CN111985497B - 架空输电线路下吊车作业识别方法及系统 - Google Patents

架空输电线路下吊车作业识别方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了架空输电线路下吊车作业识别方法及系统，包括：将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像；对空旷型图像和复杂型图像，均进行边缘特征提取；对空旷型图像，根据提取的边缘特征，直接判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；对复杂型图像，对提取的边缘特征先进行去噪处理，根据去噪后的边缘特征判断架空输电线路下是否有吊车作业现象。

Description

架空输电线路下吊车作业识别方法及系统
技术领域
本申请涉及输电线路技术领域，特别是涉及架空输电线路下吊车作业识别方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
由于输电线路绵延几十甚至上百公里，所处的环境具有不确定性,受所处地理环境和外部因素影响很大，室外环境中的杆塔及导线极易受外力破坏影响，造成线路跳闸、人身伤亡等事故。特别是近年来,各地建筑物的建设和改造频繁，由此产生的线路事故逐年增加，尤其是输电线路线下吊车作业，会存在安全隐患，这样不仅会影响供电可靠，造成线路断线、杆塔倾斜，还可能造成更大的安全事故，由于架空输电线路一直处在户外环境，如何在架空输电线路遭受外部吊车作业隐患的同时，输电运维班组可以即时发现隐患，及时赶赴现场，采取相应措施，及时抢修，避免更大的停电事故出现，是目前急需解决的问题。传统的巡视方法无法满足现有的安全需求。
当前输电线路杆塔可视化监拍装置的推广应用，与传统视频拍摄方式不同，监拍装置每间隔固定时间拍摄图片并传回服务器，然后由工作人员查看图片确定有无隐患，输电通道巡检的次数和频度明显增高，隐患发现及时率提高。现存在的主要问题是尚未有较为准确的图像识别隐患自检测方法，观察评判主要由人工识别完成。在安裝的拍照设备数量上万后，工作人员每天需要观察近十万张图片，工作量巨大，耗费了大量的人力物力。
在实现本申请的过程中，发明人发现现有技术中存在以下技术问题：
1、人工处理效率低，不能满足工作要求；
2、图像全部统一处理，对检测系统压力较大；
3、特征提取后直接对图像进行检测，没有针对特定场景进行优化。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本申请提供了架空输电线路下吊车作业识别方法及系统；
第一方面，本申请提供了架空输电线路下吊车作业识别方法；
架空输电线路下吊车作业识别方法，包括：
将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像；
对空旷型图像和复杂型图像，均进行边缘特征提取；
对空旷型图像，根据提取的边缘特征，直接判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；对复杂型图像，对提取的边缘特征先进行去噪处理，根据去噪后的边缘特征判断架空输电线路下是否有吊车作业现象。
第二方面，本申请提供了架空输电线路下吊车作业识别系统；
架空输电线路下吊车作业识别系统，包括：
分类模块，其被配置为：将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像；
特征提取模块，其被配置为：对空旷型图像和复杂型图像，均进行边缘特征提取；
吊车作业识别模块，其被配置为：对空旷型图像，根据提取的边缘特征，直接判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；对复杂型图像，对提取的边缘特征先进行去噪处理，根据去噪后的边缘特征判断架空输电线路下是否有吊车作业现象。
第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述第一方面所述的方法。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序(产品)，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行的时候用于实现前述第一方面任意一项的方法。
与现有技术相比，本申请的有益效果是：
本申请是对特定场景中架空输电线路下吊车隐患进行识别，针对性强，对特定的隐患吊车等机械进行识别，能够尽早发现对输电线路的危害，保障电力系统安全。与传统识别方法相比，在前端装置安装时就根据地理位置对图像进行分类，对检测系统压力小；根据不同图像复杂程度分类，形成不同的特征向量，用于差异化检测；针对吊车特点优化检测特征，提高识别准确率。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为第一个实施例的方法流程图；
图2为第一个实施例的深度学习模型架构图；
