CN111784954A - 一种架空输电线路防外破报警装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种架空输电线路防外破报警装置及方法，包括高清摄像机、微处理器。本发明通过安装在架空输电线路杆塔上的高清相机采集输电线路周围区域的图像数据，通过人工智能算法识别输电线路安全距离内是否有外物入侵，如果发现外物入侵到输电线路安全距离以内，通过通信模块将识别的结果、定位信息及当前的图像传送至远程监控平台或进行本地广播。本发明可有效避免外力破坏引起的架空输电线路故障，使架空输电线路的防外破监管更加智能化，提高了电力企业的工作效率，降低了线路的运维成本，保证了供电可靠性和电网的安全运行。
Description
技术领域
本发明属于输电线路监测技术领域，具体涉及一种架空线路防外破报警装置及方法。
背景技术
架空输电线路在电力系统中具有重要作用，输电线路发生外力破坏会影响电力系统的正常运行，造成严重的经济损失和安全事故，更近一步威胁电网的安全可靠运行。因此，输电线路的防外破监控显得十分重要和必要，由于输电线路具有点多、面广、线路长的特点，一般的监测装置难以满足于复杂的工作场所，目前输电线路的防外破工作主要采用人工巡视、定点蹲守、看护的方式，工作效率低下，难以大面积覆盖线路。
目前用于输电线路防外破的产品及技术主要有高压警示球/牌、激光限高装置、雷达探测、电/磁场探测等。高压警示球/牌需要安装在线路上，其监测范围有限，需要大量安装；激光限高装置难以做到面的防护；雷达探测装置覆盖区域为扇形，需要不断调整角度才能实现全覆盖，功耗高；电/磁场探测装置安装在施工车辆，应用范围有限。目前已有的视频防外破装置多与激光、雷达等技术联动。此外，目前已有的输电线路防外破装置安装方式与位置要求较高，难以实现快速安装部署。
因此，需要提供一种自动监测输电线路外力入侵的装置，通过物联网技术、人工智能技术和图像识别技术等对架空输电线路进行监测，实现架空输电线路外力入侵的智能监测和预警，提高监测效率同时有效预防野蛮施工、非法盗挖等行为，以及做到对这类行为的有效记录和追溯，实现架空输电线路防外破的智能化监管。
发明内容
为了解决现有技术存在的上述问题，本发明提供一种架空输电线路防外破报警装置及方法。
本发明具体采用以下技术方案：
一种架空输电线路防外破报警装置，所述装置包括外壳、高清摄像机、微处理器、存储模块，其特征在于：
所述报警装置安装在架空输电线路杆塔上，并且处于最低的一条输电线的安全距离的最低点所在水平面下方预定距离；
所述高清摄像机的摄像头朝向另外一个架空输电线路杆塔的方向设置；
所述高清摄像机固定在所述外壳上，与所述微处理器双向连接；所述高清摄像机拍摄架空输电线路下方的实时图像并传送给所述微处理器；
所述存储模块、微处理器均设置在所述外壳内部，存储模块与所述微处理器连接，用于存储没有异物入侵时的初始图像，所述初始图像具有轮廓特征标记和每一条输电线路的安全距离标记，其中，所述轮廓特征包括杆塔的轮廓特征和线路的轮廓特征；
所述微处理器接收所述实时图像，提取所述实时图像的轮廓特征信息并标记每一条输电线路的安全距离；
从所述存储模块提取所述初始图像，对所述初始图像和所述实时图像进行对比，判断架空输电线路的任意一条输电线路的安全距离以内是否有异物入侵，当判断为有异物入侵时，将带有异物入侵的图像存储到所述存储模块，并生成报警信息。
本发明还进一步包括以下优选技术方案：
所述报警装置安装在架空输电线路杆塔上，与最低的一条输电线的安全距离的最低点所在水平面之间相隔距离不大于1米。
所述报警装置还包括第一通信模块、第二通信模块、北斗定位模块、电源模块以及备用电源，
