一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统及方法，涉及输电线路巡检技术领域，解决了现有技术难以保证图像数据的完备性，影响输电线路缺陷识别准确率和巡检效率的技术问题；本发明专利技术针对待巡检输电线路上的若干输电设备进行设备缺陷匹配，对设备缺陷进行评估并设置采集特征序列；根据具体情况从各输电设备的缺陷目录中筛选出若干目标缺陷，整合获取目标特征序列；在目标特征序列的基础上规划无人机巡检航线，并完成图像数据的采集

【技术实现步骤摘要】
一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统及方法


[0001]本专利技术属于输电线路巡检领域，涉及无人机和图像处理技术，具体是一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统及方法
。

技术介绍

[0002]随着大电网互联以及电网规模的不断扩大，电网运行的安全稳定问题引起了广泛关注
。
为了确保电网的安全稳定运行，电力企业需要对输电线路
、
变电站等设备进行定期巡检
。
无人机巡检具有飞行高度低
、
机动性强
、
操作简单
、
巡检范围广等优点，可以有效地克服地形
、
交通
、
雨雪冰冻以及地震等因素给人工巡视线路带来的不便
。
同时，无人机可以搭载相应检测设备，如红外热像仪
、
高清摄像头等，对输电设备进行全面
、
有效
、
实时
、
安全
、
稳定的监测
。
[0003]现有技术
(
公开号为
CN111311570A
的专利技术专利申请
)
公开了基于无人机巡检的输电线路关键器件缺陷识别方法，该方法收集输电线路中关键器件的样本数据集，基于样本数据集构建缺陷检测模型；通过缺陷检测模型对无人机采集的实时视频逐帧进行缺陷检测，实现输电线路中关键器件的状态检测，保证输电线路安全运营
。
现有技术主要通过分类思想采集的图像数据进行分类，达到识别缺陷的目的；但是无法保证图像数据能够全面覆盖输电线路，这会导致难以对输电线路上的缺陷识别不够准确，同时也会影响巡检效率
。
[0004]本专利技术提供了一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统及方法，以解决上述技术问题
。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统及方法，用于解决现有技术难以保证图像数据的完备性，影响输电线路缺陷识别准确率和巡检效率的技术问题
。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块和缺陷预警模块；所述缺陷预警模块通过智能终端对识别到的设备缺陷进行预警；中枢控制模块：识别待巡检输电线路上的若干输电设备，匹配若干输电设备对应的设备缺陷；基于历史数据评估并排序设备缺陷，获取若干输电设备的缺陷目录；依次提取缺陷目录中的设备缺陷，为设备缺陷设置采集特征序列；以及，从缺陷目录中筛选各输电设备对应的若干目标缺陷，将若干目标缺陷与对应采集特征序列整合成目标特征序列；基于目标特征序列控制数据采集模块采集图像数据，并通过图像数据判断输电设备是否存在设备缺陷
。
[0007]现有技术通过预先训练的缺陷检测模型对采集的实时视频进行逐帧分析，识别各帧图像中是否存在缺陷；这要求缺陷检测模型需要足够完善和准确，才能保证缺陷识别的准确性，这无疑需要大量的训练数据
。
现有技术也没有实时视频的采集设计详细方案，无法保证实时视频能够覆盖输电设备所有可能存在的缺陷，这会导致某些缺陷会识别不到，影
响缺陷识别的准确率
。
[0008]本专利技术针对待巡检输电线路上的若干输电设备进行设备缺陷匹配，对设备缺陷进行评估并设置采集特征序列；根据具体情况从各输电设备的缺陷目录中筛选出若干目标缺陷，整合获取目标特征序列；在目标特征序列的基础上规划无人机巡检航线，并完成图像数据的采集
。
本专利技术通过评估设备缺陷合理构建目标特征序列，基于目标特征序列完成巡检工作不仅能够保证设备缺陷的巡检覆盖率，同时还能够提高巡检效率，减少不必要的巡检工作
。
[0009]本专利技术中的中枢控制模块分别与数据采集模块和缺陷预警模块通信和
/
或电气连接；缺陷预警模块与智能终端通信和
/
或电气连接；其中，智能终端包括手机或者电脑；数据采集模块与若干无人机通信和
/
或电气连接，并控制若干无人机进行巡检工作；若干无人机均配置有高清摄像头和热红外成像摄像头
。
[0010]本专利技术中输电设备的设备缺陷有些是因为设备老化引起的，有些则可能是因为外界因素引起的
。
这些设备缺陷主要表现在两个方面，一个是外观发生变化，如台风引起杆塔倾斜，另外一个则是输电设备工作时其温度异常，如老化引起的表面温度过高
。
因此针对上述两个方面，本专利技术的无人机配备了高清摄像头和红外成像摄像头，以保证输电设备的各项设备缺陷均能够被准确识别
