CN116935218A - 基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，通过控制盒将DTU组态与北斗定位系统连接在一起，建成的云平台；通过设置DTU组态环境来实现控制盒对巡检机器人的实时操控；通过北斗定位系统的全球导航系统功能，巡检过程生成报告，并进行数据分析，与数据库进行对比，判断线路是否故障以及属于哪一类型的故障，将判断结果反馈给操作人员，能够及时地发现故障并对其进行处理；本发明轻便简单，能够实现线路巡检的目的，避免了传统人工巡检的缺陷，并加以改进，以云平台来实现机器人的线路巡检，能够快速发现和处理线路的问题，并提高了线路巡检的自动化，为电力系统的安全运行提供了保障。

Description

基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法

技术领域

本发明属于定位与数据处理分析技术领域，涉及基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法。

背景技术

传统的输电线路巡检通常需要大量的人力资源，包括巡线人员、监测人员和数据分析人员；这需要投入大量的时间和人力成本，并且存在人为错误的风险，还需要巡检人员近距离接触高压线路和设备，存在一定的安全风险，这可能导致人身伤害和事故发生；对于大范围的输电线路网络，因为巡检效率和范围的限制，可能导致问题无法及时发现和解决。传统的巡检方法通常依赖于人工记录和处理巡检数据，存在数据收集不准确、处理效率低下和数据分析困难的问题，并且主要使用的是例行巡检，难以实现对输电线路的实时监测和故障预测这可能导致无法及时发现潜在问题并进行预防性维护；

为了解决传统输电线路巡检的问题，许多国家和地区都采用了不同的新技术以求达到预期效果；引入自动化和机器化技术，如无人机、机器人和传感器网络等，可以减少对人力资源的需求，并提高巡检效率和安全性；采集和利用大数据分析、机器学习和人工智能等技术，对输电线路进行实时监测、故障预测和维护决策，提高巡检效率和准确性。利用远程监控系统和遥控操作技术，实现对输电线路的远程监视、故障诊断和操作控制，减少对现场人员的依赖和安全风险；

这些新技术使得输电线路巡检取得了不小的进步，但是也有很多不足之处有待改进；自动化和机器化技术的应用还面临一些挑战，例如无人机在复杂环境下的飞行和操作，机器人在复杂地形和设备检测中的应用等，技术的成熟度和可靠性仍然需要进一步改进。数据收集的准确性和完整性，以及数据处理和分析的可靠性，还需要改进。远程监控和遥控操作技术的可靠性和安全性也是一个关键问题，要确保远程通信的稳定性和安全性，以及遥控操作的精准性和可靠性，需要考虑网络通信、数据传输和设备互联等方面的挑战；

云平台就可以解决输电线路巡检领域的一些不足之处，它可以提供数据集中存储和管理的功能，确保巡检数据的安全性和完整性，这有助于解决传统巡检方法中数据分散、不准确和难以管理的问题；可以利用大数据分析和人工智能技术对巡检数据进行处理和分析，提供更深入的洞察和决策支持，这有助于提高故障诊断的准确性、预测性和效率，并支持预防性维护；可以实现对巡检机器人和传感器的远程监控和操作，减少对现场人员的需求，这可以提高操作的灵活性和效率，并降低人员的安全风险；可以作为数据共享和协作平台，促进不同部门和机构之间的数据交流和共享，这有助于提高信息的流动性和决策的准确性；云平台具有弹性和可扩展性的特点，可以根据需求进行资源的动态分配和调整，这有助于应对不同规模和复杂度的巡检任务，提高系统的适应能力。正因为有这些优势，本实用新型发明了一种基于北斗定位系统的云平台，取代了传统的巡检方式。

发明内容

本发明的目的是提供基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，具备实时反馈巡检机器人的位置，对发现的线路故障进行图像识别，与故障数据库进行比对，判断属于哪种线路故障并进行反馈的特点。

本发明所采用的技术方案是，基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，具体为以北斗定位系统为核心，构建DTU组态，通过云平台控制盒来实现对巡检机器人线路巡检的控制。