所述第一通信模块为4G模块，所述报警装置通过所述第一通信模块与远程监控平台连接，且通过miniPCI-E接口与所述微处理器双向连接；
所述第二通信模块为RF433射频模块，所述报警装置通过所述第二通信模块进行广播报警信息，且通过SPI接口与所述微处理器双向连接；
所述北斗定位模块设置在所述外壳内部，通过串口与所述微处理器双向连接，采集当前的位置信息并传送给所述微处理器；
所述电源模块设置在所述报警装置内部，向所述高清摄像机、微处理器、第一通信模块、北斗定位模块、第二通信模块以及备用电源供电；
所述备用电源为蓄电池，在电源模块无法为所述报警装置供电时启用。
所述报警装置还包括太阳能电池板，所述太阳能电池板通过支架设置在所述报警装置的外部，并与所述电源模块的输入端连接；
所述电源模块接入市电或所述太阳能电池板输出的电。
所述微处理器包括图像轮廓特征提取单元、计算单元以及比较单元，
所述图像轮廓特征提取单元安装有图像轮廓特征提取模型，所述有图像轮廓特征提取模型对输入的实时图像进行处理，即，提取所述实时图像中的轮廓特征数据，并在图像中标记出每一条输电线的安全距离；
所述计算单元对实时图像的轮廓特征数据和初始图像的轮廓特征数据进行差值计算，判断实时图像中是否有异物存在，差值计算结果大于0则表示异物存在，并将除杆塔的轮廓特征和线路轮廓特征以外的轮廓特征标记为异物轮廓特征；
所述比较单元对将所述异物轮廓特征与每一条输电线路的安全距离进行比较，如果有异物的至少一部分在任意一条输电线路的安全距离以内，则表示有异物入侵，将异物入侵的实时图像存储到所述存储模块，生成报警信息及图像数据并发送到所述远程监控中心。
一种前述的架空输电线路防外破报警装置的架空输电线路防外破报警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：在架空输电线路的杆塔上设置所述报警装置；
步骤2：通过所述报警装置上的高清摄像机拍摄刚设置完所述报警装置时，未有异物入侵的架空输电线路下方的图像作为初始图像，并传送给所述微处理器；
步骤3：所述微处理器对所述初始图像进行提取轮廓特征并对轮廓特征和每一条输电线路的安全距离进行标记，输出具有每一条输电线路的安全距离标记和轮廓特征标记的初始图像，存储到所述存储模块，其中所述初始图像的轮廓特征包括杆塔轮廓特征以及线路轮廓特征；
步骤4：运行所述报警装置，按预定拍摄周期拍摄所述架空线路下方的实时图像，并发送至所述微处理器；
步骤5：所述微处理器对所述实时图像进行轮廓特征提取处理，并对该轮廓特征和每一条输电线路的安全距离进行标记，输出具有轮廓特征标记和每一条输电线路的安全距离标记的实时图像，所述实时图像的轮廓特征包括杆塔轮廓特征、线路轮廓特征以及其他轮廓特征；
步骤6：所述微处理器从所述存储模块提取初始图像，对所述初始图像和实时图像进行比对，判断所述实时图像是否具有除所述杆塔轮廓特征和线路轮廓特征之外的其他轮廓特征，如果有则将所述其他轮廓特征标记为异物轮廓特征，并执行步骤7，否则返回所述步骤4；
步骤7：所述微处理器判断所述异物特征的轮廓与任意一条输电线路的安全距离之间的关系，即所述异物轮廓特征的至少一部分进入到任意一条输电线路的安全距离以内时执行步骤8，否则返回所述步骤4；
步骤8：所述微处理器将具有所述异物轮廓特征的实时图像存储到所述存储模块，并生成报警信息；
步骤9：所述微处理器通过第一通信模块将所述报警信息和具有所述异物轮廓特征的实时图像传送给远程控制中心；
步骤10：所述微处理器通过第二通信模块广播所述报警信息。
所述报警装置安装在架空输电线路杆塔上，并且处于最低的一条输电线的安全距离的最低点所在水平面下方1米以内。
所述步骤3包括以下步骤：
步骤301：将接收的初始图像分为训练集和测试集；