图3为第二个实施例的系统功能框架示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本实施例提供了架空输电线路下吊车作业识别方法；
如图1所示，架空输电线路下吊车作业识别方法，包括：
S101：将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像；
S102：对空旷型图像和复杂型图像，均进行边缘特征提取；
S103：对空旷型图像，根据提取的边缘特征，直接判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；对复杂型图像，对提取的边缘特征先进行去噪处理，根据去噪后的边缘特征判断架空输电线路下是否有吊车作业现象。
作为一个或多个实施例，所述S101步骤之前，还包括：
获取架空输电线路图像。
进一步地，所述获取架空输电线路图像，通过预先安装的拍摄装置进行获取。
进一步地，预先安装的拍摄装置所安装的环境，包括空旷地区和复杂地区。
所述空旷地区，是指在野外空旷的环境下，拍摄的图像内容简单。
所述复杂地区，是指非空旷地区，建筑物密集，环境复杂，拍摄图像中组成内容多，分析难度大。
作为一个或多个实施例，所述将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像；具体步骤包括：
将获取的架空输电线路图像，根据拍摄装置自身的编号和编号所对应的环境信息，分为空旷型图像和复杂型图像。
应理解的，所述编号所对应的环境信息，包括：空旷环境和复杂环境。这是本领域技术人员根据实际环境情况预先设置好的。
对架空输电线路所处环境分类，将所处环境分为空旷型环境和复杂型环境。在监测装置安装在杆塔上时，就做好空旷型和复杂型的标记分类，后续在图像进入系统时，根据前期分类情况存储图像，从源头上进行分类。
空旷型图像是指线路所处环境在野外，环境空旷，拍摄的内容像素较为简单，识别边缘较为清晰，容易判断；复杂型一般为建筑物密集，环境复杂，装置拍摄的图像组成内容多，分析难度大。
作为一个或多个实施例，所述S102中，对空旷型图像和复杂型图像，均进行边缘特征提取；具体步骤包括：
对空旷型图像和复杂型图像，均通过预先训练好的深度学习模型进行边缘特征提取。
进一步地，所述深度学习模型，是指卷积神经网络模型、循环神经网络模型或长短期记忆网络模型LSTM(Long Short-Term Memory)或自定义模型。
如图2所示，所述自定义模型，包括依次连接的输入层、卷积层、池化层、归一化层和输出层。
卷积层操作实现维数的扩展，学习到有较高鲁棒性的特征，得到特征响应图。
池化层能够通过采样操作提取统计信息，降低输入到下一层时的特征空间维度。
归一化层在得到了多通道的特征响应图之后，对特征响应图上某一位置及其邻近通道的值做归一化，提高网络的泛化能力。
进一步地，所述预先训练好的深度学习模型的训练步骤包括：
构建深度学习模型；
构建训练集，所述训练集为已知边缘特征的空旷型图像和复杂型图像；
将训练集输入到深度学习模型中，对深度学习模型进行训练，当深度学习模型损失函数达到最小值时，停止训练，得到训练好的深度学习模型。
作为一个或多个实施例，所述S103中，对空旷型图像，根据提取的边缘特征，直接判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；具体步骤包括：
将提取的边缘特征与已知有吊车作业图像的多种型号吊车的边缘特征进行欧式距离计算，当欧式距离小于设定阈值时，表示存在吊车作业现象；否则，表示不存在吊车作业现象。
作为一个或多个实施例，所述S103中，对复杂型图像，对提取的边缘特征先进行去噪处理，根据去噪后的边缘特征判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；具体步骤包括：
对复杂型图像，对提取的边缘特征先采用低通滤波的形式对边缘特征进行平滑处理；将平滑后的边缘特征与已知有吊车作业图像的多种型号吊车的边缘特征进行欧式距离计算，当欧式距离小于设定阈值时，表示存在吊车作业现象；否则，表示不存在吊车作业现象。
特征优化阶段，针对吊车在行进或工作的特点，在图像上体现在车辆长宽高比例相差较大，对特征提取的池化层参数进行微调。
实施例二
本实施例提供了架空输电线路下吊车作业识别系统；
如图3所示，架空输电线路下吊车作业识别系统，包括：
分类模块，其被配置为：将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像；
特征提取模块，其被配置为：对空旷型图像和复杂型图像，均进行边缘特征提取；
吊车作业识别模块，其被配置为：对空旷型图像，根据提取的边缘特征，直接判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；对复杂型图像，对提取的边缘特征先进行去噪处理，根据去噪后的边缘特征判断架空输电线路下是否有吊车作业现象。
此处需要说明的是，上述分类模块、特征提取模块和吊车作业识别模块对应于实施例一中的步骤S101至S103，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
