CN112595936A - 基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，包括：无人机单元，地面控制终端单元，地面服务器单元，其中：所述无人机单元，用于对绝缘子进行拍摄，并将拍摄画面实时传递地面控制终端单元；所述地面控制终端单元，用于控制所述无人机飞行拍摄，并实时接收拍摄的视频流，通过共享接口将视频流传输给地面服务器单元；所述地面服务器单元，用于接收视频流，并通过实时识别，检测后，将结果显示在浏览器上。本申请提供的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，完全不需要巡检人员进行辅助操作，检测模型自动求解得到绝缘子的实际运行状态，最终实现自动化作业，极大提高输电线路绝缘子巡检效率。
Description
技术领域
本申请涉及输电线复合绝缘子维护技术领域，尤其涉及一种基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统。
背景技术
随着我国电力需求的不断增加，我国电网的规模和输送能力日益壮大。作为电网的重要组成部分，架空输电线路的建设与社会经济发展紧密关联。复合绝缘子作为架空输电线路的重要组成部件；相对于瓷、玻璃绝缘子，复合绝缘子具有制造工艺简单、强度高、耐污闪能力强、运行维护方便等优点，在电力系统中得到广泛应用，但是由于长时间的在户外恶劣条件下运行，在强电场作用下，其受损处都会出现因局部放电泄漏电流而引起温度升高。
目前针对输电线路绝缘子异常发热巡检的主要方案，主要是使用具有红外测温功能的无人机飞行至需进行巡检的绝缘子处，采集待检测的绝缘子的温度信息，在对绝缘子进行特定点测温后，用同一支绝缘子不同位置的温差或者同塔不同相别复合绝缘子之间的温差进行判断绝缘子的实际运行状态。
现有技术在进行绝缘子异常发热巡检时，主要依赖巡检人员进行指定位置的测温来得到相关的温度信息，存在较大的测量误差。不仅如此，在不同成像角度、距离下采集得到的绝缘子图像分析得到的结果存在较大的差异，稳定性不佳，容易造成误判。
发明内容
本申请提供了一种基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，以解决因现有巡检人员对指定位置点进行测温，导致在不同成像角度、距离下，测量结果不精确，且测点温需要耗费大量的人力和时间的技术问题。
为了解决上述技术问题，本申请实施例申请了如下技术方案：
一种基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，包括：
无人机单元、地面控制终端单元和地面服务器单元，其中：
所述无人机单元，用于对绝缘子进行拍摄，并将拍摄的视频流实时传输所述地面控制终端单元；
所述地面控制终端单元，用于控制所述无人机单元进行飞行拍摄，并实时接收拍摄的视频流，通过共享接口将视频流传输给所述地面服务器单元；
所述地面服务器单元，用于接收视频流，并通过实时识别和检测后，将结果显示在浏览器上。
优选地，所述无人机单元包括红外摄像模块和可见光摄像模块；
所述的红外摄像模块，用于拍摄场景的热像视频流，
所述的可见光摄像模块，用于拍摄场景视频流；
所述的热像视频流和场景视频流被传输给地面控制终端单元。
优选地，所述地面控制终端单元包括地面控制终端飞控模块、地面控制终端数据接收与共享模块；
所述地面控制终端飞控模块，用于控制无人机单元的飞行；
所述地面控制终端数据接收与共享模块，用于接收无人机单元传输的的视频流并实时共享给地面服务器单元。
优选地，所述地面服务器单元包括地面服务器数据接收模块、复合绝缘子智能识别模块、复合绝缘子缺陷检测模块、地面服务器浏览器访问模块；
所述地面服务器数据接收模块，用于接收地面控制终端单元传输的视频流；
所述复合绝缘子智能识别模块，用于实现复合绝缘子的识别；
所述复合绝缘子缺陷检测模块，用于判断绝缘子是否存在异常发热；
所述地面服务器浏览器访问模块，用于显示绝缘子识别和检测结果。
优选地，所述复合绝缘子智能识别模块包括分割模型，所述的分割模型对视频流中的绝缘子图像进行分割，提取得到绝缘子表面温度后，处理得到绝缘子表面的最高温度、最低温度、中间温度和平均温度。
与现有技术相比，本申请的有益效果为：
由以上技术方案可知，本申请提供的本申请提供了一种基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，包括：无人机单元，地面控制终端单元，地面服务器单元，其中：所述无人机单元，用于对绝缘子进行拍摄，并将拍摄画面实时传递地面控制终端单元；所述地面控制终端单元，用于控制所述无人机飞行拍摄，并实时接收拍摄的视频流，通过共享接口将视频流传输给地面服务器单元；所述地面服务器单元，用于接收视频流，并通过实时识别，检测后，将结果显示在浏览器上。本申请提供的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，完全不需要巡检人员进行辅助操作，检测模型自动求解得到绝缘子的实际运行状态，最终实现自动化作业，极大提高输电线路绝缘子巡检效率。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，其中：
图1为本发明实施例提供的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统的各单元的模块结构示意图。其中：
