CN118189869A - 一种光缆弧垂检测方法、装置、设备及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种光缆弧垂检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息；根据杆塔数据信息，确定待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离；根据环境数据信息、理论弧垂位置坐标、理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。通过将理论弧垂位置坐标及理论对地距离与神经网络模型相结合，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。实现对光缆弧垂位置坐标及对地距离的精准检测及实时检测，提升了检测效率，有效提升了弧垂计算的准确性，保障了电力通信的安全稳定运行。

Description

一种光缆弧垂检测方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及输电线路技术领域，尤其涉及一种光缆弧垂检测方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着智能电网的高速发展，电力通信光缆运维管理的重要性日益突出。全介质自承式光缆因不易遭受雷击，其中不含有金属材料，有很好的电磁屏蔽效果，安装方便等优点，在电力系统骨干通信网中得到广泛应用。但由于其全介质的材料特性，且大部分线路分布在郊区旷野，易受恶劣天气、山坡地理条件等客观自然因素，容易引发光缆弧垂过大、对地距离不够等安全隐患，直接影响电力通信的稳定运行。因此，对于全介质自承式光缆弧垂在线监测具有重要意义。
目前电力通信线路的传统巡检方式为人工巡检，但监测效率过低且无法实时监测，而采用激光雷达进行弧垂监测，成本相对过高，不适宜全网大规模推广。
发明内容
本发明提供了一种光缆弧垂检测方法、装置、设备及介质，以实现对光缆弧垂的精准检测。
根据本发明的第一方面，提供了一种光缆弧垂检测方法，包括：
获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息；
根据所述杆塔数据信息，确定所述待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离；
根据所述环境数据信息、所述理论弧垂位置坐标、所述理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定所述待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
根据本发明的第二方面，提供了一种光缆弧垂检测装置，包括：
信息获取模块，用于获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息；
第一确定模块，用于根据所述杆塔数据信息，确定所述待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离；
第二确定模块，用于根据所述环境数据信息、所述理论弧垂位置坐标、所述理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定所述待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的光缆弧垂检测方法。
根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的光缆弧垂检测方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息；根据杆塔数据信息，确定待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离；根据环境数据信息、理论弧垂位置坐标、理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。通过将理论弧垂位置坐标及理论对地距离与神经网络模型相结合，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。实现对光缆弧垂位置坐标及对地距离的精准检测及实时检测，提升了检测效率，有效提升了弧垂计算的准确性，保障了电力通信的安全稳定运行。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种光缆弧垂检测方法的流程图；
图2是根据本发明实施例二提供的一种光缆弧垂检测方法的流程图；
图3是根据本发明实施例二提供的一种光缆弧垂检测方法中的弧垂示意图；
图4是根据本发明实施例三提供的一种光缆弧垂检测装置的结构示意图；