步骤302：设定图像轮廓特征提取模型的参数，所述参数包括迭代次数、隐含层层数以及权重初始化；
步骤303：将所述训练集的图像输入到所述步骤302的图像轮廓特征提取模型中，提取轮廓特征数据，其中所述轮廓特征数据为与图像尺寸相同的边缘轮廓图；
步骤304：计算在所述步骤303中提取的轮廓特征数据的峰值信噪比；
步骤305：对所述步骤304的计算结果与预定峰值信噪比阈值进行比较，当计算结果小于预定峰值信噪比阈值时，重复所述步骤302-步骤304，直到所述步骤304的计算结果大于预定的峰值信噪比阈值；
步骤306：将测试集输入到所述图像轮廓特征模型，根据步骤303-304计算轮廓特征数据的峰值信噪比，计算结果大于设定阈值则停止训练；
步骤307：将任意一条输电线路的安全距离与图像像素进行映射，在图像中对每一条输电线路的安全距离进行标记；
步骤308：将所述步骤301-步骤307训练得到的图像轮廓特征提取模型移植到所述微处理器。
所述步骤6包括以下步骤：
步骤601：从存储模块中提取初始图像的轮廓特征数据，与所述实时图像的轮廓特征数据进行差值计算；
步骤602：所述步骤602的计算结果大于0时，执行以下步骤603；否则执行新一轮所述步骤601；
步骤603：计算剩余轮廓特征数据所占的像素数量；
步骤604：所述步骤604的计算结果小于预定阈值时，判断该轮廓特征数据为噪声，即为干扰数据；所述步骤604的计算结果大于预定阈值时，判断该轮廓特征数据为异物轮廓特征数据，并进行标记。
本发明的有益效果是：
(1)通过图像识别的方式对架空输电线路安全距离以内的异物入侵进行识别，能够有效减少工程车辆在施工过程中对输电线路的外力破坏，并将报警结果通知到现场作业人员和电力运维人员；
(2)本发明通过人工智能算法进行快速识别并通过无线通信将判断结果发送到监控中心，提高了运行工作效率，降低了人员巡视、维护的工作量，使线路的防外破实现了远程化、智能化管理，为线路巡视省去了大量人力物力费用，降低了线路运行成本，缓解了结构性缺员的问题，促进了运行管理科技化的发展；
(3)本发明体积小便于快速安装部署，可反复使用，拆、装方便，大大降低了生产成本，避免成本浪费；
(4)本发明提高了线路运行工作质量，减少了外破跳闸的次数，从而保证了供电可靠性和电网的安全运行。
附图说明
图1为本发明的架空输电线路防外破报警装置的结构示意图。
图2为本发明的架空输电线路防外破报警装置的安装位置示意图。
图3为本发明的基于架空输电线路防外破报警装置的架空输电线路防外破报警方法的流程图。
图4为本发明的基于架空输电线路防外破报警装置的架空输电线路防外破报警方法的建立图像轮廓特征提取模型的方法流程图。
图5为本发明的基于架空输电线路防外破报警装置的架空输电线路防外破报警方法中，异物特征与安全距离之间的位置关系示意图。
具体实施方式
下面，根据附图对本发明的驾控输电线路防外破报警装置进行详细介绍。
图1为本发明的架空输电线路防外破报警装置的结构示意图，如图所示，本发明的架空输电线路防外破报警装置包括外壳、高清摄像机、微处理器、存储模块。
图2为本发明的架空输电线路防外破报警装置的安装位置示意图，如图2所示，报警装置安装在架空输电线路杆塔上，并且处于最低的一条输电线的安全距离的最低点所在水平面下方预定距离。优选地，该报警装置与最低的一条输电线的安全距离的最低点所在水平面之间相隔距离不大于1米。高清摄像机的摄像头朝向另外一个架空输电线路杆塔的方向。
高清摄像机固定在外壳上，通过网口与微处理器的网口双向连接，高清摄像机拍摄架空输电线路下方的实时图像并传送给微处理器。
存储模块设置在外壳的内部，与微处理器连接，用于存储报警装置的设置参数、没有异物入侵时的初始图像的轮廓特征和每一条输电线路的安全距离标记。其中，初始图像的轮廓特征包括杆塔轮廓特征和线路轮廓特征；设置参数包括远程连接参数、每一条输电线路的安全距离、通信参数等。
