一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及系统，包括：通过雷达装置扫描输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息；将障碍物信息发送给可视化装置进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息；若是，则触发可视化装置进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息；将隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患，并将包含新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成输电线路隐患的识别

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及输电线路可视化监控
，具体涉及一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及系统
。

技术介绍

[0002]输电线路可视化监控技术是智能电网技术在输电线路监测和隐患预警方面的应用，通过结合高清摄像技术
、
图像处理和人工智能等技术，实现对输电线路的实时监测
、
隐患目标的自动检测和过滤，以提高电网运行的可靠性和安全性
。
输电线路可视化监控技术旨在通过智能化监测和数据驱动的预警机制，减少电网事故和停电风险，提升电力系统的可靠性和效率
。
[0003]输电线路可视化监控技术在对输电线路进行智能化监测时，主要是对输电线路中存在的隐患进行准确的识别，并将识别出的隐患及时反馈给运维人员，使得运维人员能够根据识别出的隐患信息获取到输电线路中新出现隐患的类型以及新出现隐患的所处位置，从而快速且有效地消除新出现隐患，减少电网事故以及停电风险
。
[0004]但是输电线路由于其布线范围较广，并且输电线路通常布置在较为复杂的室外环境，因此针对输电线路这种大范围的识别目标，现有的输电线路可视化监控技术仅采用图像采集装置对输电线路进行智能化监测的技术方案，存在隐患识别率不高的技术问题
。
并且大范围的识别目标使得在将可视化捕捉到的目标进行传输和存储，将占据较大的网络带宽和存储成本
。
另外，在较为复杂的室外环境中，图像采集装置容易受到光照和天气条件的影响，从而导致隐患识别率进一步下降
。
上述问题使得现有的输电线路可视化监控技术得到的监测数据不够准确，从而在电力系统的可靠性和效率的提升上难以满足现有需求
。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及系统，用于解决现有的输电线路可视化监控技术由于隐患识别率不高，从而难以对输电线路进行有效监测的技术问题
。
[0006]为解决上述问题，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0007]一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，包括以下步骤：
[0008]通过雷达装置扫描所述输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息；
[0009]将所述障碍物信息发送给可视化装置，通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息；
[0010]若存在，则触发所述可视化装置对所述输电线路进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息；
[0011]将所述隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患，并将包含所述
新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成所述输电线路隐患的识别
。
[0012]作为本专利技术优选的实施方式，在通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤时，包括：
[0013]通过给所述可视化装置发送标定指令，在标定时间内对所述雷达装置扫描到的所述输电线路预设空间范围内所有障碍物信息进行标定得到一障碍物信息集，并对所述障碍物信息集进行过滤，并且在所述标定时间结束后将所述障碍物信息集进行存储，待下次重新上电时再次加载到缓存中
。
[0014]作为本专利技术优选的实施方式，在对所述障碍物信息集进行过滤时，包括：
[0015]通过利用
IOU
交并算法和预设的障碍物重合率计算参数循环获取每个障碍物信息与已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的重合率，具体如公式1所示：
[0016][0017]式中，
a
为已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物的坐标信息
(x1,y1,z1)
，
b
为所述每个障碍物的坐标信息
(x2,y2,z2)
，
Va
为所述坐标信息
(x1,y1,z1)
下的正方体，
Vb
为所述坐标信息
(x2,y2,z2)
下的正方体，
V
a
∩V
b
为正方体
Va
和正方体
Vb
的交集，
V
a
∪V
b
为正方体
Va
和正方体
Vb
的并集；
[0018]将所述每个障碍物信息的重合率与预设的障碍物重合率参考值进行比较，若其中一个障碍物信息的重合率小于所述预设的障碍物重合率参考值，则认为所述障碍物信息为新出现的障碍物信息；
[0019]其中，所述预设的障碍物重合率计算参数包括预设的重合率计算半径参数
、
所述预设的障碍物重合率参考值以及预设的障碍物缓存失效时间
。
[0020]作为本专利技术优选的实施方式，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：
[0021]通过所述坐标信息
(x1,y1,z1)
和所述预设的重合率计算半径参数
r
，得到所述正方体
Va
；
[0022]通过所述坐标信息
(x2,y2,z2)
和所述预设的重合率计算半径参数
r
，得到所述正方体
Vb
；
[0023]其中，所述正方体
Va
包含用于获取所述每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标
Aa
(x1
‑
r,y1
‑
r,z1
‑
r)
和
