一种输电线路目标缺陷检测示警方法及系统技术方案

本申请公开了一种输电线路目标缺陷检测示警方法及系统，通过目标识别模型识别出巡检图像中的用电部件的位置和类型，并添加相应的类型标记和检测框，还通过目标缺陷识别模型根据用电部件与目标模板的重合度判断用电部件的损坏情况，其中，目标模板的预设默认框与用电部件的检测框的缩放比例一致，解决了无人机的飞行状态变化带来的缺陷检测误差的问题，提高了缺陷检测效率。同时，还获取损坏部件对应的地理位置和拍摄时间，根据损坏部件的类型标记、地理位置和拍摄时间生成预警信息，提高了预警效果。预警效果。预警效果。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路目标缺陷检测示警方法及系统


[0001]本申请涉及电力巡检
，尤其涉及一种输电线路目标缺陷检测示警方法及系统。

技术介绍

[0002]在无人机进行输电线路巡检过程中，可以对输电线路中的用电部件进行目标检测，从而判断用电部件是否损坏。
[0003]但是，由于无人机的动态飞行，其目标检测也是一个动态的过程，无人机与用电部件之间的距离随着无人机的飞行状态进行变化，从而导致无人机拍到的检测目标的大小也不相同，这就给缺陷检测带来误差，也降低了输电线路的缺陷检测效率。同时，当无人机发现部件缺陷后，其对相应的缺陷部件的预警效果较差，从而降低了运维效率。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种输电线路目标缺陷检测示警方法及系统，用于解决无人机的飞行状态变化带来的缺陷检测误差及缺陷检测效率较低，以及预警效果较差的技术问题。
[0005]有鉴于此，本申请第一方面提供了一种输电线路目标缺陷检测示警方法，包括以下步骤：
[0006]通过无人机获取输电线路的巡检影像，对所述巡检影像进行按帧分解为多个巡检图像，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路目标缺陷检测示警方法，其特征在于，包括以下步骤：通过无人机获取输电线路的巡检影像，对所述巡检影像进行按帧分解为多个巡检图像，从而建立巡检图像集；通过预先训练好的目标识别模型识别所述巡检图像集中每个巡检图像中的用电部件的位置和类型，并在识别出的用电部件的相应位置添加相应的类型标记和检测框；通过预先训练好的目标缺陷识别模型判断每个巡检图像中所述用电部件与目标模板的重合度是否大于预设阈值，若判断重合度小于所述预设阈值时，则判定所述用电部件为损坏部件，并对所述损坏部件添加损坏标记；所述目标模板的预设默认框与所述用电部件的检测框的缩放比例一致；获取添加有所述损坏标记的损坏部件对应的地理位置和拍摄时间；根据所述损坏部件的类型标记、地理位置和拍摄时间生成预警信息，将所述预警信息发送至指定终端。2.根据权利要求1所述的输电线路目标缺陷检测示警方法，其特征在于，所述通过预先训练好的目标识别模型识别所述巡检图像集中每个巡检图像中的用电部件的位置和类型，并在识别出的用电部件的相应位置添加相应的类型标记和检测框的步骤之前具体包括：获取若干个包含有用电部件的图像样本，标记每个图像样本中的用电部件的位置和类型；对标记后的所述图像样本进行增广操作处理，从而得到增广图像样本集；基于YOLOv3模型的深度卷积神经网络对所述增广图像样本集进行训练，从而训练得到目标识别模型。3.根据权利要求1所述的输电线路目标缺陷检测示警方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括多个卷积模块，相邻的卷积模块的输出端之间设立短链接，所述短链接为卷积层，所述短链接所输出的特征与相邻的卷积模块输出的特征通过加法器进行特征汇聚。4.根据权利要求3所述的输电线路目标缺陷检测示警方法，其特征在于，所述卷积模块包括初始模块和汇聚模块，所述初始模块的输出端与所述汇聚模块的输出端之间设有跳跃连接通道，所述跳跃连接通道所述输出的特征与所述汇聚模块输出的特征通过所述加法器进行特征汇聚；所述跳跃连接通道为卷积层，所述跳跃连接通道的步长等于所述短链接的步长，所述短链接的步长等于所述汇聚模块的步长。5.根据权利要求1所述的输电线路目标缺陷检测示警方法，其特征在于，所述获取添加有所述损坏标记的损坏部件对应的地理位置和拍摄时间的步骤之前包括：获取所述目标巡检区域内的所有杆塔及其相邻杆塔连接的输电线路的地理坐标信息；对所述杆塔及其相邻杆塔连接的输电线路进行依次编号，从而建立编号和地理坐标信息之间的映射关系；所述获取添加有所述损坏标记的损坏部件对应的地理位置和拍摄时间的步骤具体包括：通过无人机获取靠近所述损坏部件最近...

【专利技术属性】
技术研发人员：原瀚杰，郑耀华，夏国飞，徐杞斌，何勇，陈冠胜，谭麒，董丽梦，陈亮，张雨，姚健安，曾彦超，黄建伟，董承熙，黄达文，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司肇庆供电局，
类型：发明
国别省市：