图5是实现本发明实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，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。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种光缆弧垂检测方法的流程图，本实施例可适用于对全介质自承式光缆弧垂的自动实时检测情况，该方法可以由光缆弧垂检测装置来执行，该光缆弧垂检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该光缆弧垂检测装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：
S110、获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息。
在本实施例中，杆塔可以理解为用于架设光缆的杆塔，如电线杆等。待检测光缆弧垂可以理解为需要进行检测的具有弧垂的光缆，弧垂是指由于光缆由于自重，所形成的弯曲形状。环境数据信息可以理解为光缆弧垂所处位置处的环境信息。杆塔数据信息可以理解为反映架设待检测光缆的两根杆塔之间的静态数据。
具体的，处理器可以获取对应的传感器测量出的待检测光缆所处位置的温度、湿度以及所处位置环境风速等非线性因素作为环境数据信息，以及杆塔档距、近远端杆塔的挂点海拔等静态数据结合由杆塔倾角传感器提供的杆塔挂点处光缆悬挂倾角数据共同作为杆塔数据信息。
S120、根据杆塔数据信息，确定待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离。
在本实施例中，理论弧垂位置坐标可以理解为理论下确定出的弧垂位置的坐标。理论对地距离可以理解为理论下确定出的弧垂距离地面的距离。
具体的，处理器可以基于ADSS光缆物理受力机理，通过挂点倾角的方法根据杆塔数据信息，确定待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离。
S130、根据环境数据信息、理论弧垂位置坐标、理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
在本实施例中，预设弧垂检测模型可以理解为用于确定当前环境下所造成理论值的偏差情况的模型。
具体的，处理器可以将环境数据信息输入至预设弧垂检测模型，确定出在该环境数据下所导致的误差情况，进而通过误差情况修正理论弧垂位置坐标及理论对地距离，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
本发明实施例的技术方案，通过获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息；根据杆塔数据信息，确定待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离；根据环境数据信息、理论弧垂位置坐标、理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。通过将理论弧垂位置坐标及理论对地距离与神经网络模型相结合，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。实现对光缆弧垂位置坐标及对地距离的精准检测及实时检测，提升了检测效率，有效提升了弧垂计算的准确性，保障了电力通信的安全稳定运行。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种光缆弧垂检测方法的流程图，本实施例是在上述实施例的基础上的进一步细化。如图2所示，该方法包括：
S210、获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息。
S220、提取杆塔数据信息中的杆塔档距、相对待检测光缆弧垂的弧垂点的近端杆塔光缆悬挂倾角、相对弧垂点的近端杆塔挂点海拔及相对弧垂点的远端杆塔挂点海拔。
在本实施例中，杆塔档距可以理解为挂设待检测光缆的两个杆塔之间的距离。近端杆塔可以理解为挂设待检测光缆的两个杆塔中与弧垂点距离近的杆塔。弧垂点可以理解为待检测光缆弧垂的最低点。近端杆塔可以理解为挂设待检测光缆的两个杆塔中与弧垂点距离远的杆塔。近端杆塔光缆悬挂倾角可以理解为杆塔处待检测光缆的垂下角度。近端杆塔挂点海拔可以理解为近端杆塔挂设待检测光缆的位置对应的海拔高度。远端杆塔挂点海拔可以理解为远端杆塔挂设待检测光缆的位置对应的海拔高度。
示例性的，为了便于理解杆塔数据信息中所包括的各数据，以一个具体示例进行展示，图3为本发明实施例二提供的一种光缆弧垂检测方法中的弧垂示意图，如图3所示，杆1与杆2为架设待检测光缆的杆塔，杆1与杆2之间的距离为档距，光缆最低点为弧垂点，杆1为相对待检测光缆弧垂的弧垂点的近端杆塔，杆1上架设待检测光缆的位置为相对弧垂点的近端杆塔挂点，挂点1海拔为近端杆塔挂点海拔，倾角1为近端杆塔光缆悬挂倾角。杆2为相对待检测光缆弧垂的弧垂点的远端杆塔，杆2上架设待检测光缆的位置为相对弧垂点的远端杆塔挂点，挂点2海拔为远端杆塔挂点海拔，倾角2为远端杆塔光缆悬挂倾角。
