CN111583196B - 用于输电线路的监测系统及监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及输电线路监测技术领域，公开一种用于输电线路的监测系统及方法。应用于输电线路本地侧的监测系统包括：图像获取装置，用于获取所述输电线路的图像信息；以及监测识别装置，其包括：识别结果获取模块，用于基于所述输电线路的图像信息及预设的缺陷识别模型，获取与同所述输电线路相关的多个监测对象相对应的多个识别结果；及预警执行模块，用于在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。本发明可实现本地侧和远程侧的监测系统的协同联动处理，从而可有效分担云平台识别图像的压力，进而大幅地提升了输电线路监测的智能化和处理时效。

Description

用于输电线路的监测系统及监测方法

技术领域

本发明涉及输电线路监测技术领域，具体地涉及一种用于输电线路的监测系统及监测方法。

背景技术

输电是电网的重要组成环节，由于输电线路跨度大，易受自然环境和人为因素破坏，输电线路监测逐步成为输电环节建设的重要组成部分，也是实现输电线路运行状态检修、管理和提升生产运行精益化管理水平的重要技术手段。

输电线路监测包括线路本体和通道监测，实现方式主要有三种：

一是传统的人工巡线监测方式，基层线路检修工人定期徒步巡视线路，由肉眼观察来发现线路是否异常；

二是借助摄像头，在线路杆塔上安装摄像头，由该摄像头采集输电线路的图像信息，并通过无线通信方式将图像信息回传至电力公司的输电线路监控管理后台，由检修人员观察采集的监控图像，人为判断线路是否存在异常/缺陷；

三是利用直升机或无人机巡检，拍摄输电线路的图像，巡线结束后将图像导出，同时在电力公司侧建设输电线路图像的智能识别云平台，利用基于人工智能的图像智能识别技术，有效识别与输电线路相关的各个监测对象的缺陷。监测对象包括：导地线相关缺陷(包括断股、散股、断线等)、绝缘子缺陷(包括自爆等)、线夹均压环相关缺陷(包括损坏、滑移、倾斜等)、防震锤相关缺陷(包括损坏、滑移、倾斜等)、细小金具类缺陷(包括螺栓缺销子、螺栓缺螺母等)、基础类缺陷(包括破损、坍塌、积水、下陷等)、附属设施相关缺陷(包括各类附属设施损坏)以及异物缺陷(包括异物、鸟巢等)等。

目前输电线路监测的三种方式中，第一种方式纯粹依靠人工监测，线路异常及故障情况监测不及时，智能化程度不够，且纯人工分析判断的时效性无法适应高压线路日益增长的巡线要求；第二种方式线路检修人员需要从大量的图片中一一查看来寻找线路异常情况，极大的增加了基层检修人员的工作强度，且难免出现线路异常/故障漏判的情况；第三种方式智能化程度虽然大大提升了，但直升机或无人机巡检图片批量导出时，输电线路异常/缺陷的识别压力全集中于智能识别云平台，对云端图像处理的速度、识别效果等性能要求是个严峻挑战。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于输电线路的监测系统及监测方法，其可实现边缘侧(或本地侧)监测系统和云端(或远程侧)监测系统的协同联动处理，从而在解放基层线路检修人员的工作压力的同时，可有效分担云平台识别图像的压力，进而大幅地提升了输电线路监测的智能化和处理时效。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种用于输电线路的监测系统，应用于所述输电线路的本地侧，所述监测系统包括：图像获取装置，用于获取所述输电线路的图像信息；以及监测识别装置，该监测识别装置包括：识别结果获取模块，用于基于所述输电线路的图像信息及预设的缺陷识别模型，获取与同所述输电线路相关的多个监测对象相对应的多个识别结果；以及预警执行模块，用于在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

优选地，所述监测识别装置还包括：识别结果输出模块，用于在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，输出所述特定识别结果至所述输电线路的远程侧，以通知远程侧执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

优选地，在与所述多个监测对象中的多个特定监测对象相对应的多个特定识别结果表明每个特定监测对象均存在相应的特定缺陷特征的情况下，所述监测系统还包括：优先级确定装置，用于根据与所述多个特定监测对象所存在的多个特定缺陷特征相对应的风险程度，确定所述多个特定识别结果的传输优先级，相应地，所述识别结果输出模块还用于，根据所确定的所述多个特定识别结果的传输优先级，输出所述多个特定识别结果。

优选地，所述监测系统还包括：存储装置，用于在与所述多个识别结果表明任一监测对象均未存在任意缺陷特征的情况下，将所述输电线路的图像信息存储至待抽检数据库中；以及第一上传装置，用于按照预设周期将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传至所述输电线路的远程侧的历史数据库中。

优选地，所述监测系统还包括：缓存释放装置，用于在所述第一上传装置将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传之后，清除所述待抽检数据库中的内容。

优选地，所述监测识别装置还包括：预处理模块，用于对所述输电线路的图像信息进行预处理，以便于所述预设的缺陷识别模型的有效识别。

通过上述技术方案，本发明创造性地通过预设的缺陷识别模型对上述输电线路的图像信息的多个监测对象进行识别，以获取与所述多个监测对象相对应的多个识别结果，然后在特定识别结果表明特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，执行与所述特定缺陷特征相对应的预警，由此，可实现边缘侧(或本地侧)处理图像的智能监测系统，从而在解放基层线路检修人员的工作压力的同时，可有效分担云平台识别图像的压力，从而大幅地提升了输电线路监测的智能化和处理时效。