1-无人机单元，2-地面控制终端单元，3-地面服务器单元，4-红外摄像模块，5-可见光摄像模块， 6-地面控制终端飞控模块，7-地面控制终端数据接收与共享模块，8-地面服务器单元数据接收模块， 9-复合绝缘子智能识别模块，10-复合绝缘子缺陷检测模块，11-地面服务器单元浏览器访问模块，12- 分割模型。
具体实施方式
为了使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申请的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。本申请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，在没有背离本申请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。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
参见附图1，图1示出了本申请实施例提供的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统各单元的模块结构示意图。下面结合附图1对本申请实施例提供的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统进行说明。
本申请提供一种基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，包括：无人机单元1，地面控制终端单元2，地面服务器单元3，其中：
所述无人机单元1，用于对绝缘子进行拍摄，并将拍摄画面实时传递地面控制终端单元。
所述地面控制终端单元2，用于控制所述无人机飞行拍摄，并实时接收拍摄的视频流，通过共享接口将视频流传输给地面服务器单元。
所述地面服务器单元3，用于接收视频流，并通过实时识别，检测后，将结果显示在浏览器上。
进一步地，所述无人机单元1包括红外摄像模块4和可见光摄像模块5。
所述无人机单元1，用于回传相机的实时视频流。绝缘子缺陷检测需要在红外图像上分析，因此无人机搭载双光吊舱(红外+可见光)。吊舱上包含一个红外摄像模块4和一个可见光摄像模块5，红外摄像模块4可以展示场景的热像图并用于绝缘子缺陷检测，可见光摄像模块5可以展示真实场景信息，两个摄像模块拍摄的视频流需要回传到地面控制终端单元2。
进一步地，所述地面控制终端单元2包括地面控制终端飞控模块6、地面控制终端数据接收与共享模块7。
所述地面控制终端飞控模块6，用于控制无人机的飞行；并对所述复合绝缘子的缺陷检测，通过地面人员操作相应的控制终端操控无人机进行拍摄复合绝缘子；通过地面控制终端单元2屏幕可以观测无人机拍摄的实时画面，根据画面调整无人机的飞行姿态，直到无人机靠近复合绝缘子所在区域。
所述地面控制终端数据接收与共享模块7，用于接收无人机上的视频流并实时共享给地面服务器单元3。无人机自带一个地面控制终端单元2可以接收无人机单元1上的视频流，在该地面控制终端单元2上开放一个数据共享接口，将视频流传输到地面服务器服务器3，从而实现无人机地面控制终端单元2到地面服务器单元3的数据传输。
进一步地，所述地面服务器单元3包括地面服务器数据接收模块8、复合绝缘子智能识别模块9、复合绝缘子缺陷检测模块10、地面服务器浏览器访问模块11。
所述地面服务器数据接收模块8，用于接收地面控制终端单元2上获取到的无人机单元1上的视频流。由于复合绝缘子智能识别模块9的模型比较大，对设备的性能要求比较高，因此必须将数据从终端传输到可以运行该模型的设备上，该模块就是连接数据和复合绝缘子智能识别模块之间的桥梁。
所述复合绝缘子智能识别模块8，用于实现复合绝缘子的识别；模块的硬件的组成为CPU+GPU+网络接口，其中的主要参数：AI能力：32TOPs(处理器运算能力单位)、内存32GB、GPU：512核GPU、网络接口：10/100/1000BASE-T Ethernet。该配置可以将实时计算机视觉应用于各种复杂的深度神经网络(DNN)模型中，具有智能边缘分析的功能，并可以达到本发明识别算法的运行要求。绝缘子识别算法的功能主要是对图片中的绝缘子进行精确识别定位，普通的目标检测方法只能识别出绝缘子的大概位置(矩形框)，但是不能对绝缘子进行精确定位，从而导致缺陷检测存在较大的误差。本发明中的使用了最新的实例分割模型，可以在目标检测的矩形框基础上再进行精确定位(像素级别的定位，即可以区分出矩形框中的每一个像素是否属于绝缘子，这种算法可以自动排除绝缘子以外的背景)，可以显著提高绝缘子缺陷检测的准确率。
所述复合绝缘子缺陷检测模块10，用于判断绝缘子是否存在异常发热。智能识别模块可以判断出到哪些像素属于绝缘子本体，通过分析得到这些像素点的最高温度、最低温度、中间温度和平均温度等，通过这些温度值和缺陷判断规则即可判断绝缘子是否存在缺陷。
所述地面服务器浏览器访问模块11，用于显示绝缘子识别和检测结果。浏览器界面展示的内容包括：绝缘子的位置(矩形框)、绝缘子本体上的温度标定(最高温度、最低温度、中间温度)、绝缘子缺陷检测结果(正常或异常)。
进一步地，所述复合绝缘子智能识别模块8包括分割模型12，所述分割模型12对视频流中的绝缘子图像进行分割，可以在目标检测的矩形框基础上再进行精确定位，并提取得到绝缘子表面温度后，处理得到绝缘子表面的最高温度、最低温度、中间温度和平均温度，并按照缺陷规则进行缺陷检测，判断绝缘子是否有发热异常的现象，实现判断绝缘子运行状态。