本发明的特点还在于：

其中基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，具体按以下步骤实施：

步骤1，硬件准备和配置；

步骤2，云平台搭建；

步骤3，通过搭建的云平台实现对线路巡检机器人的控制；

其中步骤1硬件准备和配置具体为：

步骤1.1，获取北斗定位系统设备：确定需要使用的北斗定位设备类型；

步骤1.2，获取DTU组态设备：确定需要使用的DTU设备类型，具备数据传输和通信功能；

步骤1.3，连接北斗定位设备与DTU，将北斗定位设备与DTU进行物理连接；

其中步骤2云平台的搭建具体为：

步骤2.1，选择云平台：调研各个云平台的功能和特性，选择适合项目需求的云平台，注册并创建一个云平台账户，以便能够访问和配置相关服务；

步骤2.2，创建云平台账户；

步骤2.3，配置DTU与云平台连接：根据所选择的云平台的文档和指南，设置DTU与云平台之间的通信连接；在云平台上创建一个数据传输通道，配置数据转发规则和协议，使用DTU提供的配置工具，设置DTU的通信参数；

其中云平台具备实时定位和追踪、巡检任务管理、路径规划和导航、报告生成和数据分析、预警和告警系统和数据共享和协同合作的功能模块；

其中步骤3具体按以下步骤实施：

步骤3.1，机器人集成北斗定位系统：确保线路巡检机器人上集成了能够接收和处理北斗定位数据的设备，确认设备与机器人的接口类型；

步骤3.2，接收和解析北斗定位数据：在机器人上设置相应的软件或驱动程序，以接收从北斗定位设备发送的数据，解析接收到的数据以获取机器人的位置信息；

步骤3.3，控制机器人运动：根据接收到的位置信息，使用编程或控制算法来控制机器人的运动，编写代码或使用机器人控制接口，控制机器人执行线路巡检任务或其他操作；

步骤3.4，数据传输到云平台：使用已配置好的DTU，将机器人的位置信息或其他相关数据传输到云平台；在机器人的控制代码中，将位置数据发送到DTU指定的目标服务器地址和数据通道，在云平台上，设置相应的数据接收和处理服务，以接收和存储来自机器人的数据。

本发明的有益效果是：

本发明的基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法建立的云平台是基于巡检机器人的巡检定位和图像识别技术，不仅能够实时反馈巡检机器人的位置，还能对发现的线路故障进行图像识别，与故障数据库进行比对，判断属于哪种线路故障，将故障位置与处理决策反馈给操作人员，及时地对线路故障进行处理。

附图说明

图1为本发明基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法中线路巡检机器人智慧图像识别云平台控制盒图；

图2为本发明基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法中线路巡检机器人智慧图像识别云平台组态环境图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

实施例1

本发明提供了基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，具体为基于北斗定位系统，然后通过控制盒将DTU组态与北斗定位系统连接在一起，建成的云平台，可以实时监控和远程操作，可以及时发现线路的故障并发出预警从而进行处理。

实施例2

本发明提供了基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，具体为：

步骤1，确定云平台的需求和目标，选择合适的软件和硬件，并连接配置硬件设备：

北斗定位系统(Beidou Navigation Satellite System)，也称为北斗卫星导航系统，它由一组位于地球轨道上的卫星、地面控制站和用户终端设备组成，旨在提供全球范围内的导航定位、授时和精密定位等服务，为了支持巡检机器人的线路巡检工作，云平台有以下功能：

①实时定位和追踪：通过北斗定位系统的全球导航系统(GNSS)功能，云平台可以实时获取巡检机器人的位置信息，并将其在地图上进行显示和追踪，这样，用户可以实时了解机器人的位置，以及其所处的线路和区域；

②巡检任务管理：云平台可以提供一个任务管理系统，用户可以在平台上创建、分配和管理巡检任务；任务可以包括巡检计划、巡检区域和时间表等信息，以便有效组织和安排巡检工作；

③路径规划和导航：云平台可以提供路径规划和导航功能，帮助巡检机器人确定最优的巡检路径，基于北斗定位系统的位置信息，平台可以计算机器人应该遵循的最短或最优路径，并将导航指令发送给机器人，以实现自主导航；

④报告生成和数据分析：云平台可以收集和存储巡检机器人的巡检数据，包括位置信息、传感器数据和巡检结果等，平台可以生成巡检报告，提供数据可视化和分析功能，帮助用户理解线路的状态和问题，并进行数据驱动的决策；