S230、通过如下公式确定待检测光缆弧垂的弧垂点与近端杆塔的水平距离及理论对地距离：
其中，d为弧垂点与近端杆塔的水平距离，h为理论对地距离，L为杆塔档距，α为近端杆塔光缆悬挂倾角，h1为近端杆塔挂点海拔，h2为远端杆塔挂点海拔。
S240、根据水平距离及理论对地距离，确定理论弧垂位置坐标。
具体的，处理器可以将水平距离作为横坐标，或通过远近端杆塔挂点位置坐标结合水平距离，来确定横坐标，理论对地距离作为纵坐标，得到理论弧垂位置坐标。
S250、将环境数据信息输入至预设弧垂检测模型。
具体的，处理器可以将环境数据信息输入至预设弧垂检测模型，来确定待检测光缆弧垂所处位置的温度、湿度以及所处位置环境风速等非线性因素对理论值的影响。
S260、通过预设弧垂检测模型，确定误差信息。
在本实施例中，误差信息可以理解为用于校正理论弧垂位置坐标及理论对地距离的信息。
具体的，处理器可以得到预设弧垂检测模型输出的结果，即为误差信息，通过误差新息来反映出待检测光缆弧垂所处位置的温度、湿度以及所处位置环境风速等非线性因素对理论值的影响。
S270、基于误差信息修正理论弧垂位置坐标及理论对地距离，得到待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
具体的，处理器可以基于误差信息来修正理论弧垂位置坐标及理论对对距离，如将误差信息中用于修正理论弧垂位置坐标的误差值与理论弧垂位置坐标相加，将误差信息中用于修正理论对地距离的误差值与理论对地距离相加。得到待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
本发明实施例的技术方案，通过设定的公式结合杆塔数据信息，确定出理论弧垂位置坐标及理论对地距离，通过预设弧垂检测模型确定出当前的环境数据信息下所对应的误差信息，通过误差信息来修正理论值，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。实现对光缆弧垂位置坐标及对地距离的精准检测及实时检测，提升了检测效率，有效提升了弧垂计算的准确性，保障了电力通信的安全稳定运行。
作为本实施例二的第一可选实施例，在上述实施例的基础上，预设弧垂检测模型的构建步骤，还包括：
a1、获取待检测光缆弧垂的激光点云数据集、与激光点云数据集处于同一天的环境测量数据集及杆塔测量数据集。
在本实施例中，激光点云数据集可以理解为包括很多通过激光雷达采集的待检测光缆弧垂的点云数据。环境测量数据集可以理解为与激光点云数据集中各激光点云数据时间相对应的环境测量数据构成的集合。杆塔测量数据集可以理解为与激光点云数据集中各激光点云数据时间相对应的杆塔测量数据构成的集合。
其中，激光点云数据集中的激光点云数据包括：待检测光缆弧垂的地面海拔、光缆弧垂值、弧垂点海拔高度、弧垂点距离地面距离、弧垂点位置坐标及杆塔挂点位置坐标。
具体的，可以按照一定的采集间隔，如5分钟采集一次，通过激光雷达采集一天或多天内的激光点云数据，构成激光点云数据集，通过在相同时间下相应的传感器测量待检测光缆弧垂的环境测量数据及杆塔测量数据，构成环境测量数据集及杆塔测量数据集。
b1、根据杆塔测量数据集，确定待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标集及理论对地距离集。
具体的，处理器可以通过步骤S230中所提供的公式将杆塔测量数据集中杆塔测量数据对应的参数代入至公式，确定处每个杆塔测量数据对应的理论弧垂位置坐标及理论对地距离，进而得到待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标集及理论对地距离集。
c1、根据理论弧垂位置坐标集、理论对地距离集、激光点云数据集及环境测量数据集，确定预设弧垂检测模型。
具体的，处理器可以通过激光点云数据集来确定待检测光缆弧垂的实际值集，通过实际值集、理论弧垂位置坐标集、理论对地距离集及环境测量数据集对预构建的弧垂检测模型进行训练，得到预设弧垂检测模型。
进一步地，在上述实施例的基础上，可以将根据理论弧垂位置坐标集、理论对地距离集、激光点云数据集及环境测量数据集，确定预设弧垂检测模型的步骤优化为：
c11、根据激光点云数据集，确定实际弧垂位置坐标集及实际对地距离集。
在本实施例中，实际弧垂位置坐标集可以理解为用于反映待检测光缆弧垂的弧垂点实际位置的坐标集合。实际对地距离集可以理解为用于反映待检测光缆弧垂的弧垂点实际对地距离的集合。
具体的，处理器可以根据激光点云数据集中各激光点云数据所包括的数据，来计算出每个激光点云数据所对应的实际弧垂位置坐标及实际对地距离，并构成实际弧垂位置坐标集及实际对地距离集。
c12、根据实际弧垂位置坐标集、实际对地距离集、理论弧垂位置坐标集及理论对地距离集，确定待检测光缆弧垂的修正量信息集。