本发明第二方面提供一种用于输电线路的监测系统，应用于所述输电线路的远程侧，所述监测系统包括：接收装置，用于接收来自所述输电线路的本地侧的特定识别结果，其中所述特定识别结果表明与所述输电线路相关的多个监测对象中的特定监测对象存在特定缺陷特征；以及预警执行装置，用于执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

优选地，所述监测系统还包括：缺陷识别模型建立装置，用于基于训练样本集，采用深度学习技术建立预设的缺陷识别模型；以及第一同步装置，用于将所建立的预设的缺陷识别模型同步至所述输电线路的本地侧。

优选地，所述监测系统还包括：缺陷识别模型更新装置，用于响应于对训练样本集数据库的更新动作，基于更新后的训练样本集数据库中的新的训练样本集，采用深度学习技术对所述预设的缺陷识别模型进行更新；以及第二同步装置，用于将更新后的所述预设的缺陷识别模型同步至所述输电线路的本地侧。

优选地，所述监测系统还包括：抽检装置，用于对所述历史数据库中的所述输电线路的图像信息进行随机抽检，以核查所述预设的缺陷识别模型的多个识别结果是否正确；以及第二上传装置，用于在随机抽检到的识别结果错误的情况下，将与所述识别结果相对应的预设监测对象的图像信息上传至训练样本集数据库中，以对该训练样本集数据库进行更新。

通过上述技术方案，本发明创造性地直接接收来自输电线路的本地侧的特定识别结果，该特定识别结果表明与所述输电线路相关的多个监测对象中的特定监测对象存在特定缺陷特征，然后执行与所述特定缺陷特征相对应的预警，从而可有效解除云平台识别图像的压力，从而大幅地提升了输电线路监测的智能化和处理时效。

本发明第三方面还提供一种用于输电线路的监测方法，由应用于所述输电线路的本地侧的用于输电线路的监测系统执行，所述监测方法包括：获取所述输电线路的图像信息；基于所述输电线路的图像信息及预设的缺陷识别模型，获取与同所述输电线路相关的多个监测对象相对应的多个识别结果；以及在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

优选地，所述监测方法还包括：在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，输出所述特定识别结果至所述输电线路的远程侧，以通知远程侧执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

有关本发明提供的由本地侧的监测系统执行用于输电线路的监测方法的具体细节及益处可参阅上述针对应用于所述输电线路的本地侧的监测系统的描述，于此不再赘述。

本发明第四方面还提供一种用于输电线路的监测方法，由应用于所述输电线路的远程侧的用于输电线路的监测系统执行，所述监测方法包括：接收来自所述输电线路的本地侧的特定识别结果，其中所述特定识别结果表明与所述输电线路相关的多个监测对象中的特定监测对象存在特定缺陷特征；以及执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

有关本发明提供的由远程侧的监测系统执行用于输电线路的监测方法的具体细节及益处可参阅上述针对应用于所述输电线路的远程侧的监测系统的描述，于此不再赘述。

本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明实施例提供的本地侧监测系统的结构图；

图2是本发明实施例提供的本地侧监测系统的结构图；

图3是本发明实施例提供的本地侧监测系统的结构图；

图4是本发明实施例提供的本地侧监测系统与远程侧监测系统之间的连接方式示意图；

图5是本发明实施例提供的本地侧监测系统监测输电线路的过程的流程图；

图6是本发明实施例提供的远程侧监测系统的结构图；

图7是本发明实施例提供的本地侧监测系统与远程侧监测系统之间的交互过程的流程图；

图8是本发明实施例提供的由本地侧监测系统执行的监测过程的流程图；以及

图9是本发明实施例提供的由远程侧监测系统执行的监测过程的流程图。

附图标记说明

1 本地侧监测系统 2 远程侧监测系统

10 图像获取装置 20 监测识别装置

21 识别结果获取模块 22 预警执行模块

23 预处理模块 24 识别结果输出模块

30 图像采集装置 40 远程通信装置

50 优先级确定装置 60 存储装置

70 第一上传装置 80 缓存释放装置

200 接收装置 210 预警执行装置

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

在介绍本发明的具体实施例之前，先简要概述下本发明的主要设计思路：利用云边协同的理念，在输电线路的本地侧(或边缘侧)安装具备图像识别能力的智能监测系统，通过该本地侧的监测系统实现对监测图像的本地化处理，并在需要告警的情况下向输电线路的远程侧(或云端)的监测系统输出告警信息；与此同时，远程侧的监测系统执行相应的告警，并负责本地侧的监测系统中的识别模型(或算法)的建立、迭代更新等维护及管理操作。由此，本地侧监测系统和远程侧监测系统可协同联动处理图像，能有效分担纯远程侧的监测系统智能识别的压力，并且监测的时效性进一步提升。其中，所述远程侧的监测系统可在电力公司已建设完成的输电线路监控管理系统或其它云平台中的执行输电线路监控管理功能的模块基础上改造而成，新增建设能实现本地侧的监测系统中的识别模型(或算法)的建立、迭代更新等维护及管理操作的功能模块即可。

