CN114879189A - 基于sar技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法 - Google Patents

基于sar技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114879189A
CN114879189A CN202210497406.XA CN202210497406A CN114879189A CN 114879189 A CN114879189 A CN 114879189A CN 202210497406 A CN202210497406 A CN 202210497406A CN 114879189 A CN114879189 A CN 114879189A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power tower
disaster
electric power
tower line
sar
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
CN202210497406.XA
Other languages
English (en)
Inventor
蔡梦南
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.)
Anhui University of Science and Technology
Original Assignee
Anhui University of Science and Technology
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 Anhui University of Science and Technology filed Critical Anhui University of Science and Technology
Priority to CN202210497406.XA priority Critical patent/CN114879189A/zh
Publication of CN114879189A publication Critical patent/CN114879189A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/08—Systems for measuring distance only
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4802—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02G—INSTALLATION OF ELECTRIC CABLES OR LINES, OR OF COMBINED OPTICAL AND ELECTRIC CABLES OR LINES
    • H02G1/00—Methods or apparatus specially adapted for installing, maintaining, repairing or dismantling electric cables or lines
    • H02G1/02—Methods or apparatus specially adapted for installing, maintaining, repairing or dismantling electric cables or lines for overhead lines or cables

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，首先确定巡检电力杆塔线路的优先级，然后根据确定的优先巡检线路，拍摄灾害前后的电力杆塔线路SAR图像，接着对所拍摄灾害前后的电力杆塔线路SAR图像进行降噪预处理，并进一步检测预处理电力杆塔线路SAR图像变化的像素点，根据变化的像素点再确定阈值，形成灾害前后电力杆塔线路SAR图像变化区域和未变化的区域，最终确定灾害发生地和电力线路杆塔基最短距离，确定灾害威胁等级。本发明方法能够及时排除因自然灾害(例如泥石流、洪涝、山火、大风等)和人为外力(修公路、建房屋、施工等)破坏电力杆塔正常运行威胁的隐患，尤其不受天气或气候的影响而占有较大的优势，可以在全天时、全天候、无光照条件下不间断的获取SAR影像数据，是受天气和光线影响较大的普通光学遥感所做不到的。