在本实施例中，修正量信息集可以理解为修正量信息的集合。
具体的，处理器可以将实际弧垂位置坐标集中各实际弧垂位置坐标与理论弧垂位置坐标集中对应的理论弧垂位置坐标相减，得到弧垂位置坐标集对应的修正量集，将实际对地距离集中各实际对地距离与理论对地距离集中对应的理论对地距离相减，得到对地距离对应的修正量集，将弧垂位置坐标集对应的修正量集与弧垂位置坐标集对应的修正量集进行配对，得到待检测光缆弧垂的修正量信息集。
c13、根据修正量信息集、环境测量数据集、理论弧垂位置坐标集及理论对地距离集，确定预设弧垂检测模型。
其中，在上述实施例的基础上，可以将根据修正量信息集、环境测量数据集、理论弧垂位置坐标集及理论对地距离集，确定预设弧垂检测模型的步骤优化为：
根据环境测量数据集、理论弧垂位置坐标集及理论对地距离集确定输入量，将修正量信息集中对应的各修正量信息作为输出量，将输入量及输出量按照设定比例划分为训练集和测试集；基于训练集和测试集对预设神经网络模型进行训练，并使用梯度下降法和反向传播方法调整预设神经网络模型的权值和阈值；直至预设神经网络模型输出的输出误差值在设定误差范围内，得到预设弧垂检测模型。
具体的，处理器可以构建BP神经网络模型，将环境测量数据集中的各环境测量数据作为BP神经网络模型中输入层的各输入量，如将环境测量数据中的温度、湿度以及所处位置环境风速等非线性因素和杆塔挂点处倾角、理论弧垂点对地海拔值以及理论弧垂点与近端杆塔水平距离作为输入量，则输入层的节点数为8，将修正量信息集中对应的各修正量信息作为输出层的输出量，则输出层的节点数为2。而隐藏层的节点数由以下经验公式所得：
其中，y为隐藏层节点数，i为输入层节点数，n为输出层节点数，a为1-10之间的常数。
处理器可以将其数据集按照8：2的设定比例分为训练集和测试集，输入到BP神经网络中，则隐藏层的输出如下所示：
Hy＝g(∑WnyXn-ay)
其中，Hy为隐藏层的输出，为sigmoid激励函数，Wny为隐藏层的权值，Xn为隐藏层的输入，ay为隐藏层的阈值。
输出层的输出如下所示：
Oi＝g(∑WyiHy-ai)
其中，Oi为输出层的输出，i＝1,2,…，Wyi为输出层的权值，Hy为输出层的输入，ai为输出层的阈值。
进一步地，当预测输出与期望输出有差异时，以网络的误差平方和最小为目标函数进行学习训练，使用梯度下降法和反向传播不断调整各层权值和阈值，直至预设神经网络模型输出的输出误差值在设定误差范围内。此时计算出的修正量与理论值进行相加得到的最终弧垂位置坐标及最终对地距离，使之与实际值之间误差达到可接受范围，从而构建得到预设弧垂检测模型。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的一种光缆弧垂检测装置的结构示意图。
如图4所示，该装置包括：
信息获取模块41，用于获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息；
第一确定模块42，用于根据所述杆塔数据信息，确定所述待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离；
第二确定模块43，用于根据所述环境数据信息、所述理论弧垂位置坐标、所述理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定所述待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
本发明实施例的技术方案，通过获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息；根据杆塔数据信息，确定待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离；根据环境数据信息、理论弧垂位置坐标、理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。通过将理论弧垂位置坐标及理论对地距离与神经网络模型相结合，确定待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。实现对光缆弧垂位置坐标及对地距离的精准检测及实时检测，提升了检测效率，有效提升了弧垂计算的准确性，保障了电力通信的安全稳定运行。
进一步地，第一确定模块42具体用于：
提取所述杆塔数据信息中的杆塔档距、相对所述待检测光缆弧垂的弧垂点的近端杆塔光缆悬挂倾角、相对所述弧垂点的近端杆塔挂点海拔及相对所述弧垂点的远端杆塔挂点海拔；
通过如下公式确定所述待检测光缆弧垂的弧垂点与近端杆塔的水平距离及理论对地距离：
其中，d为弧垂点与近端杆塔的水平距离，h为理论对地距离，L为杆塔档距，α为近端杆塔光缆悬挂倾角，h1为近端杆塔挂点海拔，h2为远端杆塔挂点海拔；
根据所述水平距离及所述理论对地距离，确定理论弧垂位置坐标。
进一步地，第二确定模块43具体用于：
将所述环境数据信息输入至预设弧垂检测模型；