图1是本发明实施例提供的应用于所述输电线路的本地侧(下文可简称为本地侧或边缘侧)的用于输电线路的监测系统(下文将其简称为本地侧监测系统1)的结构图。如图1所示，所述本地侧监测系统1可包括：图像获取装置10，用于获取所述输电线路的图像信息；以及监测识别装置20，该监测识别装置20与所述图像获取装置10相连接，且该监测识别装置20可包括：识别结果获取模块21，用于基于所述输电线路的图像信息及预设的缺陷识别模型，获取与同所述输电线路相关的多个监测对象相对应的多个识别结果；以及预警执行模块22，用于在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。上述监测识别装置可自动分析输电线路的监测图像，从而可避免传统人工巡线和摄像头拍摄、人工判断监测方式的智能化程度不足的问题。

为了实现所述输电线路的图像信息的本地化处理(即本地侧或边缘侧的监测系统的设计)，需要配置满足一定要求的芯片模块。具体地，所述本地侧监测系统1还可包括：主频大于或等于预设频率且处理器的个数大于预设个数的芯片模块，用于支持所述识别结果获取模块的识别过程。例如，所述芯片模块的主频不低于1.2GHz且处理器不少于4核。

在获取所述输电线路的图像信息后，还可对所获取的图像信息进行预处理，从而可利于缺陷识别模型(或算法)对图像信息的有效识别。由此，可在监测识别装置中设置预处理模块来执行相应的预处理操作。具体地，所述监测识别装置20还可包括：预处理模块23，该预处理模块23可与所述图像获取装置10相连接，用于对所述输电线路的图像信息进行预处理，以便于所述预设的缺陷识别模型的有效识别，如图2所示。其中预处理操作可包括：图像灰度化、图像增强、噪声滤除及阈值分割等。

如图3所示，所述本地侧监测系统1还可包括：图像采集装置30，用于采集所述输电线路的图像信息，并将所述输电线路的图像信息传输至所述图像获取装置10。其中，所述输电线路的图像信息可包括：线路本体(例如，导地线(相关缺陷可包括磨损、断股、散股、断线等)、绝缘子(相关缺陷可包括自爆等)、线夹均压环(相关缺陷可包括损坏、滑移、倾斜等)、防震锤(相关缺陷可包括损坏、滑移、倾斜等)及细小金具类(相关缺陷可包括螺栓缺销子、螺栓缺螺母等)等)、杆塔本体(例如，基础设施(相关缺陷可包括破损、坍塌、积水、下陷等)及附属设施(相关缺陷可包括各类附属设施损坏)等)以及线路通道(相关缺陷可包括外破入侵(例如高大机械野蛮施工)、异物入侵(相关缺陷可包括风筝、鸟巢或线路下方的堆土、树竹等生长超过警戒值等))。其中所述图像信息可包括图片、视频等信息。

其中，所述图像采集装置30可被安装在所述输电线路所在的铁塔上。在所述图像获取装置的存储空间和所述监测识别装置20的识别压力较小的情况下，所述图像获取装置10及所述监测识别装置20被安装在所述输电线路所在的所述铁塔上，即所述图像获取装置10及所述监测识别装置20组成的组合与一个图像采集装置30与相连接；而在所述图像获取装置的存储空间和所述监测识别装置20的识别压力允许的情况下，所述图像获取装置10及所述监测识别装置20被安装在与所述输电线路所在的所述铁塔相距预设距离的另一铁塔上，即所述图像获取装置10及所述监测识别装置20组成的组合与邻近一定数量的图像采集装置30无线通信连接，以实现一定区域内输电线路的图像信息的就近处理。也就是说，所述图像采集装置30可通过有线方式(例如，RJ45、RS485等通信接口)或无线方式与所述图像获取装置10相连接，如图4所示。

其中，所述图像采集装置30可为摄像头。如图2所示，所述图像采集装置30(例如，摄像头)可对其视野范围内的线路本体、杆塔本体及线路通道进行采集；在采集完成输电线路的原始视频图像之后，所述摄像头将所采集的原始视频图像传输到所述图像获取装置10，该图像获取装置10再将接收到的原始视频图像传输到所述预处理模块23；接着，所述预处理模块23可先执行原始视频图像的数字化处理，以得到所述输电线路的数字化图像，再对数字化图像执行图像灰度化、图像增强、噪声滤除及阈值分割等预处理，以便于所述识别结果获取模块21基于所述预设的缺陷识别模型对其进行有效识别。

所述识别结果获取模块21可被配置有预设的缺陷识别模型。所述预设的缺陷识别模型可通过所述输电线路的远程侧的监测系统中的缺陷识别模型建立装置被建立。具体情况将于下文关于所述输电线路的远程侧的监测系统的描述中进行介绍。

由于所述输电线路存在线路本体、杆塔本体及线路通道等监测对象，各个监测对象均有可能存在相应的缺陷。通过所述预设的缺陷识别模型可给出关于各个监测对象的识别结果，例如以不同颜色表明各个监测对象所存在的缺陷，具体以红色表示导地线的缺陷，并可以红色的深浅程度表明缺陷的严重程度(例如，当导地线的磨损程度小于第一磨损阈值时，用背景色表示，表明几乎无缺陷；当导地线的磨损程度大于或等于第一磨损阈值且小于第二磨损阈值时，用第一预设深度红色表示，表明缺陷的严重程度较弱；当导地线的磨损程度大于或等于所述第二磨损阈值且小于第三磨损阈值时，用第二预设深度红色表示，表明缺陷的严重程度较强；以及当导地线的磨损程度大于或等于所述第三磨损阈值时，用第三预设深度红色表示，表明缺陷的严重程度最强)。由于通过缺陷识别模型来识别图像信息中的缺陷的过程可参见现有技术中的处理过程，于此不再对其进行赘述。