微处理器接收所述实时图像，提取实时图像的轮廓特征信息并对该轮廓特征信息和每一条输电线路的安全距离进行标记。具体地，微处理器包括图像轮廓特征提取单元、计算单元以及比较单元。
图像轮廓特征提取单元安装有图像轮廓特征提取模型，图像轮廓特征提取模型对输入的实时图像进行处理，即，提取实时图像中的轮廓特征数据，并在图像中标记出每一条输电线路的安全距离。具体地，图像轮廓特征提取模型所提取的轮廓特征包括杆塔轮廓特征、线路轮廓特征以及其他轮廓特征。
计算单元对实时图像的轮廓特征数据和初始图像的轮廓特征数据进行差值计算，判断实时图像中是否有异物存在，差值计算结果大于0则表示异物存在，并将除杆塔的轮廓特征和线路轮廓特征以外的轮廓特征标记为异物轮廓特征；
比较单元对将所述异物轮廓特征与每一条输电线路的安全距离进行比较，如果有异物的至少一部分在任意一条输电线路的安全距离以内，则表示有异物入侵，将异物进入到安全距离以内的实时图像存储到所述存储模块，生成报警信息及图像数据并发送到所述远程监控中心。
报警装置还包括第一通信模块、第二通信模块、北斗定位模块、电源模块以及备用电源。
第一通信模块为4G模块，报警装置通过第一通信模块与远程监控平台连接，且通过miniPCI-E接口与所述微处理器双向连接。
第二通信模块为RF433射频模块，报警装置通过第二通信模块进行广播报警信息，且通过SPI接口与微处理器双向连接。
北斗定位模块设置在外壳的内部，通过串口与微处理器双向连接，采集当前的位置信息并传送给微处理器。
电源模块设置在报警装置内部，能够接入市电，可向高清摄像机、微处理器、第一通信模块、北斗定位模块、第二通信模块以及备用电源供电。并且，太阳能电池板通过支架固定在报警装置外部，且与电源模块连接，可通过太阳能发电来给报警装置供电。优选地，备用电源为蓄电池，当太阳能电池板和市电无法供电时，备用电池能够维持装置工作12小时。
下面，根据附图对本发明的基于前述的架空输电线路防外破报警装置的架空输电线路防外破报警方法进行说明。
图3为本发明的基于架空输电线路防外破报警装置的架空输电线路防外破报警方法的流程图，如图3所示，本发明的报警方法具体包括以下步骤：
步骤1：将报警装置设置在架空输电线路杆塔上，处于最低一条线路的下方，且报警装置与架空输电线路上最低一条输电线的安全距离之间的距离为1米以内，高清摄像机对架空输电线路下方进行拍摄并将拍摄图像传送给微处理器。
步骤2：通过所述报警装置上的高清摄像机，拍摄刚设置完所述报警装置时未有异物入侵的架空输电线路下方的图像作为初始图像，并传送给所述微处理器。优选地，在本发明中，拍摄10-20张图像作为初始图像。
步骤3：所述微处理器对所述初始图像进行提取轮廓特征并对轮廓特征和每一条输电线路的安全距离进行标记，输出具有安全距离标记和轮廓特征标记的初始图像，存储到所述存储模块，其中所述初始图像的轮廓特征包括杆塔轮廓特征以及线路轮廓特征。
具体地，微处理器接收初始图像后，基于神经网络建立图像特征提取模型，并将初始图像输入到该图像特征提取模型中进行训练。图4为本发明的基于架空输电线路防外破报警装置的架空输电线路防外破报警方法的建立图像轮廓特征提取模型的方法流程图，如图4所示，具体包括以下步骤：
步骤301：对接收的初始图像进行预处理，即将接收的初始图像分为训练集和测试集；
步骤302：设定图像轮廓特征提取模型的参数，所述参数包括迭代次数、隐含层层数以及权重初始化；
步骤303：将所述训练集的图像输入到步骤302的图像轮廓特征提取模型中，提取轮廓特征数据，其中所述轮廓特征数据为与图像尺寸相同的边缘轮廓图；