通过所述预设弧垂检测模型，确定误差信息；
基于所述误差信息修正所述理论弧垂位置坐标及所述理论对地距离，得到所述待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
可选地，该装置还包括：模型构建模块。
所述模型构建模块包括：
数据集获取单元，用于获取待检测光缆弧垂的激光点云数据集、与所述激光点云数据集处于同一天的环境测量数据集及杆塔测量数据集；
第一确定单元，用于根据所述杆塔测量数据集，确定所述待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标集及理论对地距离集；
第二确定单元，用于根据所述理论弧垂位置坐标集、所述理论对地距离集、所述激光点云数据集及所述环境测量数据集，确定预设弧垂检测模型。
其中，所述激光点云数据集中的激光点云数据包括：所述待检测光缆弧垂的地面海拔、光缆弧垂值、弧垂点海拔高度、弧垂点距离地面距离、弧垂点位置坐标及杆塔挂点位置坐标。
进一步地，第二确定单元包括：
第一确定子单元，用于根据所述激光点云数据集，确定实际弧垂位置坐标集及实际对地距离集；
第二确定子单元，用于根据所述实际弧垂位置坐标集、所述实际对地距离集、所述理论弧垂位置坐标集及所述理论对地距离集，确定待检测光缆弧垂的修正量信息集；
第三确定子单元，用于根据所述修正量信息集、所述环境测量数据集、所述理论弧垂位置坐标集及所述理论对地距离集，确定预设弧垂检测模型。
其中，第三确定子单元具体用于：
根据所述环境测量数据集、理论弧垂位置坐标集及所述理论对地距离集确定输入量，将所述修正量信息集中对应的各修正量信息作为输出量，将所述输入量及所述输出量按照设定比例划分为训练集和测试集；
基于所述训练集和测试集对预设神经网络模型进行训练，并使用梯度下降法和反向传播方法调整所述预设神经网络模型的权值和阈值；
直至所述预设神经网络模型输出的输出误差值在设定误差范围内，得到预设弧垂检测模型。
本发明实施例所提供的光缆弧垂检测装置可执行本发明任意实施例所提供的光缆弧垂检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图5示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备50的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图5所示，电子设备50包括至少一个处理器51，以及与至少一个处理器51通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)52、随机访问存储器(RAM)53等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器51可以根据存储在只读存储器(ROM)52中的计算机程序或者从存储单元58加载到随机访问存储器(RAM)53中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 53中，还可存储电子设备50操作所需的各种程序和数据。处理器51、ROM 52以及RAM 53通过总线54彼此相连。输入/输出(I/O)接口55也连接至总线54。
电子设备50中的多个部件连接至I/O接口55，包括：输入单元56，例如键盘、鼠标等；输出单元57，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元58，例如磁盘、光盘等；以及通信单元59，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元59允许电子设备50通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器51可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器51的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器51执行上文所描述的各个方法和处理，例如光缆弧垂检测方法。
在一些实施例中，光缆弧垂检测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元58。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 52和/或通信单元59而被载入和/或安装到电子设备50上。当计算机程序加载到RAM 53并由处理器51执行时，可以执行上文描述的光缆弧垂检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器51可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行光缆弧垂检测方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种光缆弧垂检测方法，其特征在于，包括：