上述实施例中对各个实施例的描述各有侧重，某个实施例中没有详述的部分可以参见其他实施例的相关描述。
所提出的系统，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如上述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时，可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另外一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
实施例三
本实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述实施例一所述的方法。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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申请的范围。
实施例四
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一所述的方法。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.架空输电线路下吊车作业识别方法，其特征是，包括：
将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像；
对空旷型图像和复杂型图像，均进行边缘特征提取；
对空旷型图像，根据提取的边缘特征，直接判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；对复杂型图像，对提取的边缘特征先进行去噪处理，根据去噪后的边缘特征判断架空输电线路下是否有吊车作业现象。
2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像步骤之前，还包括：获取架空输电线路图像；所述获取架空输电线路图像，通过预先安装的拍摄装置进行获取；预先安装的拍摄装置所安装的环境，包括空旷地区和复杂地区。
3.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像；具体步骤包括：
将获取的架空输电线路图像，根据拍摄装置自身的编号和编号所对应的环境信息，分为空旷型图像和复杂型图像。
4.如权利要求1所述的方法，其特征是，对空旷型图像和复杂型图像，均进行边缘特征提取；具体步骤包括：
对空旷型图像和复杂型图像，均通过预先训练好的深度学习模型进行边缘特征提取。
5.如权利要求4所述的方法，其特征是，所述预先训练好的深度学习模型的训练步骤包括：
构建深度学习模型；
构建训练集，所述训练集为已知边缘特征的空旷型图像和复杂型图像；
将训练集输入到深度学习模型中，对深度学习模型进行训练，当深度学习模型损失函数达到最小值时，停止训练，得到训练好的深度学习模型。
6.如权利要求1所述的方法，其特征是，对空旷型图像，根据提取的边缘特征，直接判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；具体步骤包括：
将提取的边缘特征与已知有吊车作业图像的多种型号吊车的边缘特征进行欧式距离计算，当欧式距离小于设定阈值时，表示存在吊车作业现象；否则，表示不存在吊车作业现象。
7.如权利要求1所述的方法，其特征是，对复杂型图像，对提取的边缘特征先进行去噪处理，根据去噪后的边缘特征判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；具体步骤包括：
对复杂型图像，对提取的边缘特征先采用低通滤波的形式对边缘特征进行平滑处理；将平滑后的边缘特征与已知有吊车作业图像的多种型号吊车的边缘特征进行欧式距离计算，当欧式距离小于设定阈值时，表示存在吊车作业现象；否则，表示不存在吊车作业现象。
8.架空输电线路下吊车作业识别系统，其特征是，包括：
分类模块，其被配置为：将获取的架空输电线路图像，根据在线监测装置所处环境进行分类，分为空旷型图像和复杂型图像；
特征提取模块，其被配置为：对空旷型图像和复杂型图像，均进行边缘特征提取；
吊车作业识别模块，其被配置为：对空旷型图像，根据提取的边缘特征，直接判断架空输电线路下是否有吊车作业现象；对复杂型图像，对提取的边缘特征先进行去噪处理，根据去噪后的边缘特征判断架空输电线路下是否有吊车作业现象。
9.一种电子设备，其特征是，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，其特征是，以使电子设备执行上述权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
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