一种基于深度学习与几何约束的配电网带电作业安全距离检测系统技术方案

本发明专利技术涉及锂离子电池技术领域，所述双目视觉采集模块用于实时采集左、右两路同步图像，输出RAW格式图像流至几何预处理单元；所述补光与环境传感模块用于在低光或逆光环境中自动补光，提供姿态补偿和环境曝光参数；所述边缘计算主控模块用于部署深度学习推理引擎，完成语义分割、视差回归、深度重建与安全距离计算，同时管理外设总线和报警输出；所述报警与通信模块用于当检测到安全距离阈值被突破时输出声光报警信号；将距离序列和环境数据通过以太网/4G上传至云端；所述云端用于收集距离序列，跑LSTM‑Anomaly分析长期风险趋势，生成周报。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及配电网带电作业安全距离检测，具体为一种基于深度学习与几何约束的配电网带电作业安全距离检测系统。

技术介绍

1、随着分布式能源、大规模用电终端和电动交通负荷的快速增长，配电网(6kv–35kv中压等级)运维工作量呈指数级提升。为了降低停电损失、提高供电可靠性，国家电网及各省级电力公司大力推广带电检修技术。《sgccq/gdw1799.2-2013》《dl/t789-2001》等行业标准对带电作业人员与10kv带电体之间的最小安全距离规定为0.6m，并要求监测系统在厘米级精度和亚50ms反应时间内触发声光报警。

2、目前常见测距方案及局限性如下：1.目测估距：依赖人工经验，精度低且易受环境干扰；2.电场强度测量：通过探针测量周围电场，但受电极分布影响，误差较大；3.北斗/uwb定位：实时定位人体与设备，成本高且易受遮挡与多径干扰；4.激光测距：点对点精度高，但难以覆盖复杂作业场景；5.立体视觉：成本较低，语义信息丰富，但传统方法在多尺度目标、金属反光、实时性等方面存在瓶颈。

3、因此，开发一套具有高精度、强鲁棒性、低时延、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习与几何约束的配电网带电作业安全距离检测系统，其特征在于：包括双目视觉采集模块、补光与环境传感模块、边缘计算主控模块、报警与通信模块和电源管理模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与几何约束的配电网带电作业安全距离检测系统，其特征在于：所述双目视觉采集模块包括两台800×600@60FPS全局快门工业相机和相机控制板，两台800×600@60FPS全局快门工业相机通过M12航空插头分别连接至相机控制板，所述相机控制板采用基于ARM-Cortex-A53的USB 3.0接口与主控板(NPU+CPU)相连，基线B＝120mm。>

3.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习与几何约束的配电网带电作业安全距离检测系统，其特征在于：包括双目视觉采集模块、补光与环境传感模块、边缘计算主控模块、报警与通信模块和电源管理模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与几何约束的配电网带电作业安全距离检测系统，其特征在于：所述双目视觉采集模块包括两台800×600@60fps全局快门工业相机和相机控制板，两台800×600@60fps全局快门工业相机通过m12航空插头分别连接至相机控制板，所述相机控制板采用基于arm-cortex-a53的usb 3.0接口与主控板(npu+cpu)相连，基线b＝120mm。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与几何约束的配电网带电作业安全距离检测系统，其特征在于：所述补光与环境传感模块由4×4可见光led阵列、恒流驱动电源及i2c总线温湿度、imu传感器组成，led驱动器和传感器均挂载在主控板的40-pin gpio接口上。

4.根据权利要求1所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：闵永智，王潇，田文杰，严龙，王果，王秀华，
申请(专利权)人：兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：