Ba
(x1+r,y1+r,z1+r)
；所述正方体
Vb
包含用于获取所述每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标
Ab
(x2
‑
r,y2
‑
r,z2
‑
r)
和
Bb
(x2+r,y2+r,z2+r)
。
[0024]作为本专利技术优选的实施方式，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：
[0025]通过所述正方体
Va
的对角顶点坐标和所述正方体
Vb
的对角顶点坐标，得到所述正方体
Va
和所述正方体
Vb
的交集
V
a
∩V
b
，具体如公式
2、
公式
3、
公式
4、
公式
5、
公式
6、
公式7以及公式8所示：
[0026]Δ
x1
＝
max(x1
‑
r,x2
‑
r)(2)
；
[0027]Δ
y1
＝
max(y1
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，包括以下步骤：通过雷达装置扫描所述输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息；将所述障碍物信息发送给可视化装置，通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息；若存在，则触发所述可视化装置对所述输电线路进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息；将所述隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患，并将包含所述新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成所述输电线路隐患的识别
。2.
根据权利要求1所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤时，包括：通过给所述可视化装置发送标定指令，在标定时间内对所述雷达装置扫描到的所述输电线路预设空间范围内所有障碍物信息进行标定得到一障碍物信息集，并对所述障碍物信息集进行过滤，并且在所述标定时间结束后将所述障碍物信息集进行存储，待下次重新上电时再次加载到缓存中
。3.
根据权利要求2所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在对所述障碍物信息集进行过滤时，包括：通过利用
IOU
交并算法和预设的障碍物重合率计算参数循环获取每个障碍物信息与已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的重合率，具体如公式1所示：式中，
a
为已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物的坐标信息
(x1,y1,z1)
，
b
为所述每个障碍物的坐标信息
(x2,y2,z2)
，
Va
为所述坐标信息
(x1,y1,z1)
下的正方体，
Vb
为所述坐标信息
(x2,y2,z2)
下的正方体，
V
a
∩V
b
为正方体
Va
和正方体
Vb
的交集，
V
a
∪V
b
为正方体
Va
和正方体
Vb
的并集；将所述每个障碍物信息的重合率与预设的障碍物重合率参考值进行比较，若其中一个障碍物信息的重合率小于所述预设的障碍物重合率参考值，则认为所述障碍物信息为新出现的障碍物信息；其中，所述预设的障碍物重合率计算参数包括预设的重合率计算半径参数
、
所述预设的障碍物重合率参考值以及预设的障碍物缓存失效时间
。4.
根据权利要求3所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：通过所述坐标信息
(x1,y1,z1)
和所述预设的重合率计算半径参数
r
，得到所述正方体
Va
；通过所述坐标信息
(x2,y2,z2)
和所述预设的重合率计算半径参数
r
，得到所述正方体
Vb
；其中，所述正方体
Va
包含用于获取所述每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标
Aa
(x1
‑
r,y1
‑
r,z1
‑
r)
和
Ba
(x1+r,y1+r,z1+r)
；所述正方体
Vb
包含用于获取所述每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标
Ab
(x2
‑
r,y2
‑
r,z2
‑
r)
和
Bb
(x2+r,y2+r,z2+r)
。
5.
根据权利要求4所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：通过所述正方体
Va
的对角顶点坐标和所述正方体
Vb
的对角顶点坐标，得到所述正方体
Va
和所述正方体
Vb
的交集
V
a
∩V
b
，具体如公式
2、
公式
3、
公式
4、
公式
5、
公式
6、
公式7以及公式8所示：
Δ
x1
＝
max(x1
‑
r,x2
‑
r) (2)
；
Δ
y1
＝
max(y1
‑
r,y2
‑
r) (3)
；
Δ
z1
＝
max(z1
‑
r,z2
‑
r) (4)
；
Δ
x2
＝
min(x1+r,x2+r) (5)
；
Δ
y2
＝
min(y1+r,y2+r) (6)
；
Δ
z2
＝
min(z1+r,z2+r) (7)
；
V
a
∩V
b
＝
(
Δ
x2
‑
Δ
x1)*(
Δ
y2
‑
Δ
y1)*(
Δ
z2
‑
Δ
z1) (8)。6.
根据权利要求5所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：通过所述正方体
Va
的对角顶点坐标和所述正方体
Vb
的对角顶点坐标，得到所述正方体
Va
和所述正方体
Vb
的并集
V
a
∪V
b
，具体如公式
9、
公式
10
以及公式
11
所示：
Va
＝
(x1+r
‑
x1+r)*(y1+r
‑
y1+r)*(z1+r
‑
z1+r)
＝
8r
3 (9)
；
Vb
＝
(x2+r
‑
x2+r)*(y2+r
‑
y2+r)*(z2+r
‑
z2...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘南豪，杨易，鄢希锋，吴俊璋，陶华波，李正恒，吴健锋，
申请(专利权)人：珠海市深瑞智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：