获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息；
根据所述杆塔数据信息，确定所述待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离；
根据所述环境数据信息、所述理论弧垂位置坐标、所述理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定所述待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述杆塔数据信息，确定所述待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离，包括：
提取所述杆塔数据信息中的杆塔档距、相对所述待检测光缆弧垂的弧垂点的近端杆塔光缆悬挂倾角、相对所述弧垂点的近端杆塔挂点海拔及相对所述弧垂点的远端杆塔挂点海拔；
通过如下公式确定所述待检测光缆弧垂的弧垂点与近端杆塔的水平距离及理论对地距离：
其中，d为弧垂点与近端杆塔的水平距离，h为理论对地距离，L为杆塔档距，α为近端杆塔光缆悬挂倾角，h1为近端杆塔挂点海拔，h2为远端杆塔挂点海拔；
根据所述水平距离及所述理论对地距离，确定理论弧垂位置坐标。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境数据信息、所述理论弧垂位置坐标、所述理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定所述待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离，包括：
将所述环境数据信息输入至预设弧垂检测模型；
通过所述预设弧垂检测模型，确定误差信息；
基于所述误差信息修正所述理论弧垂位置坐标及所述理论对地距离，得到所述待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设弧垂检测模型的构建步骤，包括：
获取待检测光缆弧垂的激光点云数据集、与所述激光点云数据集处于同一天的环境测量数据集及杆塔测量数据集；
根据所述杆塔测量数据集，确定所述待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标集及理论对地距离集；
根据所述理论弧垂位置坐标集、所述理论对地距离集、所述激光点云数据集及所述环境测量数据集，确定预设弧垂检测模型。
5.根据权利要求4中所述的方法，其特征在于，所述激光点云数据集中的激光点云数据包括：所述待检测光缆弧垂的地面海拔、光缆弧垂值、弧垂点海拔高度、弧垂点距离地面距离、弧垂点位置坐标及杆塔挂点位置坐标。
6.根据权利要求4中所述的方法，其特征在于，所述根据所述理论弧垂位置坐标集、所述理论对地距离集、所述激光点云数据及所述环境测量数据集，确定预设弧垂检测模型，包括：
根据所述激光点云数据集，确定实际弧垂位置坐标集及实际对地距离集；
根据所述实际弧垂位置坐标集、所述实际对地距离集、所述理论弧垂位置坐标集及所述理论对地距离集，确定待检测光缆弧垂的修正量信息集；
根据所述修正量信息集、所述环境测量数据集、所述理论弧垂位置坐标集及所述理论对地距离集，确定预设弧垂检测模型。
7.根据权利要求6中所述的方法，其特征在于，所述根据所述修正量信息集、所述环境测量数据集、所述理论弧垂位置坐标集及所述理论对地距离集，确定预设弧垂检测模型，包括：
根据所述环境测量数据集、所述理论弧垂位置坐标集及所述理论对地距离集确定输入量，将所述修正量信息集中对应的各修正量信息作为输出量，将所述输入量及所述输出量按照设定比例划分为训练集和测试集；
基于所述训练集和测试集对预设神经网络模型进行训练，并使用梯度下降法和反向传播方法调整所述预设神经网络模型的权值和阈值；
直至所述预设神经网络模型输出的输出误差值在设定误差范围内，得到预设弧垂检测模型。
8.一种光缆弧垂检测装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取杆塔间的待检测光缆弧垂的环境数据信息及杆塔数据信息；
第一确定模块，用于根据所述杆塔数据信息，确定所述待检测光缆弧垂的理论弧垂位置坐标及理论对地距离；
第二确定模块，用于根据所述环境数据信息、所述理论弧垂位置坐标、所述理论对地距离及预设弧垂检测模型，确定所述待检测光缆弧垂的最终弧垂位置坐标及最终对地距离。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的光缆弧垂检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的光缆弧垂检测方法。
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