步骤304：计算在步骤303中提取的轮廓特征数据的峰值信噪比；
步骤305：对步骤304的计算结果与预定峰值信噪比阈值进行比较，当计算结果小于预定峰值信噪比阈值时，重复所述步骤302-步骤304，直到所述步骤304的计算结果大于预定的峰值信噪比阈值。
调整参数算法主要包括随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化法，以随机搜索为例：采用均匀分布的方式选取一定数量的参数设定值(如20组参数)，当选择的那组参数的计算结果的峰值信噪比大于设定阈值，停止更新参数。
步骤306：将测试集输入到所述图像轮廓特征模型，根据步骤303-304计算轮廓特征数据的峰值信噪比，计算结果大于设定阈值则停止训练，否则返回步骤302。
步骤307：将每一条输电线路的安全距离与图像像素进行映射，在图像中对每一条输电线路的安全距离进行标记。
步骤308：将所述步骤301-步骤307训练得到的图像轮廓特征提取模型移植到所述微处理器。
步骤4：运行所述报警装置，按预定拍摄周期拍摄架空线路下方的实时图像，并发送至微处理器。优选地，在本发明中，每秒拍摄1帧图像。
步骤5：微处理器对实时图像进行轮廓特征提取处理，并对该轮廓特征和每一条输电线路的安全距离进行标记，输出具有轮廓特征标记和安全距离标记的实时图像。其中，实时图像的轮廓特征包括杆塔轮廓特征、线路轮廓特征以及其他轮廓特征。
步骤6：所述微处理器从所述存储模块提取初始图像，对所述初始图像和实时图像进行比对，判断所述实时图像是否具有除所述杆塔轮廓特征和线路轮廓特征之外的其他轮廓特征，如果有则将所述其他轮廓特征标记为异物轮廓特征，并执行步骤7，否则返回所述步骤4。具体包括以下步骤：
步骤601：从存储模块中提取初始图像的轮廓特征数据，与实时图像的轮廓特征数据进行差值计算；
步骤602：步骤601的计算结果大于0时，执行以下步骤603；否则执行新一轮所述步骤601；
步骤603：计算剩余轮廓特征数据所占的像素数量；
步骤604：步骤604的计算结果小于预定阈值时，判断该轮廓特征数据为噪声，即为干扰数据；步骤604的计算结果大于预定阈值时，判断该轮廓特征数据为异物轮廓特征数据，并进行标记。
步骤7：微处理器判断异物特征的轮廓与任意一条输电线路的安全距离之间的关系，即异物轮廓特征的至少一部分进入到任意一条线路的安全距离以内时执行步骤8，否则返回所述步骤。
具体地，图5为本发明的基于架空输电线路防外破报警装置的架空输电线路防外破报警方法中，异物特征与安全距离之间的位置关系示意图，如图5所示，当异物轮廓特征的至少一部分在安全距离以内时，判断为有异物入侵，否则判断为无异物入侵并返回所述步骤4。
步骤8：微处理器将具有异物轮廓特征的实时图像存储到存储模块，并生成报警信息。
步骤9：微处理器通过第一通信模块将所述报警信息和具有异物轮廓特征的实时图像和报警信息传送给远程控制中心。
步骤10：微处理器通过第二通信模块向附近施工的工程车辆作业员广播报警信息。
本发明能够实时监测输电线路走廊情况，对危及输电线路安全的工程车辆提前进行预警，防止重大事故发生，因此具有重要的应用价值，特别是对大型移动物体超高的预警，具有极高的实用性。
与传统的激光检测、雷达检测等技术相比有许多优势，它所需设备简单，可以实现实时的图像监测；无需对摄像机标定，大大降低成本；应用相对灵活，操作性强。本发明为实际工程应用提供一种更加简单、易行、经济、实用的手段，除电力系统输电线路防外力破坏应用以外，在其他很多行业有广阔的应用空间。
以上所述实施方式仅为本发明的优选实施例，而并非本发明可行实施的穷举。对于本领域一般技术人员而言，在不背离本发明原理和精神的前提下对其所作出的任何显而易见的改动，都应当被认为包含在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (9)