Description

基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法
技术领域
本发明涉及图像识别处理和灾害隐患排除技术领域，尤其涉及一种基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法。
背景技术
国民经济的持续飞速发展，对电网供电质量以及供能可靠性提出了严格要求。电力杆塔线路设立于高山低谷，人迹罕至的环境，直接导致人工巡检存在成本髙、工作条件危险、巡检缺失、执行效率低等缺点，而且难以管理。而且自然灾害(例如泥石流、洪涝、山火、大风等)和人为外力(修公路、建房屋、施工等)破坏也威胁电力杆塔线路正常运行。高效率电力杆塔线路巡检被急需。
为此，本发明给出基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法。克服了传统光学遥感卫星对地面输电线路走廊进行观测时，需要云亮很少甚至几乎没有才可以达到较好的观测状态，对天气要求较高的缺点。可以在全天时、全天候、无光照条件下不间断的获SAR影响数据，是受天气和光线影响较大的普通光学遥感所做不到的。为电力杆塔线路巡检提供了新的思路。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，用于及时高效排除灾害对电力杆塔线路威胁隐患，为电网系统稳定可靠的运行提供保障。
为了达成上述目的，本发明的解决方案是：
基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，包括以下步骤(1)～(5)：
(1)确定巡检电力杆塔线路的优先级；
(2)根据确定的优先巡检线路，拍摄灾害前后的电力杆塔线路SAR图像；
(3)预处理电力杆塔线路SAR图像；
(4)检测预处理电力杆塔线路SAR图像变化的像素点；
(5)确定灾害发生地和电力线路杆塔基最短距离。
本发明的基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，所述步骤(1)中确定巡检电力杆塔路的优先级，结合电力杆塔线路输电重要等级和不同地方不同地理环境电力杆塔线路路径统计自然灾害发生率，利用贝叶斯公式综合计算风险率，进而确定巡检优先级。
本发明的基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，所述的贝叶斯计算公式，高风险电力杆塔线路运行概率公式:
Figure BDA0003633231760000021
低风险电力杆塔线路运行概率公式：
Figure BDA0003633231760000022
其中，B1表示电力杆塔线路高风险运行，表示电力杆塔线路低风险运行，P(B1/A)和P(B2/A)分别表示杆塔的历史高风险运行和低风险运行概率，IF1表示电力杆塔线路重要等级影响因子，IF2表示电力杆塔线路路径灾害影响因子，P(IFi/B1)表示电力杆塔线路在重要等级影响因子和路径灾害影响因子的条件下的高风险运行概率，把高风险电力杆塔线路运行概率定为最高巡检优先级。
本发明的基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，所述步骤(2)中根据已经确定的优先巡检线路，拍摄灾害前后的电力杆塔线路SAR图像，将图像存储于计算机。
本发明的基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，所述步骤(3)SAR图像进行预处理，就是将拍摄灾害前后电力杆塔线路SAR图像去除大量的相干斑噪声，一定程度为检测电力杆塔线路SAR图像的变化提高精度。
本发明的基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法,所述步骤(4)检测预处理电力杆塔线路SAR图像变化的像素点，图像是由一个个像素点组成，杆塔附近发生自然灾害或人为破坏将导致地表变化，灾害前后电力杆塔线路SAR图像会发生变化，也就是同一坐标像素点的灰度值发生变化，利用图像差值法确定同一坐标像素点灰度值变化情况。
本发明的基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法,所述的图像差值法是将灾害前后电力杆塔线路SAR图像同一坐标像素点的灰度值做差运算，差值图像D(x,y)表达公式:
DI(x,y)＝abs(I2(x,y)-I1(x,y))
其中，I2(x,y)和I1(x,y)表示灾害前后去噪的电力杆塔线路SAR图像，DI表示像素差异矩阵的值，DI值是0表示对应区域是非变化的，DI值是1表示对应区域为变化的；DI值越接近1，图像对应区域发生变化可能性越高，DI值越接近0，图像对应区域发生变化可能性越低；为获得清晰明显的变化图像，调整阈值将差值图像中的像素点区分为发生变化区域和未发生变化区域。
本发明的基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法,所述步骤(5)确定灾害发生地和电力线路杆塔基最短距离，差值图像被区分为变化区域和未变化的区域，变化区域为地表变化区，也就说明灾害的发生导致地表变化；确定变化区域像素点坐标到杆塔坐标的最短距离，进而确定灾害对电力杆塔线路的威胁程度。
附图说明
图1是基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。
本发明提供一种基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，其总体思路为：首先确定巡检电力杆塔线路的优先级，然后根据确定的优先巡检线路，拍摄灾害前后的电力杆塔线路SAR图像，接着对所拍摄灾害前后的电力杆塔线路SAR图像进行降噪预处理，并进一步检测预处理电力杆塔线路SAR图像变化的像素点，根据变化的像素点再确定阈值，形成灾害前后电力杆塔线路SAR图像变化区域和未变化的区域，最终确定灾害发生地和电力线路杆塔基最短距离，确定灾害威胁等级。尤其可以在全天时、全天候、无光照条件下不间断的获取SAR影像数据，是受天气和光线影响较大的普通光学遥感所做不到的。
如图1所示，本发明的基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，具体实施包括以下步骤(1)～(5)：
(1)确定巡检电力线路的优先级，结合电力杆塔线路输电重要等级和不同地方不同地理环境电力杆塔线路路径所统计自然灾害发生率，利用贝叶斯公式综合计算风险率，进而确定巡检优先级。
(2)根据步骤(1)所述的贝叶斯计算公式，高风险电力杆塔线路运行概率公式:
Figure BDA0003633231760000031
低风险电力杆塔线路运行概率公式：
Figure BDA0003633231760000032