所述本地侧监测系统1还可包括：资源调度装置(未示出)，该资源调度装置(未示出)与所述图像获取装置10、所述预处理模块23及所述识别结果获取模块21相连接，用于负责所述图像获取装置10、所述预处理模块23及所述识别结果获取模块21之间的图像信息的调度与分配，以使得各个处理过程可协调有效地进行。

所述预警执行模块22与所述识别结果获取模块21相连接，并在与所述多个监测对象中的监测对象A(例如，导地线)相对应的识别结果表明该监测对象A存在特定缺陷特征(例如，磨损)且与所述多个监测对象中的监测对象B(例如，导线通道)相对应的识别结果表明该监测对象B存在特定缺陷特征(例如，高大机械野蛮施工)的情况下，执行与不同的特定缺陷特征相对应的不同预警。也就是说，当不同监测对象存在缺陷特征时，执行不同表现形式的预警(例如用不同种类的颜色或声音的预警表明不同的监测对象存在缺陷特征)；并且，当同一监测对象存在不同的缺陷特征(即缺陷特征的严重程度不同)时，执行同一表现形式但不同程度的预警(例如用同一种类的颜色但不同深浅程度或同一种类的声音但不同音量的预警表明同一监测对象存在不同的缺陷特征)，从而可有效地提示相应的工作人员能够及时了解并执行后续相应的维护工作。以颜色预警的形式进行说明，当监测对象A和/或监测对象B存在缺陷特征时，执行黄色和/或红色的预警；并且当监测对象A的缺陷特征大于或等于第一磨损阈值且小于第二磨损阈值时，可执行与所述第一磨损阈值相对应的第一预设深度黄色的预警，而当监测对象A的缺陷特征大于或等于所述第二磨损阈值且小于第三磨损阈值时，可执行与所述第二磨损阈值相对应的第二预设深度黄色的预警。相应地，远程侧的预警执行装置也会通过不同形式对不同监测对象及相应的缺陷特征进行预警(将于下文进行说明)。当然，本发明实施例的预警方式不限于上述的颜色或声音预警，其他合理形式的预警方式均是可行的。

本地侧通过声音或是闪烁灯形式预警可起到如下效果：一是有效提示在附近的巡线工人，以及时对相应故障予以处理；二是对于外破入侵、通道违建等情况可对入侵方予以警示，可起到一定的震慑作用。除了在所述输电线路的本地侧执行预警之外，为了更好地提示检修人员及时介入处理，本发明实施例还可在特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，通过所述输电线路的远程侧设置相应的预警设备进行相应的预警。为此，可在本地侧的监测识别装置20中设置识别结果输出模块，通过该识别结果输出模块通知远程侧需要执行预警的情况。

具体地，如图2所示，所述监测识别装置20还可包括：识别结果输出模块24，该识别结果输出模块24可与所述识别结果获取模块21相连接，用于在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，输出所述特定识别结果至所述输电线路的远程侧，以通知远程侧执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。相应地，所述本地侧监测系统1还可包括：远程通信装置40，用于实现所述识别结果输出模块与所述输电线路的远程侧(或远程侧监测系统2)之间的远程通信，如图3或图4所示。其中，所述远程通信装置40可根据远程通信的制式配置接入GPRS/CDMA/3G/4G/5G等移动通信网络。

在与多个监测对象均存在相应的特定缺陷特征的情况下，有些特定缺陷特征相应可能导致的风险程度较大，而另一些特定缺陷特征相应可能导致的风险程度较小。为了能够及时将与可能导致较大风险程度的特定缺陷特征相对应的特定识别结果传输至远程侧的预警设备，可在本地侧的监测中设置优先级确定装置确定多个特定识别结果的优先级，并且设置识别结果输出模块24可根据所确定的优先级先后输出所述多个特定识别结果，可使得相应的检修人员能够更优先处理风险程度较大的故障，从而可实现更智能化且更安全可靠的监测系统。

在与所述多个监测对象中的多个特定监测对象相对应的多个特定识别结果表明每个特定监测对象均存在相应的特定缺陷特征的情况下，所述本地侧监测系统还包括：优先级确定装置50，用于根据与所述多个特定监测对象所存在的多个特定缺陷特征相对应的风险程度，确定所述多个特定识别结果的传输优先级，如图3所示。相应地，所述识别结果输出模块24还用于，根据所确定的所述多个特定识别结果的传输优先级，输出所述多个特定识别结果。

其中，所述优先级确定装置50的输入端可与所述识别结果获取模块21相连接且该优先级确定装置50的输出端可与所述识别结果输出模块24相连接。并且，所述优先级确定装置50中可提前设置监测对象、缺陷特征、风险程度的对应表。所述优先级确定装置50可直接根据所述识别结果获取模块21提供的特定识别结果中的特定监测对象的特定缺陷特征确定相应的风险程度；然后根据所确定的风险程度的大小确定所述特定识别结果的传输优先级；再将所确定的多个特定识别结果的传输优先级传输至所述识别结果输出模块24，以使其能够按照不同的传输优先级传输不同的特定识别结果。