⑤预警和告警系统：基于巡检机器人的实时数据和位置信息，云平台可以设置预警和告警系统，以便在发现异常情况时及时通知相关人员，这可以包括线路故障、设备异常、安全隐患等情况的监测和报警功能；

⑥数据共享和协同合作：云平台可以提供数据共享和协同合作功能，以便不同用户和团队之间共享巡检数据和信息，这可以促进知识共享、问题解决和工作协同，提高线路巡检的效率和质量；

云平台还要有硬件和软件的支持，以下是对硬件和软件的选择；

硬件选择：

①巡检机器人平台：选用3D打印技术制成的巡检机器人无人车，它具有轻便、经济性好、便于修改等优点，而且相较于无人机，它可以带电工作，没有续航不足的缺点；

②北斗接收器：选用DEF北斗/GNSS接收器，它支持北斗定位系统及其他全球卫星导航系统，具备较高的定位精度和可靠性；

③传感器：选用型号为GHI的高分辨率视觉摄像头，它能获取高分辨率的图像数据，用于进行视觉检查和识别任务；型号为JKL的旋转式激光雷达，可以提供精确的距离和三维空间信息，适用于进行障碍物检测和环境建模；型号为MNO的高精度温度传感器，用于监测线路或设备的温度变化，及时发现异常情况；

④通信设备：选用型号为PQR的4G/5G无线模块，它提供高速的无线数据传输能力，适用于远程监控和实时数据传输；型号为STU的LTE通信模块，具备广范围的通信覆盖，适用于巡检机器人在无线网络不可用的区域进行通信；

软件选择：

①巡检机器人控制软件：选用ROS(机器人操作系统)，它是一个广泛应用于机器人系统的开源软件平台，提供了丰富的库和工具，方便开发人员实现自主导航、传感器数据处理和控制等功能；

②云平台软件：选用Apache Hadoop和Spark等开源解决方案，这些软件框架提供了强大的分布式计算和数据处理能力，适合处理大规模的巡检数据和实时数据分析；

③数据处理和分析软件：选用Python及其相关库，Python是一种流行的编程语言，具有丰富的数据处理、分析和可视化库，适合进行数据预处理、统计分析和报告生成等任务；

④用户界面：选用React、Angular和Vue.js等Web界面框架提供现代化和可定制化的用户界面设计，可以方便地进行任务管理、数据查询和分析等操作；

⑤北斗定位系统接口：选用北斗卫星导航接口库，提供了与北斗定位系统的数据交互能力，可方便地获取巡检机器人的位置信息和其他相关数据；

最后将控制盒与北斗定位设备进行物理连接；根据设备的接口和通信协议，配置串口、以太网或其他通信方式，配置控制盒和北斗定位设备的参数，确保它们能够正确地通信和交换数据；

步骤2，开发云平台数据传输和处理的功能，使用应用程序来建立数据库：

根据北斗定位设备的数据格式和协议，开发数据接收功能，确保控制盒能够接收和解析北斗定位系统的数据，具体实施步骤如下：

①基于对北斗定位设备数据格式和协议的理解，设计一个数据接收模块，根据北斗定位设备的数据格式，编写逻辑代码来解析接收到的数据。根据数据格式的规范，提取数据包中的字段，并将其转换为可读的数据形式，例如经纬度、时间戳等；

②选择适当的通信方式，设计数据传输方案，开发一个数据传输模块，它可以将解析后的北斗定位数据发送到云平台；

③将数据传输模块集成到应用程序中，确保它能够与云平台进行通信，测试和验证以确保数据接收和传输的正确性和稳定性；

根据云平台需求，开发数据接收和存储功能，将北斗定位系统的数据存储到云服务器或数据库中；开发实时监控和报警功能，以便及时处理异常情况或触发预定的报警条件；实现数据可视化，通过图表、地图或仪表盘等方式展示北斗定位数据的实时状态和历史趋势，步骤如下：

①先根据北斗定位系统的数据格式和协议，开发数据接收模块，用于接收北斗定位设备发送的数据，然后根据数据量和性能要求，选择适当的存储解决方案，可以是云服务器上的数据库(如MySQL、PostgreSQL)，或者分布式存储系统(如Hadoop、Cassandra)。最后编写代码将接收到的北斗定位数据存储到选择的存储解决方案中，根据数据结构设计数据库表，并将数据插入到表中；