其中，B1表示电力杆塔线路高风险运行，B2表示电力杆塔线路低风险运行，P(B1/A)和P(B2/A)分别表示杆塔的历史高风险运行和低风险运行概率，IF1表示电力杆塔线路重要等级影响因子，IF2表示电力杆塔线路路径灾害影响因子，P(IFi/B1)表示电力杆塔线路在重要等级影响因子和路径灾害影响因子的条件下的高风险运行概率，把高风险电力杆塔线路运行概率定为最高巡检优先级。
(3)根据步骤(2)已经确定的优先巡检线路，拍摄灾害前后的电力杆塔线路SAR图像，将图像存储于计算机。
(4)将拍摄灾害前后电力杆塔线路SAR图像去除大量的相干斑噪声，一定程度为检测电力杆塔线路SAR图像的变化提高精度。
(5)检测预处理电力杆塔线路SAR图像变化的像素点，图像是由一个个像素点组成，杆塔附近发生自然灾害或人为破坏将导致地表变化，灾害前后电力杆塔线路SAR图像会发生变化，也就是同一坐标像素点的灰度值发生变化，利用图像差值法确定同一坐标像素点灰度值变化情况。
(6)差值法是将灾害前后电力杆塔线路SAR图像同一坐标像素点的灰度值做差运算，差值图像D(x,y)表达公式:
DI(x,y)＝abs(I2(x,y)-I1(x,y))
其中，I2(x,y)和I1(x,y)表示灾害前后去噪的电力杆塔线路SAR图像，DI表示像素差异矩阵的值，DI值是0表示对应区域是非变化的，DI值是1表示对应区域为变化的；DI值越接近1，图像对应区域发生变化可能性越高，DI值越接近0，图像对应区域发生变化可能性越低；为获得清晰明显的变化图像，调整阈值将差值图像中的像素点区分为发生变化区域和未发生变化区域。
(7)确定灾害发生地和电力线路杆塔基最短距离，差值图像被区分为变化区域和未变化的区域，变化区域为地表变化区，也就说明灾害的发生导致地表变化；确定变化区域像素点坐标到杆塔坐标的最短距离，进而确定灾害对电力杆塔线路的威胁程度。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)确定巡检电力杆塔线路的优先级；
(2)根据确定的优先巡检线路，拍摄灾害前后的电力杆塔线路SAR图像；
(3)预处理电力杆塔线路SAR图像；
(4)检测预处理电力杆塔线路SAR图像变化的像素点；
(5)确定灾害发生地和电力线路杆塔基最短距离。
2.根据权利要求1所述基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，其特征在于，所述步骤(1)中确定巡检电力线路的优先级，结合电力杆塔线路输电重要等级和不同地方不同地理环境电力杆塔线路路径所统计自然灾害发生率，利用贝叶斯公式综合计算风险率，进而确定巡检优先级。
3.根据权利要求2所述基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，其特征在于，所述的贝叶斯计算公式，高风险电力杆塔线路运行概率公式:
Figure FDA0003633231750000011
低风险电力杆塔线路运行概率公式：
Figure FDA0003633231750000012
其中，B1表示电力杆塔线路高风险运行，B2表示电力杆塔线路低风险运行，P(B1/A)和P(B2/A)分别表示杆塔的历史高风险运行和低风险运行概率，IF1表示电力杆塔线路重要等级影响
因子，IF2表示电力杆塔线路路径灾害影响因子，P(IFi/B1)表示电力杆塔线路在重要等级影响因子和路径灾害影响因子的条件下的高风险运行概率，把高风险电力杆塔线路运行概率定为最高巡检优先级。
4.根据权利要求1所述基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，其特征在于，所述步骤(2)中根据已经确定的优先巡检线路，拍摄灾害前后的电力杆塔线路SAR图像，将图像存储于计算机。
5.根据权利要求1所述基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，其特征在于，所述步骤(3)SAR图像进行预处理，就是将拍摄灾害前后电力杆塔线路SAR图像去除大量的相干斑噪声，一定程度为检测电力杆塔线路SAR图像的变化提高精度。
6.根据权利要求1所述基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，其特征在于，所述步骤(4)检测预处理电力杆塔线路SAR图像变化的像素点，图像是由一个个像素点组成，杆塔附近发生自然灾害或人为破坏将导致地表变化，灾害前后电力杆塔线路SAR图像会发生变化，也就是同一坐标像素点的灰度值发生变化，利用图像差值法确定同一坐标像素点灰度值变化情况。
7.根据权利要求6所述基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，其特征在于，所述的图像差值法是将灾害前后电力杆塔线路SAR图像同一坐标像素点的灰度值做差运算，
差值图像D(x,y)表达公式:
DI(x,y)＝abs(I2(x,y)-I1(x,y))
其中，I2(x,y)和I1(x,y)表示灾害前后去噪的电力杆塔线路SAR图像，DI表示像素差异矩阵的值，DI值是0表示对应区域是非变化的，DI值是1表示对应区域为变化的；DI值越接近1，图像对应区域发生变化可能性越高，DI值越接近0，图像对应区域发生变化可能性越低；为获得清晰明显的变化图像，调整阈值将差值图像中的像素点区分为发生变化区域和未发生变化区域。
8.根据权利要求1所述基于SAR技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法，其特征在于，所述步骤(5)确定灾害发生地和电力线路杆塔基最短距离，差值图像被区分为变化区域和未变化的区域，变化区域为地表变化区，也就说明灾害的发生导致地表变化；确定变化区域像素点坐标到杆塔坐标的最短距离，进而确定灾害对电力杆塔线路的威胁程度。
CN202210497406.XA 2022-05-09 2022-05-09 基于sar技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法 Pending CN114879189A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210497406.XA CN114879189A (zh) 2022-05-09 2022-05-09 基于sar技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210497406.XA CN114879189A (zh) 2022-05-09 2022-05-09 基于sar技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114879189A true CN114879189A (zh) 2022-08-09