具体地，在与所述多个监测对象中的第一特定监测对象相对应的第一特定识别结果表明所述第一特定监测对象存在第一特定缺陷特征及与所述多个监测对象中的第二特定监测对象相对应的第二特定识别结果表明所述第二特定监测对象存在第二特定缺陷特征的情况下，所述优先级确定装置50可根据与所述第一特定缺陷特征及所述第二缺陷特征相对应的风险程度，确定所述第一特定识别结果及所述第二特定识别结果的传输优先级。相应地，所述识别结果输出模块24可根据所确定的所述第一特定识别结果及所述第二特定识别结果的传输优先级，输出所述第一特定识别结果及所述第二特定识别结果。例如，在所述第一特定监测对象(例如导地线)存在磨损缺陷及所述第二特定监测对象(导线通道)存在高大机械野蛮施工的情况下，所述优先级确定装置50可根据导地线的磨损缺陷的风险程度小于导线通道的高大机械野蛮施工缺陷的风险程度，确定导地线的识别结果的传输优先级低于导线通道的识别结果的传输优先级。相应地，所述识别结果输出模块24可根据所确定的传输优先级，优先输出导线通道再输出导地线的识别结果。当然，所述优先级确定装置50可集成在所述监测识别装置20中。

为了确保监测系统监测结果的准确性，可对经过识别结果获取模块21而未识别出任意缺陷特征的数据在远程侧进行随机抽检，在发现误检数据的情况下，将误检数据上传至训练样本集数据库以对其进行更新，并利用更新后的训练样本集重新对预设的缺陷识别模型进行训练，以建立智能识别模型的循环迭代机制，从而提升智能化识别效果。

如图3所示，所述本地侧监测系统1还可包括：存储装置60，该存储装置60可与所述识别结果获取模块21相连接，用于在与所述多个识别结果表明任一监测对象均未存在任意缺陷特征的情况下，将所述输电线路的图像信息存储至待抽检数据库中，其中所述待抽检数据库可位于所述存储装置60内。其中，所述存储装置60可为存储空间不低于8GB的双倍速率同步动态随机存取内存(SDRAM)(即DDR4)或存储空间不低于16G的闪存(即FLASH)，且所述存储装置60可集成在所述监测识别装置20中。

为了释放本地侧的待抽检数据库的缓存，可定期将所述待抽检数据库内的缓存内容上传至远程侧的历史数据库(保存有所述输电线路的所有历史图像数据)，并清除所述待抽检数据库内的所述缓存内容。

如图3所示，所述本地侧监测系统1还可包括：第一上传装置70，该第一上传装置70可与所述待抽检数据库相连接，用于按照预设周期将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传至所述输电线路的远程侧的历史数据库中；以及缓存释放装置80，该缓存释放装置80可与所述待抽检数据库相连接，用于在所述第一上传装置将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传之后，清除所述待抽检数据库中的内容。

此外，所述本地侧监测系统1还可包括：显示装置(未示出)，该显示装置(未示出)与所述接收装置200相连接，用于显示所述输电线路的本地侧的特定识别结果；以及电源装置(未示出)，该电源装置(未示出)与上述各个装置相连接，用于向上述各个装置提供正常工作的电力。其中，所述显示装置可为显示屏或其他各种移动终端(例如手机、IPAD等)；所述电源装置可由太阳能供电模块、转换芯片模块、控制电路及电压转换模块构成，从而可通过所述电压转换模块得到各装置及其内部各模块所需的各级电压。

具体而言，现在对本地侧监测系统1执行的监测过程进行解释和说明。

如图5所示，所述本地侧监测系统1执行的监测过程可包括以下步骤S501-S509。

步骤S501，采集输电线路的图像数据。

步骤S502，对所述输电线路的图像数据进行预处理。

步骤S503，通过预设的缺陷识别模型对经预处理后的所述输电线路的图像数据进行识别，并给出多个识别结果。

步骤S504，根据所述多个识别结果判断是否存在需要预警的特定识别结果，若是，则执行步骤S505及步骤S506，否则，执行步骤S507。

步骤S505，执行与所述特定识别结果中的特定监测对象的特定缺陷特征相应的预警。

步骤S506，将所述特定识别结果输出至远程侧监测系统。

该步骤S506的目的是通知其执行与所述特定识别结果中的特定监测对象的特定缺陷特征相应的预警。

步骤S507，将所述输电线路的图像数据存储至待抽检数据库内。

步骤S508，按照预设周期将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传至远程侧监测系统的历史数据库中。

该步骤S508使得远程侧监测系统可对该历史数据库内的所述输电线路的图像信息进行抽检。

综上所述，本发明创造性地通过预设的缺陷识别模型对上述输电线路的图像信息的多个监测对象进行识别，以获取与所述多个监测对象相对应的多个识别结果，然后在特定识别结果表明特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，执行与所述特定缺陷特征相对应的预警，由此，可实现边缘侧(或本地侧)处理图像的智能监测系统，从而在解放基层线路检修人员的工作压力的同时，可有效分担云平台识别图像的压力，从而大幅地提升了输电线路监测的智能化和处理时效。

图6是本发明实施例提供的应用于所述输电线路的远程侧(下文可简称为远程侧或云端)的用于输电线路的监测系统(下文将其简称为远程侧监测系统2)的结构图。如图6所示，所述远程侧监测系统2包括：接收装置200，该接收装置200与所述输电线路的本地侧的监控系统远程连接，用于接收来自所述输电线路的本地侧的特定识别结果，其中所述特定识别结果表明与所述输电线路相关的多个监测对象中的特定监测对象存在特定缺陷特征；以及预警执行装置210，该预警执行装置210可与所述接收装置200相连接，用于执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

