【技术实现步骤摘要】
一种预测输电线路风向和风速的方法、系统、设备及介质
[0001]本专利技术属于电网监测
,具体涉及一种预测输电线路风向和风速的方法、系统、设备及介质。
技术介绍
[0002]现有的输电线路场景中风向和风速的检测方法大多依赖密集的传感器,这些传感器在电力设施附近采集湿度、温度、风速、气压等微天气信息,然后将这些信息按照时间顺序排列,输入到基于深度学习的序列建模模型中,最终预测输出。上述方法输入的数据规模较大,并且超参数较多,难以调优。同时,由于传感器只能安放在电力设施附近,上述方法不能很好地估计出电线的扰动情况。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种预测输电线路风向和风速的方法、系统、设备及介质,解决了目前不能很好地估计出电线的扰动的问题。
[0004]本专利技术是通过以下技术方案来实现:
[0005]一种预测输电线路风向和风速的方法,包括以下步骤:
[0006]S1、通过目标检测方法检测出视频帧中每根电线的像素点区域;
[0007]S2、匹配两帧图像之间 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种预测输电线路风向和风速的方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、通过目标检测方法检测出视频帧中每根电线的像素点区域;S2、匹配两帧图像之间电线的像素点区域,得出相同位置的一组电线的重叠区域和各自的独有区域;S3、通过双目匹配方法计算两帧图像在重叠区域的深度值之差,并将深度值之差作为电线的纵向偏移;计算两帧图像各独有区域之间的平均距离,并将平均距离作为电线的横向偏移;S4、根据摄像头拍摄的时间和地点,爬取历史天气数据,获取指定时间地点的风向和风速;将S3获得的纵向偏移和横向偏移与风向、风速共同组成训练数据,输入随机森林分类模型中进行训练,得到预测模型;S5、获取实际的图像,经过S1
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S3处理后,输入所述预测模型,对输电线路场景中风向和风速进行预测。2.根据权利要求1所述的一种预测输电线路风向和风速的方法,其特征在于,S1中,采用Cascade Mask R
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CNN模型检测输电线路监控摄像头拍摄的图像的电线,并输出每根电线的像素点位置;所有像素点位置连接起来形成像素点区域;像素点位置使用一个大小为图像的分辨率的0
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1掩膜表示,1代表该像素点是电线,0代表该像素点是背景。3.根据权利要求2所述的一种预测输电线路风向和风速的方法,其特征在于,S2具体为:针对第一幅图像中检测出的各电线区域,计算与第二幅图像中各电线区域的相交“1”的个数,取第二幅图像中相交“1”最多的区域作为第一幅图像的电线区域的一个匹配区域;设定相交“1”的阈值为X,若两个区域相交“1”的个数小于X,则判定两个区域不相匹配;若两个区域相交“1”的个数若大于等于X,则判定两个区域相匹配;计算匹配成功的一组电线的重叠区域和独有区域。4.根据权利要求3所述的一种预测输电线路风向和风速的方法,其特征在于,在匹配之前,对两帧图像的两个区域分别使用形态学膨胀的方法,然后再取交集。5.根据权利要求1所述的一种预测输电线路风向和风速的方法,其特征在于,S3中,通过双目匹配方法计算两帧图像在重叠区域的深度值之差的具体过程为:通过双目摄像机标定得出摄像机的相关参数;通过相关参数,将右目...
【专利技术属性】
技术研发人员:欧阳超,李静侃,高峰,魏昊焜,王南,王辰曦,唐露甜,高坤,张海军,李群,杨彪,李天宇,马磊,
申请(专利权)人:哈尔滨工业大学深圳江苏复迪电气科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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