输电线路巡检方法、系统以及控制器技术方案

本发明专利技术公开了一种输电线路巡检方法、系统以及控制器，输电线路巡检方法，包括：通过无人机获取输电线路的巡检图像；若巡检图像的分辨率不满足预设要求，则对巡检图像进行预处理，以使巡检图像满足预设要求，其中，预设要求根据样本图像确定；对巡检图像进行特征提取，得到第一特征图；将第一特征图与样本图像对应的第二特征图进行比较，并根据比较结果确定巡检图像中的待检测部件是否存在异常。该方法在巡检图像的分辨率不满足预设要求时，通过对巡检图像进行预处理，以使巡检图像满足预设要求的设置，可提高异常检测的准确性和工作效率，能够更好地满足电网检测工作需求。够更好地满足电网检测工作需求。够更好地满足电网检测工作需求。

【技术实现步骤摘要】
输电线路巡检方法、系统以及控制器


[0001]本专利技术涉及电力系统
，尤其涉及一种输电线路巡检方法、系统以及控制器。

技术介绍

[0002]在电力系统运维时，需要定期对输电线路中的部件进行巡检。为提高巡检效率，相关技术中提出采用无人机进行巡检，在巡检过程中，通过无人机采集电力线路中部件的图像，之后直接基于该图像进行识别。然而，实际采集的图像可能存在不清晰、呈现颗粒状分散、背景杂乱、白噪点干扰较多等问题，使得识别结果不准确。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的目的在于提出一种输电线路巡检方法、系统以及控制器，以提高异常检测的准确性和工作效率，从而更好地满足电网检测工作需求。
[0004]第一方面，本专利技术提出了一种输电线路巡检方法，包括：通过无人机获取输电线路的巡检图像；若所述巡检图像的分辨率不满足预设要求，则对所述巡检图像进行预处理，以使所述巡检图像满足所述预设要求，其中，所述预设要求根据样本图像确定；对所述巡检图像进行特征提取，得到第一特征图；将所述第一特征图与样本图像对应的第二特征图进行比较，并根据比较结果确定所述巡检图像中的待检测部件是否存在异常。
[0005]另外，根据本专利技术上述实施例的输电线路巡检方法还可以具有如下附加的技术特征：
[0006]根据本专利技术的一个实施例，所述对所述巡检图像进行预处理，包括：根据所述预设要求对所述巡检图像进行图像比例还原；利用预先训练好的基于生成式对抗网络的图像增强模型，对比例还原后的巡检图像进行图像增强。
[0007]根据本专利技术的一个实施例，所述图像增强模型包括生成网络和判别网络，所述生成网络包括基于嵌套残差密集结构的并行卷积模块和注意力模块，所述注意力模块融合有通道注意力和空间注意力。
[0008]根据本专利技术的一个实施例，所述方法还包括：若所述巡检图像中的待检测部件存在异常，则根据所述第一特征图和所述第二特征图对异常位置进行定位，并控制所述无人机对所述待检测部件的异常位置进行高压冲洗。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，所述对所述巡检图像进行特征提取得到第一特征图，包括：对所述巡检图像进行分割处理，以实现所述待检测部件与背景的分离，并得到分割图像，其中，所述分割图像为灰度图像；对所述分割图像进行特征提取，得到所述第一特征图。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，所述对所述分割图像进行特征提取，得到所述第一特征图，包括：针对所述分割图像中的每个位置(x,y)，通过下式对该位置(x,y)进行处理：
[0011][0012]其中，P(x,y)表示所述第一特征图在位置(x,y)的灰度值，g(x+l1,y+l2)表示所述分割图像在位置(x+l1,y+l2)的灰度值，l为大于1的奇数。
[0013]根据本专利技术的一个实施例，所述将所述第一特征图与样本图像对应的第二特征图进行比较，并根据比较结果确定所述巡检图像中的待检测部件是否存在异常，包括：计算所述第一特征图与所述第二特征图的均方误差；若所述均方误差大于误差阈值，则判定所述巡检图像中的待检测部件存在异常。
[0014]根据本专利技术的一个实施例，通过下式计算所述第一特征图与所述第二特征图的均方误差：
[0015][0016]其中，E表示均方误差，M、N表示所述第一特征图和所述第二特征图的尺寸参数，P(i,j)表示所述第一特征图在位置(i,j)处的像素值，J(i,j)表示所述第二特征图在位置(i,j)处的像素值。
[0017]第二方面，本专利技术提出了一种控制器，包括存储器、处理器和存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述实施例所述的输电线路巡检方法。
[0018]第三方面，本专利技术提出了一种输电线路巡检系统，包括：无人机和上述实施例的控制器。