在所述特定识别结果表明与所述输电线路相关的多个监测对象中的特定监测对象存在特定缺陷特征时，所述预警执行装置210可通过警示性颜色(用不同警示性颜色及深浅程度显示不同的监测对象及其缺陷特征)等形式在系统页面上提示，或通过显示屏幕弹出预警信息的对话框及相应的区域(用不同警示性颜色显示不同的监测对象所在的区域)，或者通过短信形式通知电力公司检修人员。当然，关于预警执行装置210的具体预警情况也可参见上文中的所述输电线路的本地侧的监测系统中的预警执行模块的描述内容，于此不再对其进行赘述。

为了能够与本地侧监测系统1协同完成监测过程，可在远程侧监测系统2中设置建立预设的缺陷识别模型的相应装置。所述远程侧监测系统2还可包括：缺陷识别模型建立装置(未示出)，用于基于训练样本集，采用深度学习技术建立预设的缺陷识别模型；以及第一同步装置(未示出)，该第一同步装置与所述缺陷识别模型建立装置相连接，用于将所建立的预设的缺陷识别模型同步至所述输电线路的本地侧。

具体地，对于训练样本集，可获取所述输电线路的各类图像，具体可包括本地侧监测系统提供的误检数据集及电力公司提供的所述输电线路的巡检数据集等。其中电力公司提供的所述输电线路的巡检数据集应包含但不限于线路本体(例如，导地线(相关缺陷可包括磨损、断股、散股、断线等)、绝缘子(相关缺陷可包括自爆等)、线夹均压环(相关缺陷可包括损坏、滑移、倾斜等)、防震锤(相关缺陷可包括损坏、滑移、倾斜等)及细小金具类(相关缺陷可包括螺栓缺销子、螺栓缺螺母等)等)、杆塔本体(例如，基础设施(相关缺陷可包括破损、坍塌、积水、下陷等)及附属设施(相关缺陷可包括各类附属设施损坏)等)以及线路通道(相关缺陷可包括外破入侵(例如高大机械野蛮施工)、异物入侵(相关缺陷可包括风筝、鸟巢或线路下方的堆土、树竹等生长超过警戒值等))等缺陷图像以及正常运行情况下的输电线路的图像。

在获取训练样本集之后，可采用深度学习技术自学习图像特征，以建立预设的缺陷识别模型。接着，将所建立的所述预设的缺陷识别模型同步至所述输电线路的本地侧，以实现本地侧监测系统1对所述预设的缺陷识别模型的加载。具体的模型建立过程可参见现有技术中采用深度学习技术的方式进行建模的过程，于此不再对其进行赘述。

在加载完成所述预设的缺陷识别模型之后，本地侧监测系统1可对其采集的输电线路的图像信息进行识别，若在远程侧监测系统2中设置抽检装置，并通过抽检装置从识别结果中抽检得到某识别结果错误，则远程侧监测系统2可采用与该识别结果相对应的监测对象的图像信息(即误检数据)对训练样本集进行更新，并将更新后的训练样本集对上述预设的缺陷识别模型进行重新训练。

具体地，所述监测系统还可包括：抽检装置(未示出)，该抽检装置(未示出)可与所述历史数据库相连接，用于对所述历史数据库中的所述输电线路的图像信息进行随机抽检，以核查所述预设的缺陷识别模型的多个识别结果是否正确；以及第二上传装置(未示出)，该第二上传装置(未示出)可与所述抽检装置(未示出)相连接，用于在随机抽检到的识别结果错误的情况下，将与所述识别结果相对应的预设监测对象的图像信息上传至训练样本集数据库中，以对该训练样本集数据库进行更新。

具体地，在抽检到存在本应预警但实际并未预警的情况，则将相应误检图像数据加入远程侧的训练样本集数据库内，从而远程侧可根据新的训练样本集启动预设的缺陷识别模型的重新训练、更新及同步等维护管理过程；同时线路检修人员根据被误检图像数据所对应的时间点继续核查邻近时间段内的图像数据，以评估是否需要现场排查线路。

为了对所建立的预设的缺陷识别模型进行不断的迭代更新，还可在远程侧监测系统2中设置相应的更新装置，从而可不断提高本地侧监测系统1对缺陷的识别能力，进而提高监测预警效果。所述远程侧监测系统2还可包括：缺陷识别模型更新装置(未示出)，用于响应于对训练样本集数据库的更新动作，基于更新后的训练样本集数据库中的新的训练样本集，采用深度学习技术对所述预设的缺陷识别模型进行更新；以及第二同步装置(未示出)，用于将更新后的所述预设的缺陷识别模型同步至所述输电线路的本地侧。

当然，在本地侧监测系统1的无线通信信号不可达的区域，本发明实施例还可沿用集中在远程侧处理的监测方式，即沿用直升机或无人机巡检模式来采集输电线路的图像，通过远程侧监测系统2基于预设的缺陷识别模型对所采集的输电线路的图像进行批量识别。

