【技术实现步骤摘要】
一种云边协同输电线路缺陷智能检测系统和方法
[0001]本专利技术涉及输电线路巡检领域，尤其是一种云边协同输电线路缺陷智能检测系统和方法。
技术介绍
[0002]伴随着我国电力发展的步伐越来越快，架空输电线路的规模日渐庞大，其线路贯穿许多城市与农村，因此输电线路上的电力元件不得不长期裸露在自然环境中，经受自然天气灾害，故而容易出现损坏引发故障，给输电线路的安全运行带来隐患，并最终可能导致危害发生。因此，需要对输电线路进行定期巡检，及时发现输电线路上的缺陷电力元件并处理。
[0003]过去几年，我国输电线路巡检基本以人工巡检方式为主，但传统的人工巡检方式效率低，限制多，还往往会消耗大量的人力物力，后来引入直升机沿线巡检的方法，但该方法飞行作业十分危险且培训及维护费用极其昂贵，无法在很大程度上缓解人工巡检带来的问题。因此无人机巡检技术便应运而生，无人机可以代替作业人员登上高空对电力设备进行观察，同时可以轻松跨越地形、障碍物实现多方位的检测，降低了电力工人的劳动强度，保护了电力工人的人身安全，帮助提高了输电线路巡检的速度。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种云边协同输电线路缺陷智能检测系统，其特征在于：包括无人机、边缘计算设备、云端缺陷检测平台、模型训练和测试模块；无人机上设有云台相机，根据预设定好的航线和坐标信息进行执行自主巡线作业流程，云台相机实时采集影像；搭载在无人机上的边缘计算设备执行云台调整策略，利用边缘计算盒子识别影像中的电力元件并获取位置信息，动态调整云台角度及相机镜头焦距，从而使采集到的影像清晰且高质量；边缘计算基于改进YOLOv4模型进行，将PAN网络中的三个不同尺度的特征图分别融合为对应尺度的三个特征图，然后学习一个融合权重，了解不同特征尺度对预测特征图的贡献；无人机巡线结束回巢后，所拍摄的影像输入云端缺陷检测平台进行缺陷检测，并对检测结果生成可视化报告；模型训练和测试模块生成多场景多任务的检测模型，使边缘端和云端根据具体场景部署相对应的最优模型。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：云端缺陷检测平台采用CascadeRCNN模型进行缺陷检测，采用RPN网络进行第一阶段的粗检测，尽可能地检测图像中的缺陷位置；再利用三个级联检测头在第二阶段逐步精细化检测结果，筛选第一阶段的误报结果。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：改进YOLOv4模型将主干网络CSPDarkNet53输出的后三层特征图输入到PAN网络进行特征融合，通过ASFF机制自适应地学习各尺度特征映射融合的空间权重，最终将融合后的特征图输入检测网络进行目标识别和目标定位。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：无人机根据实时接收的RTK信号匹配航点坐标，向航线信息中预设定好的杆塔位置飞行，包括：到达杆塔点后，根据预设好的精细化巡视方式，无人机调整至指定的拍摄高度；云台相机拍摄杆塔处的影像，通过边缘计算设备对影像进行判读，调整云台角度，最终使沿线的电力元件处于云台相机镜头的拍摄主体位置；无人机根据航线信息和坐标信息向下一个塔飞行，期间云台相机拍摄影像输入边缘计算设备进行实时分析并动态调整镜头焦距，以拍摄包含所需电力元件且高质量的巡检影像；循环执行上述过程，直至无人机已执行完航线信息中的所有飞行线路，之后无人机执行自主返航指令，从当前位置飞回起飞点。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：边缘计算设备实时推理云台相机拍摄的影像，根据推理结果中的电力元件个数、位置和尺寸占比调用OSDK接口动态调整云台角度和相机镜头焦距，以拍摄清晰且高质量的影像，包括：云台相机拍摄的杆塔影像输入边缘计算设备检测影像中绝缘子串的数量，若绝缘子串的数量小于阈值，则调用OSDK接口调整云台角度，直至影像中的绝缘子串的数量大于等于阈值；云台相机拍摄的输电线路巡检影像实时输入边缘计算设备进行电力元件检测，若检测到影像中含有任务要求需要进行缺陷检测的电力元件，则计算电力元件在图像中的尺寸占比，当感兴趣目标在图像中的尺寸占比小于阈值时，则根据该占比数值调用OSDK接口精准
调整镜头焦距再进行拍摄；若尺寸...
【专利技术属性】
技术研发人员：李俊楠，洪思源，陈希颖，艾川，
申请(专利权)人：云南电力试验研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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