②根据业务需求，定义实时监控和报警的规则，包括设定阈值、设备状态监测、异常检测等，编写代码实时监测接收到的北斗定位数据，并根据预定义的规则触发报警，报警可以通过消息通知、邮件、短信等方式发送给相关人员；

③根据需求，选择适合的数据可视化工具或库。常见的选择包括开源工具(如ECharts、D3.js)、商业可视化工具(如Tableau、Power BI)或自定义开发；根据北斗定位数据的特点和可视化需求，设计数据可视化界面，可以包括图表、地图、仪表盘等，考虑用户交互和实时刷新的需求，根据选择的工具或库，编写代码将接收到的北斗定位数据进行处理和展示，通过绘制图表、地图或仪表盘，展示实时状态和历史趋势；

步骤3，对云平台进行部署优化，确保安全性和隐私保护：

需要将云平台应用程序部署到云服务器或相应的环境中，并进行必要的优化和调整，配置安全性措施，例如访问权限管理、数据加密和防火墙设置，确保系统的安全性和隐私保护，步骤如下：

①选择合适的云服务器提供商：根据需求和预算，选择合适的云服务器提供商，如AWS、Azure、Google Cloud等；

②部署应用程序：将应用程序部署到选定的云服务器或环境中，这涉及到配置服务器、安装必要的软件和库，以及将应用程序文件上传到服务器；

③访问权限管理：配置安全组或防火墙规则，以控制对服务器的网络访问，只允许必要的端口和协议进行通信，限制非授权访问，在云服务器提供商的网络层级上，配置NACL以过滤入站和出站流量，根据需求，限制特定IP地址或IP地址范围的访问；

④数据加密：使用加密传输协议(如HTTPS)来保护数据在网络传输过程中的安全性。对存储在数据库中的敏感数据进行加密，可以使用数据库提供的加密功能，或在应用程序中实现数据加密逻辑；

⑤身份验证和访问控制：使用强密码策略、多因素身份验证等措施来确保用户身份的安全性，在应用程序中实现基于角色的访问控制，限制用户对敏感数据和功能的访问权限；

⑥日志和监控：启用日志记录功能，记录应用程序和系统的关键事件和活动，将日志保存在安全的位置，并定期进行审计和分析，使用云平台提供的监控工具或第三方监控服务，实时监测服务器和应用程序的性能指标、错误和异常情况；

⑦定期更新和漏洞修复：定期更新应用程序和服务器上的操作系统、软件和库，以获取最新的安全修复和功能改进。定期进行漏洞扫描和安全评估，及时修复潜在的漏洞和安全风险，

⑧进行安全性审计：定期进行安全性审计，评估云平台的安全性，包括访问权限、数据保护、身份验证等方面。根据审计结果，修复潜在的安全漏洞和问题，提升系统的安全性。

实施例3

本发明的基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法设计如图1所示的线路巡检机器人智慧图像识别云平台的控制盒；主要实现以下功能：

①数据采集和转换：控制盒可以与北斗定位系统和DTU组态进行连接，并负责从北斗定位系统和DTU组态中采集数据，它可以将来自北斗定位系统的位置信息和其他传感器数据进行转换和整合，以便进行进一步的处理和传输；

②数据处理和筛选：控制盒可以对采集到的数据进行处理和筛选，例如，对位置数据进行格式化、验证和清理，以确保数据的准确性和完整性，它还可以对数据进行必要的计算、分析或过滤，以满足特定的需求；

③数据传输和通信管理：控制盒可以处理数据的传输和通信任务，它可以与DTU组态建立连接，并负责将采集到的数据通过网络传输到云平台，控制盒还可以管理数据传输的安全性和稳定性，确保数据的可靠传输和保密性；

④系统监控和控制：控制盒通常具备监控和控制系统的功能，它可以监控北斗定位系统和DTU组态的状态和运行情况，以确保系统的正常运行，同时，控制盒还可以实现对北斗定位系统和DTU组态的远程控制和配置，以满足实际应用的需求；