具体而言，下面对本地侧监测系统1与远程侧监测系统2之间的交互过程进行解释和说明，如图7所示。

所述本地侧监测系统1与所述远程侧监测系统2之间的交互过程可包括以下步骤S701-步骤S714。

步骤S701，本地侧监测系统1采集输电线路的图像数据。

步骤S702，本地侧监测系统1对所述输电线路的图像数据进行预处理。

步骤S703，远程侧监测系统2基于训练样本集，采用深度学习技术建立预设的缺陷识别模型。

步骤S704，远程侧监测系统2将所述预设的缺陷识别模型同步至本地侧监测系统1。

步骤S705，本地侧监测系统1通过所述预设的缺陷识别模型对经预处理后的所述输电线路的图像数据进行识别，并给出多个识别结果。

步骤S706，本地侧监测系统1根据所述多个识别结果判断是否存在需要预警的特定识别结果，若是，则执行步骤S707，否则，执行步骤S709。

当然，还可通过本地侧监测系统1执行与所述特定识别结果中的特定监测对象的特定缺陷特征相应的预警。

步骤707，本地侧监测系统1将所述特定识别结果输出至远程侧监测系统2。

步骤708，远程侧监测系统2在接收到所述特定识别结果的情况下，执行与所述特定识别结果中的特定监测对象的特定缺陷特征相应的预警。

步骤S709，本地侧监测系统1将所述输电线路的图像数据存储至待抽检数据库内。

步骤S710，本地侧监测系统1按照预设周期将所述待抽检数据库内的数据上传至远程侧监测系统2的历史数据库。

步骤S711，远程侧监测系统2对所述历史数据库内的数据进行抽检，以核查所述多个识别结果是否正确，若是，则继续执行步骤S701；否则，执行步骤S712。

步骤S712，本地侧监测系统2将误检数据上传至训练集数据库中，以对训练样本集进行更新。

步骤S713，远程侧监测系统2利用更新的训练样本集对所述预设的缺陷识别模型进行更新。

步骤S714，远程侧监测系统2将更新的所述预设的缺陷识别模型同步至本地侧监测系统1。

该步骤S714可实现对预设的缺陷识别模型进行持续更新的目的，从而可使本地侧监测系统1采用更新的缺陷识别模型对输电线路的图像信息进行更准确的识别。

综上所述，本发明创造性地直接接收来自输电线路的本地侧的特定识别结果，该特定识别结果表明与所述输电线路相关的多个监测对象中的特定监测对象存在特定缺陷特征，然后执行与所述特定缺陷特征相对应的预警，从而可有效解除云平台识别图像的压力，从而大幅地提升了输电线路监测的智能化和处理时效。

图8是本发明实施例提供的用于输电线路的监测方法的流程图，该监测方法由应用于所述输电线路的本地侧的用于输电线路的监测系统执行。如图8所示，所述监测方法可包括：步骤S801，获取所述输电线路的图像信息；步骤S802，基于所述输电线路的图像信息及预设的缺陷识别模型，获取与同所述输电线路相关的多个监测对象相对应的多个识别结果；以及步骤S803在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

优选地，所述监测方法还可包括：在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，输出所述特定识别结果至所述输电线路的远程侧，以通知远程侧执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

优选地，在与所述多个监测对象中的多个特定监测对象相对应的多个特定识别结果表明每个特定监测对象均存在相应的特定缺陷特征的情况下，所述监测方法还包括：根据与所述多个特定监测对象所存在的多个特定缺陷特征相对应的风险程度，确定所述多个特定识别结果的传输优先级，相应地，所述输出所述特定识别结果至所述输电线路的远程侧包括：根据所确定的所述多个特定识别结果的传输优先级，输出所述多个特定识别结果。

优选地，所述监测方法还可包括：在与所述多个识别结果表明任一监测对象均未存在任意缺陷特征的情况下，将所述输电线路的图像信息存储至待抽检数据库中；以及按照预设周期将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传至所述输电线路的远程侧的历史数据库中。

优选地，所述监测方法还包括：在将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传之后，清除所述待抽检数据库中的内容。

优选地，在获取所述输电线路的图像信息之后，所述监测方法还可包括：对所述输电线路的图像信息进行预处理，以便于所述预设的缺陷识别模型的有效识别。

有关本发明提供的由本地侧的监测系统执行用于输电线路的监测方法的具体细节及益处可参阅上述针对应用于所述输电线路的本地侧的监测系统的描述，于此不再赘述。

图9是本发明实施例提供的用于输电线路的监测方法的流程图，该监测方法由应用于所述输电线路的远程侧的用于输电线路的监测系统执行。如图9所示，所述监测方法可包括：步骤S901，接收来自所述输电线路的本地侧的特定识别结果，其中所述特定识别结果表明与所述输电线路相关的多个监测对象中的特定监测对象存在特定缺陷特征；以及步骤S902执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

优选地，所述监测方法可还包括：基于训练样本集，采用深度学习技术建立预设的缺陷识别模型；以及将所建立的预设的缺陷识别模型同步至所述输电线路的本地侧。

优选地，所述监测方法还可包括：响应于对训练样本集数据库的更新动作，基于更新后的训练样本集数据库中的新的训练样本集，采用深度学习技术对所述预设的缺陷识别模型进行更新；以及将更新后的所述预设的缺陷识别模型同步至所述输电线路的本地侧。

优选地，所述监测方法还可包括：对所述待抽检数据库中的所述输电线路的图像信息进行随机抽检，以核查所述预设的缺陷识别模型的多个识别结果是否正确；以及在随机抽检到的识别结果错误的情况下，将与所述识别结果相对应的预设监测对象的图像信息上传至训练样本集数据库中，以对该训练样本集数据库进行更新。

有关本发明提供的由远程侧的监测系统执行用于输电线路的监测方法的具体细节及益处可参阅上述针对应用于所述输电线路的远程侧的监测系统的描述，于此不再赘述。

本发明实施例还提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述用于输电线路的监测方法。

所述机器可读存储介质包括但不限于相变内存(相变随机存取存储器的简称，Phase Change Random Access Memory，PRAM，亦称为RCM/PCRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体(Flash Memory)或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备等各种可以存储程序代码的介质。