1.一种架空输电线路防外破报警装置，所述装置包括外壳、高清摄像机、微处理器、存储模块，其特征在于：
所述报警装置安装在架空输电线路杆塔上，并且处于最低的一条输电线的安全距离的最低点所在水平面下方预定距离；
所述高清摄像机的摄像头朝向另外一个架空输电线路杆塔的方向设置；
所述高清摄像机固定在所述外壳上，与所述微处理器双向连接；所述高清摄像机拍摄架空输电线路下方的实时图像并传送给所述微处理器；
所述存储模块、微处理器均设置在所述外壳内部，存储模块与所述微处理器连接，用于存储没有异物入侵时的初始图像，所述初始图像具有轮廓特征标记和每一条输电线路的安全距离标记，其中，所述轮廓特征包括杆塔的轮廓特征和线路的轮廓特征；
所述微处理器接收所述实时图像，提取所述实时图像的轮廓特征信息并标记每一条输电线路的安全距离；
从所述存储模块提取所述初始图像，对所述初始图像和所述实时图像进行对比，判断架空输电线路的任意一条输电线路的安全距离以内是否有异物入侵，当判断为有异物入侵时，将带有异物入侵的图像存储到所述存储模块，并生成报警信息。
2.根据权利要求1所述的架空输电线路防外破报警装置，其特征在于：
所述报警装置安装在架空输电线路杆塔上，与最低的一条输电线的安全距离的最低点所在水平面之间相隔距离不大于1米。
3.根据权利要求1或2所述的架空输电线路防外破报警装置，其特征在于：
所述报警装置还包括第一通信模块、第二通信模块、北斗定位模块、电源模块以及备用电源，
所述第一通信模块为4G模块，所述报警装置通过所述第一通信模块与远程监控平台连接，且通过miniPCI-E接口与所述微处理器双向连接；
所述第二通信模块为RF433射频模块，所述报警装置通过所述第二通信模块进行广播报警信息，且通过SPI接口与所述微处理器双向连接；
所述北斗定位模块设置在所述外壳内部，通过串口与所述微处理器双向连接，采集当前的位置信息并传送给所述微处理器；
所述电源模块设置在所述报警装置内部，向所述高清摄像机、微处理器、第一通信模块、北斗定位模块、第二通信模块以及备用电源供电；
所述备用电源为蓄电池，在电源模块无法为所述报警装置供电时启用。
4.根据权利要求3所述的架空输电线路防外破报警装置，其特征在于：
所述报警装置还包括太阳能电池板，所述太阳能电池板通过支架设置在所述报警装置的外部，并与所述电源模块的输入端连接；
所述电源模块接入市电或所述太阳能电池板输出的电。
5.根据权利要求1所述的架空输电线路防外破报警装置，其特征在于：
所述微处理器包括图像轮廓特征提取单元、计算单元以及比较单元，
所述图像轮廓特征提取单元安装有图像轮廓特征提取模型，所述有图像轮廓特征提取模型对输入的实时图像进行处理，即，提取所述实时图像中的轮廓特征数据，并在图像中标记出每一条输电线的安全距离；
所述计算单元对实时图像的轮廓特征数据和初始图像的轮廓特征数据进行差值计算，判断实时图像中是否有异物存在，差值计算结果大于0则表示异物存在，并将除杆塔的轮廓特征和线路轮廓特征以外的轮廓特征标记为异物轮廓特征；
所述比较单元对将所述异物轮廓特征与每一条输电线的安全距离进行比较，如果有异物的至少一部分在任意一条输电线路的安全距离以内，则表示有异物入侵，将异物入侵的实时图像存储到所述存储模块，生成报警信息及图像数据并发送到所述远程监控中心。
6.一种基于权利要求1-5任意一项所述的架空输电线路防外破报警装置的架空输电线路防外破报警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：在架空输电线路的杆塔上设置所述报警装置；
