【技术实现步骤摘要】
一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统、安装设备及方法
[0001]本专利技术涉及输电线路
,特别涉及一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统及方法,还涉及一种安装设备。
技术介绍
[0002]输电线路覆冰监测模型起着计算输电线路覆冰厚度的作用,是输电线路覆冰在线监测系统的核心部分,是决定覆冰预测准确程度的先决条件,目前电网主要是依据历年输电线路因覆冰造成的故障或者根据观冰结果进行数据选取覆冰监测终端布点,没有对可融冰线路数据、覆冰监测终端数据进行空间分布关联分析。现有覆冰监测预警系统主要是采集输电线路拉力数据、周围气象信息、视频图片信息通过运营商2/4G公网传输到后端平台。
[0003]现有技术存在的缺陷在于:
[0004]1、现阶段通过运营商的公网仅能间断上传图片,不能直观的反应覆冰情况,需要利用5G网络的优势,通过上传连续的图像来分析覆冰情况。
[0005]2、未来输电线路监测预警业务向融合化发展,数据种类更多、数据量更大、数据传输实时性要求更高。
专利技 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统,其特征在于:包括图像监测模块(1),用于对覆冰状态时的图像和非覆冰状态时的图像进行分割,提取覆冰边缘信息,分析处理差异化信息;图像采集模块(2),用于对拍摄范围内的裸线进行处理分析,获取对应的拍摄参数,所述拍摄参数为图像比例系数以及图像倾斜角度;边缘计算模块(3),接收图像采集模块传输的图像资料,去除图像资料的冗余信息,使得部分或全部图像资料分析迁移到边缘处;图像分析模块(5),接收经边缘计算模块传输的经过预处理的图像资料,利用AI模型完成覆冰类型、覆冰厚度图像智能识别;智能终端(6),用于接收图像分析模块发送的分析结果。2.根据权利要求1所述的一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统及方法,其特征在于:所述边缘计算模块基于无线传输网络,利用视频预处理模块(7)去除视频图像冗余信息,使得部分或全部视频分析迁移到边缘处;利用边缘预处理模块(8)实现视频数据弹性存储,根据行为特征决策功能,实时调整视频数据。3.根据权利要求2所述的一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警方法,其特征在于:所述边缘计算模块(3)还包括模型计算模块,将具有计算能力的硬件单元集成到前端。4.根据权利要求1所述的一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警方法,其特征在于:所述图像分析模块联接有样本库(4),所述样本库用于对图像分析模块处理过的图片和数据进行储存,便于后期的调取比对,提高识别效率。5.一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤S1:确定拍摄位置,通过图像监测模块对输电线路进行实时监测,然后利用图像采集模块对输电线路状态的不断的进行图像采集并且利用无线传输网络将采集到的图...
【专利技术属性】
技术研发人员:董武,彭迪栎,刘旭,汤玮,蔡诚,刘晴,王涛,龙姣,吴建蓉,许强,金海,左军,张国翊,朱海龙,
申请(专利权)人:中国南方电网有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
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