以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (12)

1.一种用于输电线路的监测系统，应用于所述输电线路的本地侧，其特征在于，所述监测系统包括：

图像获取装置，用于获取所述输电线路的图像信息；以及

监测识别装置，该监测识别装置包括：

识别结果获取模块，用于基于所述输电线路的图像信息及预设的缺陷识别模型，获取与同所述输电线路相关的多个监测对象相对应的多个识别结果；以及

预警执行模块，用于在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，执行与所述特定缺陷特征相对应的预警，

所述监测系统还包括：

存储装置，用于在与所述多个识别结果表明任一监测对象均未存在任意缺陷特征的情况下，将所述输电线路的图像信息存储至待抽检数据库中；以及

第一上传装置，用于按照预设周期将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传至所述输电线路的远程侧的历史数据库中，以在远程侧通过所述历史数据库中的图像信息对所述预设的缺陷识别模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的用于输电线路的监测系统，其特征在于，所述监测识别装置还包括：

识别结果输出模块，用于在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，输出所述特定识别结果至所述输电线路的远程侧，以通知远程侧执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

3.根据权利要求2所述的用于输电线路的监测系统，其特征在于，在与所述多个监测对象中的多个特定监测对象相对应的多个特定识别结果表明每个特定监测对象均存在相应的特定缺陷特征的情况下，所述监测系统还包括：

优先级确定装置，用于根据与所述多个特定监测对象所存在的多个特定缺陷特征相对应的风险程度，确定所述多个特定识别结果的传输优先级，

相应地，所述识别结果输出模块还用于，根据所确定的所述多个特定识别结果的传输优先级，输出所述多个特定识别结果。

4.根据权利要求1所述的用于输电线路的监测系统，其特征在于，所述监测系统还包括：

缓存释放装置，用于在所述第一上传装置将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传之后，清除所述待抽检数据库中的内容。

5.根据权利要求1所述的用于输电线路的监测系统，其特征在于，所述监测识别装置还包括：

预处理模块，用于对所述输电线路的图像信息进行预处理，以便于所述预设的缺陷识别模型的有效识别。

6.一种用于输电线路的监测系统，应用于所述输电线路的远程侧，其特征在于，所述监测系统包括：

接收装置，用于接收来自根据权利要求1-5中任一项所述的用于输电线路的监测系统的特定识别结果，其中，所述特定识别结果表明与所述输电线路相关的多个监测对象中的特定监测对象存在特定缺陷特征，以及所述监测系统应用于所述输电线路的本地侧；以及

预警执行装置，用于执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

7.根据权利要求6所述的用于输电线路的监测系统，其特征在于，所述监测系统还包括：

缺陷识别模型建立装置，用于基于训练样本集，采用深度学习技术建立预设的缺陷识别模型；以及

第一同步装置，用于将所建立的预设的缺陷识别模型同步至所述输电线路的本地侧。

8.根据权利要求7所述的用于输电线路的监测系统，其特征在于，所述监测系统还包括：

缺陷识别模型更新装置，用于响应于对训练样本集数据库的更新动作，基于更新后的训练样本集数据库中的新的训练样本集，采用深度学习技术对所述预设的缺陷识别模型进行更新；以及

第二同步装置，用于将更新后的所述预设的缺陷识别模型同步至所述输电线路的本地侧。

9.根据权利要求7所述的用于输电线路的监测系统，其特征在于，所述监测系统还包括：

抽检装置，用于对历史数据库中的所述输电线路的图像信息进行随机抽检，以核查所述预设的缺陷识别模型的多个识别结果是否正确；以及

第二上传装置，用于在随机抽检到的识别结果错误的情况下，将与所述识别结果相对应的预设监测对象的图像信息上传至训练样本集数据库中，以对该训练样本集数据库进行更新。

10.一种用于输电线路的监测方法，由应用于所述输电线路的本地侧的用于输电线路的监测系统执行，其特征在于，所述监测方法包括：

获取所述输电线路的图像信息；

基于所述输电线路的图像信息及预设的缺陷识别模型，获取与同所述输电线路相关的多个监测对象相对应的多个识别结果；以及

在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，执行与所述特定缺陷特征相对应的预警，

所述监测方法还包括：

在与所述多个识别结果表明任一监测对象均未存在任意缺陷特征的情况下，将所述输电线路的图像信息存储至待抽检数据库中；以及

按照预设周期将所述待抽检数据库中存储的所述输电线路的图像信息上传至所述输电线路的远程侧的历史数据库中，以在远程侧通过所述历史数据库中的图像信息对所述预设的缺陷识别模型进行训练。

11.根据权利要求10所述的用于输电线路的监测方法，其特征在于，所述监测方法还包括：

在与所述多个监测对象中的特定监测对象相对应的特定识别结果表明该特定监测对象存在特定缺陷特征的情况下，输出所述特定识别结果至所述输电线路的远程侧，以通知远程侧执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

12.一种用于输电线路的监测方法，由应用于所述输电线路的远程侧的用于输电线路的监测系统执行，其特征在于，所述监测方法包括：

接收根据权利要求10或11所述的用于输电线路的监测方法获取的特定识别结果，其中，所述特定识别结果表明与所述输电线路相关的多个监测对象中的特定监测对象存在特定缺陷特征，以及所述监测方法由应用于所述输电线路的本地侧的用于输电线路的监测系统执行；以及

执行与所述特定缺陷特征相对应的预警。

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