如图2所示是线路巡检机器人智慧图像识别云平台的组态环境，DTU组态是一种设备，用于实现不同设备与云平台之间的数据传输和通信，为了实现线路巡检机器人的功能，设置了图2所示的组态环境，其中包含巡检机器人的基础操作，如爬升下降和挂机离线，巡检信息模块则是实现输电线路巡检的主要控制模块，定位功能就是基于北斗定位系统的全球导航系统功能，实时获取巡检机器人的位置信息，并将其在地图上进行显示和追踪，操作人员就可以实时获取机器人的位置，以及其所处的线路和区域，便于检测到异常情况时能及时做出处理；巡检路径功能则是在任务管理系统平台上创建、分配和管理巡检任务，包括巡检计划、巡检区域和时间表等信息，以便有效组织和安排巡检工作，此外，智慧云平台具备提供路径规划和导航的功能，可以帮助巡检机器人确定最优的巡检路径，计算机器人应该遵循的最短或最优路径，并将导航指令发送给机器人，以实现自主导航；数据分析功能就是云平台可以收集和存储巡检机器人的巡检数据，包括位置信息、传感器数据和巡检结果等，建成数据库，随后生成的巡检报告，提供数据可视化和分析，与数据库进行对比，判断线路是否发生异常，属于哪一种异常情况，设置的预警和告警系统，就会在发现异常情况时及时通知操作人员，包括线路故障、设备异常、安全隐患等情况的监测和报警功能；

生成的报告和报警信息均在信息反馈模块查看，操作人员可以根据定位来确定异常线路的位置，根据反馈回的报警信息来查看属于哪一种异常，用对应工具和处理方法来解决线路异常。

Claims (6)

1.基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，其特征在于，具体为以北斗定位系统为核心，构建DTU组态，通过云平台控制盒来实现对巡检机器人线路巡检的控制。

2.根据权利要求1所述的基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：

步骤1，硬件准备和配置；

步骤2，云平台搭建；

步骤3，通过搭建的云平台实现对线路巡检机器人的控制。

3.根据权利要求1所述的基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，其特征在于，所述步骤1硬件准备和配置具体为：

步骤1.1，获取北斗定位系统设备：确定需要使用的北斗定位设备类型；

步骤1.2，获取DTU组态设备：确定需要使用的DTU设备类型，具备数据传输和通信功能；

步骤1.3，连接北斗定位设备与DTU，将北斗定位设备与DTU进行物理连接。

4.根据权利要求1所述的基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，其特征在于，所述步骤2云平台的搭建具体为：

步骤2.1，选择云平台：调研各个云平台的功能和特性，选择适合项目需求的云平台，注册并创建一个云平台账户，以便能够访问和配置相关服务；

步骤2.2，创建云平台账户；

步骤2.3，配置DTU与云平台连接：根据所选择的云平台的文档和指南，设置DTU与云平台之间的通信连接；在云平台上创建一个数据传输通道，配置数据转发规则和协议，使用DTU提供的配置工具，设置DTU的通信参数。

5.根据权利要求4所述的基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，其特征在于，所述云平台具备实时定位和追踪、巡检任务管理、路径规划和导航、报告生成和数据分析、预警和告警系统和数据共享和协同合作的功能模块。

6.根据权利要求1所述的基于输电线路巡检机器人智慧图像识别云平台的建立方法，其特征在于，所述步骤3具体按以下步骤实施：

步骤3.1，机器人集成北斗定位系统：确保线路巡检机器人上集成了能够接收和处理北斗定位数据的设备，确认设备与机器人的接口类型；

步骤3.2，接收和解析北斗定位数据：在机器人上设置相应的软件或驱动程序，以接收从北斗定位设备发送的数据，解析接收到的数据以获取机器人的位置信息；

步骤3.3，控制机器人运动：根据接收到的位置信息，使用编程或控制算法来控制机器人的运动，编写代码或使用机器人控制接口，控制机器人执行线路巡检任务或其他操作；

步骤3.4，数据传输到云平台：使用已配置好的DTU，将机器人的位置信息或其他相关数据传输到云平台；在机器人的控制代码中，将位置数据发送到DTU指定的目标服务器地址和数据通道，在云平台上，设置相应的数据接收和处理服务，以接收和存储来自机器人的数据。