。
[0011]本专利技术中的历史数据包括历史巡检数据和历史环境数据，历史巡检数据主要是指在对输电设备进行巡检时所记录的数据，历史环境数据则是指输电设备在过去所处的环境
。
采集特征序列包括缺陷位置
、
采集位置和图像类型，采集位置是指无人机采集缺陷位置图像的最佳角度，图像类型包括高清图像和红外热成像图
。
[0012]优选的，所述基于历史数据评估并排序设备缺陷，包括：基于历史经验数据为若干输电设备匹配对应的若干设备缺陷；基于历史数据计算输电设备中若干设备缺陷的风险评估系数；基于风险评估系数对输电设备的若干设备缺陷进行排序，获取缺陷目录
。
[0013]本专利技术中的历史经验数据包括同类型输电设备的实验模拟数据和历史巡检数据，与输电设备的历史数据并不等同
。
实验模拟数据主要是模拟输电设备在各种环境下工作时会出现的设备缺陷，历史巡检数据是指同类型输电设备在之前的巡检过程中出现过的设备缺陷
。
将实验模拟数据和历史巡检数据中的设备缺陷进行合并去重，得到输电设备可能存在的所有设备缺陷
。
[0014]之后，结合待巡检输电线路中各输电设备的历史巡检数据和历史环境数据来计算其对应的各设备缺陷的风险评估系数；该风险评估系数用于评估该设备缺陷的出现概率
。
对风险评估系数进行从大到小进行排序，得到缺陷目录
。
本专利技术通过罗列输电设备可能存在的设备缺陷，并基于历史数据对设备缺陷进行评估排序得到缺陷目录，能够有效避免设备缺陷识别的遗漏
。
[0015]优选的，所述基于历史数据计算输电设备中若干设备缺陷的风险评估系数，包括：通过历史巡检数据提取各设备缺陷的发生概率，获取输电设备所处历史环境数据对各设备缺陷的影响系数；将发生概率和影响系数分别标记为
FG
和
YX
；通过公式
FPX
＝
FG+
α
×
exp(YX)
计算风险评估系数
FPX。
[0016]本专利技术中的
α
为大于0的比例系数，
exp()
为以自本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块和缺陷预警模块；所述缺陷预警模块通过智能终端对识别到的设备缺陷进行预警；其特征在于：中枢控制模块：识别待巡检输电线路上的若干输电设备，匹配若干输电设备对应的设备缺陷；基于历史数据评估并排序设备缺陷，获取若干输电设备的缺陷目录；依次提取缺陷目录中的设备缺陷，为设备缺陷设置采集特征序列；其中，历史数据包括历史巡检数据和历史环境数据；以及，从缺陷目录中筛选各输电设备对应的若干目标缺陷，将若干目标缺陷与对应采集特征序列整合成目标特征序列；基于目标特征序列控制数据采集模块采集图像数据，并通过图像数据判断输电设备是否存在设备缺陷；其中，采集特征序列包括缺陷位置
、
采集位置和图像类型
。2.
根据权利要求1所述的一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统，其特征在于，所述基于历史数据评估并排序设备缺陷，包括：基于历史经验数据为若干输电设备匹配对应的若干设备缺陷；其中，历史经验数据包括同类型输电设备的实验模拟数据和历史巡检数据；基于历史数据计算输电设备中若干设备缺陷的风险评估系数；基于风险评估系数对输电设备的若干设备缺陷进行排序，获取缺陷目录
。3.
根据权利要求2所述的一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统，其特征在于，所述基于历史数据计算输电设备中若干设备缺陷的风险评估系数，包括：通过历史巡检数据提取各设备缺陷的发生概率，获取输电设备所处历史环境数据对各设备缺陷的影响系数；将发生概率和影响系数分别标记为
FG
和
YX
；通过公式
FPX
＝
FG+
α
×
exp(YX)
计算风险评估系数
FPX
；其中，
α
为大于0的比例系数，
exp()
为以自然数
e
为底的指数函数
。4.
根据权利要求3所述的一种无人机线路巡视缺陷内容识别系统，其特征在于，所述获取输电设备所处历史环境数据对各设备缺陷的影响系数，包括：通过模拟各类型环境数据对设备缺陷的影响获取标准训练数据，基于标准训练数据训练人工智能模型，获取影响评估模型；其中，标准训练数据包括环境模拟数据及其对设备缺陷的影响系数；将获取输电设备所处的历史环境数据，基于影响评估模型获取历史环境数据对应的影响系数；其中，历史环境数据与环境模拟数据的内容属性一致，且历史环境数据包括温度
、
湿度和风...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇舜，夏令志，魏敏，甄超，操松元，方登洲，牛雷，程洋，刘静，程晨，赵魁，顾浩，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司安徽南瑞继远电网技术有限公司，
类型：发明
国别省市：