由以上技术方案可知，本申请提供的一种基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，包括：无人机单元1，地面控制终端单元2，地面服务器单元3，其中：所述无人机单元1，用于对绝缘子进行拍摄，并将拍摄画面实时传递地面控制终端单元2；所述地面控制终端单元2，用于控制所述无人机飞行拍摄，并实时接收拍摄的视频流，通过共享接口将视频流传输给地面服务器单元3；所述地面服务器单元3，用于接收视频流，并通过实时识别，检测后，将结果显示在浏览器上。本申请提供的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，通过搭载有双光吊舱的无人机采集绝缘子图像，通过数据传输链路将绝缘子红外图像及相对应的图像温度信息传输至地面服务器，由地面端进行绝缘子图像分割，实现绝缘子表面温度的精确采集，根据绝缘子表面温度，最终判断出绝缘子的实际运行状态；完全不需要巡检人员进行辅助操作，检测模型自动求解得到绝缘子的实际运行状态，最终实现自动化作业，极大提高输电线路绝缘子巡检效率。
由于以上实施方式均是在其他方式之上引用结合进行说明，不同实施例之间均具有相同的部分，本说明书中各个实施例之间相同、相似的部分互相参见即可。在此不再详细阐述。
需要说明的是，在本说明书中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的电路结构、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种电路结构、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，有语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的电路结构、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里发明的申请后，将容易想到本申请的其他实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由权利要求的内容指出。
以上所述的本申请实施方式并不构成对本申请保护范围的限定。
Claims (5)
1.基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，其特征在于，包括无人机单元、地面控制终端单元和地面服务器单元，其中：
所述无人机单元，用于对绝缘子进行拍摄，并将拍摄的视频流实时传输所述地面控制终端单元；
所述地面控制终端单元，用于控制所述无人机单元进行飞行拍摄，并实时接收拍摄的视频流，通过共享接口将视频流传输给所述地面服务器单元；
所述地面服务器单元，用于接收视频流，并通过实时识别和检测后，将结果显示在浏览器上。
2.根据权利要求1所述的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，其特征在于，所述无人机单元包括红外摄像模块和可见光摄像模块；
所述的红外摄像模块，用于拍摄场景的热像视频流，
所述的可见光摄像模块，用于拍摄场景视频流；
所述的热像视频流和场景视频流被传输给地面控制终端单元。
3.根据权利要求1所述的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，其特征在于，所述地面控制终端单元包括地面控制终端飞控模块、地面控制终端数据接收与共享模块；
所述地面控制终端飞控模块，用于控制无人机单元的飞行；
所述地面控制终端数据接收与共享模块，用于接收无人机单元传输的的视频流并实时共享给地面服务器单元。
4.根据权利要求1所述的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，其特征在于，所述地面服务器单元包括地面服务器数据接收模块、复合绝缘子智能识别模块、复合绝缘子缺陷检测模块、地面服务器浏览器访问模块；
所述地面服务器数据接收模块，用于接收地面控制终端单元传输的视频流；
所述复合绝缘子智能识别模块，用于实现复合绝缘子的识别；
所述复合绝缘子缺陷检测模块，用于判断绝缘子是否存在异常发热；
所述地面服务器浏览器访问模块，用于显示绝缘子识别和检测结果。
5.根据权利要求4所述的基于无人机巡检的输电线复合绝缘子智能检测系统，其特征在于，所述复合绝缘子智能识别模块包括分割模型，所述的分割模型对视频流中的绝缘子图像进行分割，提取得到绝缘子表面温度后，处理得到绝缘子表面的最高温度、最低温度、中间温度和平均温度。
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|---|---|
| CN (1) | CN112595936A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113420686A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-21 | 广东电网有限责任公司 | 一种输电线路巡检方法、装置及系统 |
| CN114217176A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-03-22 | 国网山东省电力公司潍坊供电公司 | 基于火花间隙法的零值绝缘子检测无人机及其使用方法 |