Family

ID=82674304

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210497406.XA Pending CN114879189A (zh) 2022-05-09 2022-05-09 基于sar技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114879189A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115620239B (zh) 一种点云和视频结合的输电线路在线监测方法和系统
CN115234447B (zh) 一种基于海上净空雷达的叶片检测方法及系统
CN113920436A (zh) 一种基于改进YOLOv4算法的遥感图像海上船舶识别系统及其方法
CN113781258B (zh) 结合影像与气象数据进行输电导线安全预警的方法
CN118038153A (zh) 配电架空线路的防外破识别方法、装置、设备和介质
CN113963314A (zh) 降雨量监测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114879189A (zh) 基于sar技术的电力杆塔线路灾害隐患排除方法
CN112946643A (zh) 基于时序雷达遥感的海上风电提取方法及系统
CN112734732A (zh) 基于改进ssd算法的铁路隧道漏缆卡具检测方法
CN117036457A (zh) 一种屋顶面积的测量方法、装置、设备及存储介质
Özer et al. An approach based on deep learning methods to detect the condition of solar panels in solar power plants
CN108520615B (zh) 一种基于图像的火灾识别系统和方法
CN115168799A (zh) 一种基于多源数据的洪水淹没范围估算方法
CN115049856A (zh) 基于改进的YOLOv5的风机桨叶故障检测方法及系统
CN111079642B (zh) 线路可移动监控方法及装置及计算机可读介质
US11243238B2 (en) Method for warning about lightning activity in wind farms
Tian et al. Research on Monitoring and Auxiliary Audit Strategy of Transmission Line Construction Progress Based on Satellite Remote Sensing and Deep Learning
CN117830294B (zh) 一种海上风电桩叶片图像采集与缺陷检测的方法
CN115953670A (zh) 通信设备监测方法、装置、终端及存储介质
CN115861839A (zh) 一种地球静止轨道弱小目标检测方法、系统和电子设备
CN115601707B (zh) 电力系统输电线路在线监测方法和系统
CN106651166A (zh) 基于物联网的自然灾害风险处理方法和系统
CN114612853A (zh) 基于注意力机制和时序图像分析的车辆检测系统及方法
CN114926755A (zh) 融合神经网络和时序图像分析的危险车辆检测系统及方法
CN118247725A (zh) 智能油气管道环境隐患实时识别方法及系统

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