到的点云与点云标准库内的点云信息进行配准，目标检测运算模块24可以对存储所有检测信息。
S3：根据所述颜色信息，缺陷分析模块30判断所述电缆线路隧道工程内的目标是否有缺陷。
具体地，缺陷类型相关语义资料匹配模块31可以根据所述点云数据输出缺陷类型，相关设备联动分析模块32将所述缺陷类型相关语义资料匹配模块31输出的缺陷类型输入设备目标之间的关系模型，运行联动关系预测计算模型，输出相关联其他设备，并根据预测结果，提高关联设备的巡检顺序优先级。
S4：当判断无缺陷时，通信告警模块40对所述巡检图片标记正常并上传记录到业务展示端，结束巡检流程；当判断有缺陷时，通信告警模块40获取缺陷类型，根据所述缺陷类型运行联动关系预测，并根据预测结果提高关联设备的巡检顺序优先级。
具体地，缺陷类型可视化模块41接受巡检图像、缺陷预警信息和处理建议，信息封包模块42将数据打包压缩，信息通信模块43调用协议外传数据给移动终端。
以检测编号#001的电缆接头爆破和隧道墙体产生裂痕为例，对此装置工作原理进行详细描述。
当巡检电缆接头时，据预先建立的点云标准库模块中储存的三维坐标信息，还原拍摄角度，当背景点云集与标准库储存中的点云集三维坐标重合率达到80％以上，判定为已还原角度，拍摄巡检图像。接着，提取RGB信息，输入缺陷检测模块。由于#001电缆接头属于设备类型检测目标，则运行设备缺陷类型目标检测模块，该模块采用基于矩形框机制的深度学习目标检测算法Faster R-CNN，相比掩码类机制具有计算量更小，速度更快的优点；最终设备缺陷类型目标检测模块会输出目标类别为“电缆接头爆破”。
当巡检隧道本体时，隧道本体类由隧道缺陷类型目标检测模块完成。首先使用点云聚类分析对图像进行分割，然后对分割后的小图片块再分析具体缺陷类型。然后匹配图片块三维坐标与标准库坐标时，计算得出该图片块的点云集中5％以上的点产生位移，则初步判断该处墙体产生裂痕，组成缺陷点云集，标注于巡检图片上。
将#001电缆接头爆破缺陷，输入关系模型，输出#001电缆接头和两端电缆#A01和#A02有强关联关系，并高概率呈现烧焦的缺陷状态。接到预警后，优先启动接头两端电缆巡检流程，确认确实#A01和#A02电缆存在烧焦现象。最终，告警“电缆接头爆破缺陷”。
将某处隧道墙体裂缝缺陷，输入关系模型，输出与上方编号#FJ020通风亭有强关联关系，并预测通风亭变形。接到预警后，优先启动隧道附件编号#FJ020通风亭巡检流程，确认确实存在严重变形现象。最终，告警“隧道本体产生裂缝”。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。
以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述装置包括：
双目成像传感模块，用于采集电缆线路隧道工程的点云数据；
点云计算模块，用于计算所述点云数据；
缺陷分析模块，用于根据所述点云数据计算结果分析所述电缆线路隧道工程缺陷状态；
通信告警模块，用于与移动终端进行通信并传输所述电缆线路隧道工程缺陷状态和告警信息。
2.根据权利要求1所述的电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述双目成像传感模块包括：水平校准与标定模块，所述水平校准与标定模块用于所述双目成像传感模块的水平标定校准以及双目成像模组的数据标定。
3.根据权利要求2所述的电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述双目成像传感模块还包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于采集电缆线路隧道工程的点云数据。
4.根据权利要求1-3中任一所述的电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述点云数据包括：三维坐标、激光反射强度和颜色信息。
5.根据权利要求1所述的电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述点云计算模块包括：
点云数据去噪模块，用于所述点云数据的去噪；
场景标准点云信息库模块，用于所述点云数据的三维建模；
点云配准模块，用于启动巡检流程时将新检测到的点云与点云标准库内的点云信息进行配准；
目标检测运算模块，用于存储所有检测信息。
6.根据权利要求1所述的电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述缺陷分析模块包括：缺陷类型相关语义资料匹配模块，所述缺陷类型相关语义资料匹配模块用于根据所述点云数据输出缺陷类型。
7.根据权利要求6所述的电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述缺陷分析模块还包括：相关设备联动分析模块，所述相关设备联动分析模块用于将所述缺陷类型相关语义资料匹配模块输出的缺陷类型输入设备目标之间的关系模型，运行联动关系预测计算模型，输出相关联其他设备，并根据预测结果，提高关联设备的巡检顺序优先级。
8.根据权利要求1所述的电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述通信告警模块包括：缺陷类型可视化模块，所述缺陷类型可视化模块用于接受巡检图像、缺陷预警信息和处理建议。
9.根据权利要求8所述的电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述通信告警模块包括：信息封包模块，所述信息封包模块用于数据打包压缩。
10.根据权利要求8所述的电缆线路隧道工程巡检装置，其特征在于，所述通信告警模块包括：信息通信模块，所述信息通信模块用于调用协议外传数据。
CN202010282584.1A 2020-04-08 2020-04-08 电缆线路隧道工程巡检装置 Pending CN111507951A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010282584.1A CN111507951A (zh) 2020-04-08 2020-04-08 电缆线路隧道工程巡检装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010282584.1A CN111507951A (zh) 2020-04-08 2020-04-08 电缆线路隧道工程巡检装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111507951A true CN111507951A (zh) 2020-08-07