步骤2：通过所述报警装置上的高清摄像机拍摄刚设置完所述报警装置时，未有异物入侵的架空输电线路下方的图像作为初始图像，并传送给所述微处理器；
步骤3：所述微处理器对所述初始图像进行提取轮廓特征并对轮廓特征和每一条输电线路的安全距离进行标记，输出具有每一条输电线路的安全距离标记和轮廓特征标记的初始图像，存储到所述存储模块，其中所述初始图像的轮廓特征包括杆塔轮廓特征以及线路轮廓特征；
步骤4：运行所述报警装置，按预定拍摄周期拍摄所述架空线路下方的实时图像，并发送至所述微处理器；
步骤5：所述微处理器对所述实时图像进行轮廓特征提取处理，并对该轮廓特征和每一条输电线路的安全距离进行标记，输出具有轮廓特征标记和每一条输电线路的安全距离标记的实时图像，所述实时图像的轮廓特征包括杆塔轮廓特征、线路轮廓特征以及其他轮廓特征；
步骤6：所述微处理器从所述存储模块提取初始图像，对所述初始图像和实时图像进行比对，判断所述实时图像是否具有除所述杆塔轮廓特征和线路轮廓特征之外的其他轮廓特征，如果有则将所述其他轮廓特征标记为异物轮廓特征，并执行步骤7，否则返回所述步骤4；
步骤7：所述微处理器判断所述异物特征的轮廓与任意一条输电线路的安全距离之间的关系，即所述异物轮廓特征的至少一部分进入到任意一条输电线路的安全距离以内时执行步骤8，否则返回所述步骤4；
步骤8：所述微处理器将具有所述异物轮廓特征的实时图像存储到所述存储模块，并生成报警信息；
步骤9：所述微处理器通过第一通信模块将所述报警信息和具有所述异物轮廓特征的实时图像传送给远程控制中心；
步骤10：所述微处理器通过第二通信模块广播所述报警信息。
7.根据权利要求6所述的架空输电线路防外破报警方法，其特征在于：
所述报警装置安装在架空输电线路杆塔上，并且处于最低的一条输电线的安全距离的最低点所在水平面下方1米以内。
8.根据权利要求6所述的架空输电线路防外破报警方法，其特征在于：
所述步骤3包括以下步骤：
步骤301：将接收的初始图像分为训练集和测试集；
步骤302：设定图像轮廓特征提取模型的参数，所述参数包括迭代次数、隐含层层数以及权重初始化；
步骤303：将所述训练集的图像输入到所述步骤302的图像轮廓特征提取模型中，提取轮廓特征数据，其中所述轮廓特征数据为与图像尺寸相同的边缘轮廓图；
步骤304：计算在所述步骤303中提取的轮廓特征数据的峰值信噪比；
步骤305：对所述步骤304的计算结果与预定峰值信噪比阈值进行比较，当计算结果小于预定峰值信噪比阈值时，重复所述步骤302-步骤304，直到所述步骤304的计算结果大于预定的峰值信噪比阈值；
步骤306：将测试集输入到所述图像轮廓特征模型，根据步骤303-304计算轮廓特征数据的峰值信噪比，计算结果大于设定阈值则停止训练；
步骤307：将任意一条输电线路的安全距离与图像像素进行映射，在图像中对每一条输电线路的安全距离进行标记；
步骤308：将所述步骤301-步骤307训练得到的图像轮廓特征提取模型移植到所述微处理器。
9.根据权利要求6-8任意一项所述的架空输电线路防外破报警方法，其特征在于：
所述步骤6包括以下步骤：
步骤601：从存储模块中提取初始图像的轮廓特征数据，与所述实时图像的轮廓特征数据进行差值计算；
步骤602：所述步骤602的计算结果大于0时，执行以下步骤603；否则执行新一轮所述步骤601；
步骤603：计算剩余轮廓特征数据所占的像素数量；
步骤604：所述步骤604的计算结果小于预定阈值时，判断该轮廓特征数据为噪声，即为干扰数据；所述步骤604的计算结果大于预定阈值时，判断该轮廓特征数据为异物轮廓特征数据，并进行标记。
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