一种输电线路无人机巡检数据处理方法技术

本发明专利技术提供一种输电线路无人机巡检数据处理方法，该方法采集日常运维无人机拍摄的巡检图片和激光点云分析报告；对巡检图片通过图片命名器重命名图片并对重命名图片进行缺陷识别；对激光点云分析报告利用报告分析器重命名相关图片并对重命名图片进行缺陷识别；进行人工审核缺陷；利用缺陷生成器生成缺陷相关信息；利用RPA机器人录入缺陷并通知班组管理人员。本发明专利技术有效提高了输电线路运维工作的智能化、自动化水平，具有很好的推广应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路无人机巡检数据处理方法
本专利技术涉及高压输电线路运检领域，更具体地，涉及一种输电线路无人机巡检数据处理方法。
技术介绍
近年来，随着经济发展电力供应需求也逐年增加，高压输电线路作为保证电网稳定运行的大动脉，其重要意义不言而喻。然而高压输电线路大多运行在郊区旷野，常常受恶劣天气、地理环境、运行工况等变化影响，难免出现危及电网安全可靠运行的缺陷和隐患。为了保证高压输电线路的安全稳定运行，输电线路运维单位制定了一系列严格的运行维护措施，如对输电线路进行定期的巡视和缺陷查找等。随着技术的发展，现输电线路巡视与缺陷查找方式主要依靠无人机进行，即运用可见光无人机进线路精细化巡视，查找设备本体缺陷隐患，运用激光雷达无人机进行激光建模，查找通道树障等距离类缺陷隐患。输电线路无人机巡检作业在减轻人工巡视工作负担的同时，也采集了大量的巡检数据，即巡检照片、激光点云分析报告等数据，现有巡检数据仍然需要人工查看，重命名归档并将缺陷隐患录入公司系统，开启缺陷隐患流程。人工处理方法存在着以下三方面的问题：一、工作量巨大，浪费了大量的人力物力资源。根据统计一个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路无人机巡检数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：采集日常运维无人机拍摄的巡检图片和激光点云分析报告；/nS2：对步骤S1中的巡检图片通过图片命名器重命名图片并对重命名图片进行缺陷识别；/nS3：对步骤S1中的激光点云分析报告利用报告分析器重命名相关图片并对重命名图片进行缺陷识别；/nS4：进行人工审核缺陷；/nS5：利用缺陷生成器生成缺陷相关信息；/nS6：利用RPA机器人录入缺陷并通知班组管理人员。/n

【技术特征摘要】
1.一种输电线路无人机巡检数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集日常运维无人机拍摄的巡检图片和激光点云分析报告；
S2：对步骤S1中的巡检图片通过图片命名器重命名图片并对重命名图片进行缺陷识别；
S3：对步骤S1中的激光点云分析报告利用报告分析器重命名相关图片并对重命名图片进行缺陷识别；
S4：进行人工审核缺陷；
S5：利用缺陷生成器生成缺陷相关信息；
S6：利用RPA机器人录入缺陷并通知班组管理人员。


2.根据权利要求1所述的输电线路无人机巡检数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中，采集激光点云分析报告的过程是：将日常运维激光雷达无人机采集的点云数据分析报告作为输入数据，其中激光点云分析报告由激光点云处理软件处理生成，用Word文档形式保存。


3.根据权利要求2所述的输电线路无人机巡检数据处理方法，其特征在于，步骤S2中，图片命名器重命名图片的过程是：
1)、输入原始的机巡图片；
2)、提取图片中经度、纬度、高度和拍摄时间信息；
3)、循环提取线路台账库中线路A相、B相、C相、地线和基础部件的经度、纬度和高度信息，计算机巡图片与提取台账部件两者的空间距离，取所有距离中最小值；若此距离小于10米则认为机巡图片拍摄对象为该线路部件，将机巡图片与该台账线路部件进行匹配；若距离在10米至200米范围内，则认为机巡图片为该线路杆塔的通道图片，将机巡图片与该台账线路杆塔进行匹配；若距离大于200米，则认为此机巡图片不属于任何一回台账线路，存在问题，将图片相关信息记录到问题数据库，图片另外保存，由人工查看审核；
4)、根据匹配结果重命名图片，若机巡图片与台账中的线路部件匹配，则根据“电压等级_线路名称_杆塔号_部件_时间戳.JPG”格式重命名机巡图片，若机巡图片与台账线路杆塔匹配，则根据“电压等级_线路名称_杆塔号_通道_时间戳.JPG”格式重命名机巡图片；
5)、输出重命名机巡图片，完成重命名工作流程。


4.根据权利要求3所述的输电线路无人机巡检数据处理方法，其特征在于，步骤S2中，对重命名图片进行缺陷识别的过程是：
1)、输入需要识别的机巡图片；
2)、对图片进行部件识别，依据前期训练的FasterR-CNN输电设备部件识别模型，对图片中的输电设备部件进行识别；
3)、判断识别结果，若识别存在设备部件，则将图片输入S4；若识别不存在设备部件，则将图片相关信息记录到问题数据库，图片另外保存，由人工查看审核；
4)、截取图片中设备部件部分，保存图片并将图片输入步骤5)中；
5)、对图片进行缺陷识别，依据前期训练的FasterR-CNN输电设备缺陷识别模型，对图片中的输电设备缺陷进行识别，若图片中存在缺陷，则标注缺陷，并根据“电压等级_线路名称_杆塔号_部件_时间戳_缺陷类型.JPG”格式重命名图片，进入步骤6)中；
6)、输出缺陷图片，完成缺陷识别工作流程。


5.根据权利要求4所述的输电线路无人机巡检数据处理方法，其特征在于，步骤S3中，激光点云分析报告由激光点云处理软件处理生成，一般以Word文档形式保存，需要对文档中缺陷信息进行分析提取，对激光点云报告分析工作流程包括以下步骤：
1)、输入激光点云分析报告；
2)、提取报告中缺陷信息，激光点云分析报告中汇总了缺陷信息表格，分析并提取该表格的线路、杆塔和缺陷信息；
3)、比对线路台账库，若存在相关线路和杆塔，则提取报告对应缺陷图片，输入S4；若不存在则将图片及线路、杆塔和缺陷相关信息记录到问题数据库，图片另外保存，由人工查...

【专利技术属性】
技术研发人员：麦俊佳，曾懿辉，张纪宾，黄丰，张虎，郭圣，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司佛山供电局，
类型：发明
国别省市：广东;44