[0019]本专利技术实施例的输电线路巡检方法、系统以及控制器，在巡检图像的分辨率不满足预设要求时，通过对巡检图像进行预处理，以使巡检图像满足预设要求的设置，可提高异常检测的准确性和工作效率，能够更好地满足电网检测工作需求。
[0020]本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0021]图1是本专利技术第一个实施例的输电线路巡检方法的流程图；
[0022]图2是本专利技术第二个实施例的输电线路巡检方法的流程图；
[0023]图3(a)是本专利技术用于异常检测的图像；
[0024]图3(b)是本相关技术中用于异常检测的图像；
[0025]图4是本专利技术的识别效率和相关技术的识别效率的曲线图；
[0026]图5是本专利技术实施例的控制器的结构框图；
[0027]图6是本专利技术实施例的输电线路巡检系统的结构框图。
具体实施方式
[0028]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附
图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0029]下面参考附图描述本专利技术实施例的输电线路巡检方法、系统以及控制器。
[0030]图1是本专利技术第一个实施例的输电线路巡检方法的流程图。
[0031]如图1所示，输电线路巡检方法包括：
[0032]S1，通过无人机获取输电线路的巡检图像。
[0033]具体地，无人机上可安装有图像传感器如摄像头，无人机在进行输电线路巡检时，可通过该摄像头采集到输电线路的巡检图像。为保证后续处理时，与样本图像比对的准确性，可控制无人机在与拍摄样本图像相同的位置和角度拍摄巡检图像。
[0034]S2，若巡检图像的分辨率不满足预设要求，则对巡检图像进行预处理，以使巡检图像满足预设要求。
[0035]具体地，若巡检图像的分辨率与样本图像的分辨率不同，则判定巡检图像的分辨率不满足预设要求。其中，巡检图像的分辨率的计算方法为：X表示巡检图像的长度像素数，Y表示巡检长度的宽度像素数，Z表示巡检图像的对角线长度像素数。
[0036]当巡检图像的分辨率不满足预设要求时，对巡检图像进行预处理，以使巡检图像满足预设要求，以便后续准确比对识别。例如，可按照预设要求对巡检图像进行图像比例还原或放大，以及进行色彩光影对比度饱和度的调整，同时还可利用滤镜增强巡检图像的清晰度，并均衡巡检图像的色彩分配。
[0037]在一些实施例中，对巡检图像进行预处理，包括：根据预设要求对巡检图像进行图像比例还原；利用预先训练好的基于生成式对抗网络的图像增强模型，对比例还原后的巡检图像进行图像增强，以实现巡检图像的去雾、去噪和超分辨率重建等处理。
[0038]具体地，图像增强模型可包括生成网络和判别网络，生成网络可包括基于嵌套残差密集结构的并行卷积模块和注意力模块，注意力模块融合有通道注意力和空间注意力本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路巡检方法，其特征在于，包括：通过无人机获取输电线路的巡检图像；若所述巡检图像的分辨率不满足预设要求，则对所述巡检图像进行预处理，以使所述巡检图像满足所述预设要求，其中，所述预设要求根据样本图像确定；对所述巡检图像进行特征提取，得到第一特征图；将所述第一特征图与样本图像对应的第二特征图进行比较，并根据比较结果确定所述巡检图像中的待检测部件是否存在异常。2.根据权利要求1所述的输电线路巡检方法，其特征在于，所述对所述巡检图像进行预处理，包括：根据所述预设要求对所述巡检图像进行图像比例还原；利用预先训练好的基于生成式对抗网络的图像增强模型，对比例还原后的巡检图像进行图像增强。3.根据权利要求2所述的输电线路巡检方法，其特征在于，所述图像增强模型包括生成网络和判别网络，所述生成网络包括基于嵌套残差密集结构的并行卷积模块和注意力模块，所述注意力模块融合有通道注意力和空间注意力。4.根据权利要求1所述的输电线路巡检方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述巡检图像中的待检测部件存在异常，则根据所述第一特征图和所述第二特征图对异常位置进行定位，并控制所述无人机对所述待检测部件的异常位置进行高压冲洗。5.根据权利要求1所述的输电线路巡检方法，其特征在于，所述对所述巡检图像进行特征提取得到第一特征图，包括：对所述巡检图像进行分割处理，以实现所述待检测部件与背景的分离，并得到分割图像，其中，所述分割图像为灰度图像；对所述分割图像进行特征提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭可贵，章海斌，陶有奎，王法治，王远，凌劲，马欢，施雯，秦龙，尹悦，汪晓，孙飞，谭弘武，苏欣欣，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司，
类型：发明
国别省市：