| CN116128810A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-05-16 | 众芯汉创（北京）科技有限公司 | 一种基于前端识别的红外缺陷检测方法和系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN205228648U (zh) * | 2015-12-14 | 2016-05-11 | 国网浙江省电力公司信息通信分公司 | 一种基于无人机的故障检测系统 |
| US20200082168A1 (en) * | 2018-09-11 | 2020-03-12 | Pointivo, Inc. | In data acquistion, processing, and output generation for use in analysis of one or a collection of physical assets of interest |
| CN110967600A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-04-07 | 国网河南省电力公司洛阳供电公司 | 一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法 |
| CN111311597A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-06-19 | 国网福建省电力有限公司龙岩供电公司 | 一种缺陷绝缘子的无人机巡检方法与系统 |
| CN111301680A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-06-19 | 长春工程学院 | 一种基于智能图像识别的电力巡检无人机 |
| CN111522355A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-08-11 | 尚特杰电力科技有限公司 | 一种基于边缘计算的无人机巡检系统及其巡检方法 |
-
2020
- 2020-11-06 CN CN202011229389.9A patent/CN112595936A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN205228648U (zh) * | 2015-12-14 | 2016-05-11 | 国网浙江省电力公司信息通信分公司 | 一种基于无人机的故障检测系统 |
| US20200082168A1 (en) * | 2018-09-11 | 2020-03-12 | Pointivo, Inc. | In data acquistion, processing, and output generation for use in analysis of one or a collection of physical assets of interest |
| CN110967600A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-04-07 | 国网河南省电力公司洛阳供电公司 | 一种基于无人机红外检测的复合绝缘子劣化诊断方法 |
| CN111522355A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-08-11 | 尚特杰电力科技有限公司 | 一种基于边缘计算的无人机巡检系统及其巡检方法 |
| CN111311597A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-06-19 | 国网福建省电力有限公司龙岩供电公司 | 一种缺陷绝缘子的无人机巡检方法与系统 |
| CN111301680A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-06-19 | 长春工程学院 | 一种基于智能图像识别的电力巡检无人机 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113420686A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-21 | 广东电网有限责任公司 | 一种输电线路巡检方法、装置及系统 |
| CN114217176A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-03-22 | 国网山东省电力公司潍坊供电公司 | 基于火花间隙法的零值绝缘子检测无人机及其使用方法 |
| CN116128810A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-05-16 | 众芯汉创（北京）科技有限公司 | 一种基于前端识别的红外缺陷检测方法和系统 |
| CN116128810B (zh) * | 2022-12-15 | 2024-01-23 | 众芯汉创（北京）科技有限公司 | 一种基于前端识别的红外缺陷检测方法和系统 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210402 |
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