Family

ID=71878779

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010282584.1A Pending CN111507951A (zh) 2020-04-08 2020-04-08 电缆线路隧道工程巡检装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111507951A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113283040A (zh) * 2021-04-30 2021-08-20 浙江图维科技股份有限公司 一种电缆属性及敷设占位信息现场采集的方法和系统
CN117218743A (zh) * 2023-11-07 2023-12-12 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司 基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统
CN117351241A (zh) * 2023-10-18 2024-01-05 中交路桥科技有限公司 隧道病害的智能检测评定方法、装置、终端及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830256A (zh) * 2018-06-29 2018-11-16 山东鲁能智能技术有限公司 封闭空间设备巡检方法及装置
CN109596634A (zh) * 2018-12-30 2019-04-09 国网北京市电力公司 电缆缺陷的检测方法及装置、存储介质、处理器
CN109816308A (zh) * 2019-01-18 2019-05-28 广东电网有限责任公司 一种设备巡检辅助方法、装置及系统
CN110120091A (zh) * 2019-04-28 2019-08-13 深圳供电局有限公司 电力巡检图像样本制作方法、装置和计算机设备

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830256A (zh) * 2018-06-29 2018-11-16 山东鲁能智能技术有限公司 封闭空间设备巡检方法及装置
CN109596634A (zh) * 2018-12-30 2019-04-09 国网北京市电力公司 电缆缺陷的检测方法及装置、存储介质、处理器
CN109816308A (zh) * 2019-01-18 2019-05-28 广东电网有限责任公司 一种设备巡检辅助方法、装置及系统
CN110120091A (zh) * 2019-04-28 2019-08-13 深圳供电局有限公司 电力巡检图像样本制作方法、装置和计算机设备

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113283040A (zh) * 2021-04-30 2021-08-20 浙江图维科技股份有限公司 一种电缆属性及敷设占位信息现场采集的方法和系统
CN113283040B (zh) * 2021-04-30 2022-04-12 浙江图维科技股份有限公司 一种电缆属性及敷设占位信息现场采集的方法和系统
CN117351241A (zh) * 2023-10-18 2024-01-05 中交路桥科技有限公司 隧道病害的智能检测评定方法、装置、终端及存储介质
CN117351241B (zh) * 2023-10-18 2024-05-03 中交路桥科技有限公司 隧道病害的智能检测评定方法、装置、终端及存储介质
CN117218743A (zh) * 2023-11-07 2023-12-12 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司 基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统
CN117218743B (zh) * 2023-11-07 2024-02-09 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司 基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111507951A (zh) 电缆线路隧道工程巡检装置
CN111443091B (zh) 电缆线路隧道工程缺陷判断方法
CN113075065B (zh) 基于图像识别的深海管道裂纹扩展监测与可靠性评估系统
CN103235562A (zh) 变电站基于巡检机器人的综合参数检测系统及巡检方法
CN111932709A (zh) 一种基于ai识别实现加油站巡检作业违规安全监管的方法
CN108592811A (zh) 一种房屋结构裂缝变形实时动态监测系统及识别方法
CN113361420A (zh) 基于机器人的矿井火灾监测方法、装置、设备及存储介质
CN114627388B (zh) 输电线路异物检测设备及其异物检测方法
CN115431266A (zh) 一种巡检方法、巡检装置及巡检机器人
CN109345787A (zh) 一种基于智能图像识别技术的输电线路防外损监控报警系统
CN113869236A (zh) 一种移动式工地安全智慧分析系统和方法
CN114510027A (zh) 一种基于ar技术的井工煤矿设备巡检方法与装置
CN112991665A (zh) 烟雾探测方法、烟雾探测装置以及烟雾探测系统
CN116307638B (zh) 煤矿瓦斯巡检方法
CN214154693U (zh) 一种玻璃幕墙安全监测系统
CN116164240A (zh) 一种城市天然气管道泄漏预警系统
CN115793673A (zh) 一种基于vr技术的天然气场站机器人巡检方法和装置
CN114738681A (zh) 一种检测深埋管道泄露事故位置的方法及装置
CN113569956A (zh) 一种基于ai算法的山火灾害勘查识别方法
CN116311056A (zh) 基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法
CN113421356B (zh) 一种对复杂环境中设备的巡检系统和方法
KR102520218B1 (ko) 인공지능형 영상처리를 수행하는 관제 서버에서의 하드웨어 사용을 개선하기 위한 시스템 및 방법
CN117132936A (zh) 煤炭板块自建系统数据梳理及数据接入系统
CN117058855B (zh) 一种物联网云边通信方法
CN110497331A (zh) 辅助隐患识别巡检机器人

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination