一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法，包括：步骤

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法


：
[0001]本专利技术属于输电线路导线状态监测
；尤其涉及一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法
。

技术介绍

：
[0002]现有覆冰厚度监测方法有拉力传感器法
、
图像识别法
、
人工观冰等
。
其中拉力传感器的方法是通过测量覆冰前后线路的拉力反算线路的覆冰厚度，其方法简单
、
准确，但拉力传感器沿线路轴线方向的力在恶劣环境下测量不准确
。
图像识别法根据线路覆冰前后的图像进行识别对比计算覆冰的厚度，此方法计算得到的覆冰厚度受雾雪天影响严重，同时计算得到的覆冰厚度不是等值冰厚
。
人工观冰受环境影响风险较大，同时通过观冰架覆冰厚度反算线路覆冰厚度存在误差
。
综上可知，已有的覆冰厚度测量方法在一定程度上计算了覆冰的厚度，但受到各种因素的影响，还没有一种稳定精确测量得到
。

技术实现思路

：
[0003]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法，以解决现有技术覆冰厚度测量方法在一定程度上计算了覆冰的厚度，但受到各种自然因素的影响，测量精度不高等技术问题
。
[0004]本专利技术技术方案是：
[0005]一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法，所述方法包括：
[0006]步骤
1、
选择两个杆塔之间的档距段，在杆塔上方视野安装监测装置，监测温度
、
湿度
、
风速以及输电线路的覆冰图像；
[0007]步骤
2、
实时采集温度
、
湿度
、
风速以及输电线路的覆冰图像；
[0008]步骤
3、
根据实时的温度
、
湿度
、
风速条件判断输电线路覆冰类型，并通过图像识别技术计算不同时段不同覆冰类型的厚度；
[0009]步骤
4、
建立覆冰等值厚度模型；
[0010]步骤
5、
根据不同时段覆冰的类型计算覆冰等值厚度
。
[0011]监测装置为带有计时器
、
温度
、
湿度
、
风速测量的视频监测终端
。
[0012]在杆塔上方视野安装监测装置时，视野正对输电线路的方向，视野范围从0°‑
90
°
；监测装置安装透明加热片
。
[0013]监测装置带有
4G
或
5G
物联网卡，采集的数据信息经过
4G
或
5G
物联网卡回传至电脑终端
。
[0014]判断输电线路覆冰类型时，对不同时间采集的数据进行分割，分割的规则按照形成雨凇
、
雾凇和混合淞的条件即通过温度
、
湿度和风速判断每个时刻是雨凇
、
雾凇或混合淞
。
[0015]雾凇形成的判断逻辑：首先气温要持续在
‑
7℃
～
‑
4℃
；大气湿度大于
80
％小于
100
％且不能降雨或降雪；风力
15m/s
以下；雨凇形成的判断逻辑：气温为0～
3℃
且大气湿度
在
100
％，形成雾滴或雨
,
风力
15m/s
以上；混合淞形成判断逻辑：在雨凇和雾凇形成的条件进行不断切换形成雨雾混合淞
。
[0016]通过图像识别技术计算不同时段不同覆冰类型的厚度的方法包括：首先通过图像滤波和二值化预处理
、
图像分割
、
形态学处理
、
边缘检测步骤后识别出输电导线的边缘
,
然后通过
Hough
变换进行直线检测提取出边缘直线
,
最后利用图像像素与导线实际直径的比例求出覆冰厚度
。
[0017]建立覆冰等值厚度模型的方法包括：统计雨凇的时间段总和以及总时间段的雨凇厚度；雾凇的时间段总和以及总时间段的雾凇厚度；混合淞的时间段总和以及总时间段的混合淞厚度；建立公式：
[0018][0019]式中：
H
为等值覆冰厚度
、W
H
为雾凇累计厚度
、H
H
为混合淞累计厚度
、
α
为雾凇厚度与雨凇厚度的转换系数；
[0020]当
i
＝1或者
t
＝1或者
m
＝1时，即第一次发生覆冰时，分别代表在一个雾凇阶段结束时间
、
开始时间的图像识别直径，分别代表在一个混合凇阶段结束时间
、
开始时间的图像识别直径；初始覆冰厚度
h
的值取导线无覆冰情况下的半径
。
[0021]本专利技术有益效果是：
[0022]本专利技术综合考虑了输电线路在运行情况下可能受到的其他因素如大风
、
温度
、
湿度变化等
。
同时考虑等值覆冰的计算维度
。
本专利技术方法利用视频监测终端测量覆冰厚度，根据温度
、
湿度
、
风速条件判断输电线路上形成的是雨凇
、
雾凇
、
混合淞
。
并通过转换系数对雾凇
、
混合淞进行转化
。
得到准确的等值覆冰厚度
。
在相对恶劣的环境下进行工作，相对于现有技术，优势更为明显
。
同时相对于北斗监测装置进行弧垂的监测更直接有效，避免了繁杂的转换计算
。
覆冰的监测可以有效保证冬季覆冰严重情况下线路的运行状态
。
从而达到防止因覆冰过载导致的输电线路灾害
。
[0023]解决了现有技术覆冰厚度测量方法在一定程度上计算了覆冰的厚度，但受到各种自然因素的影响，测量精度不高等技术问题
。
附图说明
：
[0024]图1为本专利技术的覆冰厚度计算流程
。
[0025]图2为视频监测装置原理示意图
。
具体实施方式
：
[0026]一种基于图像识别的覆冰等值厚度的计算方法，它包括：
[0027]步骤
1、
在经常发生覆冰的地区选择两个杆塔之间的档距段，在杆塔上方视野安装视频装置，装置视野正对输电线路的方向，视野范围从0°‑
90
°
。
以保证线路在视野监控范围内
。
同时视频装置采用超本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法，其特征在于：所述方法包括：步骤
1、
选择两个杆塔之间的档距段，在杆塔上方视野安装监测装置，监测温度
、
湿度
、
风速以及输电线路的覆冰图像；步骤
2、
实时采集温度
、
湿度
、
风速以及输电线路的覆冰图像；步骤
3、
根据实时的温度
、
湿度
、
风速条件判断输电线路覆冰类型，并通过图像识别技术计算不同时段不同覆冰类型的厚度；步骤
4、
建立覆冰等值厚度模型；步骤
5、
根据不同时段覆冰的类型计算覆冰等值厚度
。2.
根据权利要求1所述的一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法，其特征在于：监测装置为带有计时器
、
温度
、
湿度
、
风速测量的视频监测终端
。3.
根据权利要求1所述的一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法，其特征在于：在杆塔上方视野安装监测装置时，视野正对输电线路的方向，视野范围从0°‑
90
°
；监测装置安装透明加热片
。4.
根据权利要求1所述的一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法，其特征在于：监测装置带有
4G
或
5G
物联网卡，采集的数据信息经过
4G
或
5G
物联网卡回传至电脑终端
。5.
根据权利要求1所述的一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法，其特征在于：判断输电线路覆冰类型时，对不同时间采集的数据进行分割，分割的规则按照形成雨凇
、
雾凇和混合淞的条件即通过温度
、
湿度和风速判断每个时刻是雨凇
、
雾凇或混合淞
。6.
根据权利要求5所述的一种基于图像识别的覆冰等值厚度计算方法，其特征在于：雾凇形成的判断逻辑：首先...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨秋，杨柳，熊浩，吴寿长，方曦，冉爽，廖永彬，田刚，陈星宇，喻群，田飞龙，郭飞能，彭志乾，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：