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  • 頭條無(wú)人機(jī)對(duì)輸電線路絕緣子的識(shí)別不再是難點(diǎn)
    2019-06-04 作者:安徽大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院  |  來(lái)源:《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》  |  點(diǎn)擊率:
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    導(dǎo)語(yǔ)為了解決復(fù)雜背景下的電網(wǎng)巡檢航拍圖像中絕緣子的識(shí)別與定位問(wèn)題,安徽大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院的科研人員提出了一種基于頻率調(diào)諧的更精確的絕緣子識(shí)別與定位算法,能從背景復(fù)雜的巡檢圖像中準(zhǔn)確地識(shí)別、定位出絕緣子。有關(guān)研究成果已發(fā)表在2018年《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》第23期,論文題目為“基于頻率調(diào)諧的絕緣子識(shí)別與定位”。

    據(jù)悉,最近廣東電網(wǎng)現(xiàn)已實(shí)現(xiàn)全省110kV及以上線路巡視全覆蓋,無(wú)人機(jī)年巡視規(guī)模已達(dá)到80000km,實(shí)現(xiàn)“白天+夜間”全時(shí)段巡視,由傳統(tǒng)每人4km/日,提升至14.51km/日,效率提升了2.6倍;此外還可對(duì)新建輸電線路實(shí)施無(wú)人機(jī)驗(yàn)收,工作效率提高了6倍。

    隨著特高壓大容量輸電線路長(zhǎng)度的增加以及輸電線路所經(jīng)過(guò)的區(qū)域面積的增加,輸電線路發(fā)生故障的可能性越來(lái)越大。為了防止故障發(fā)生,保障輸電線路安全,需要經(jīng)常對(duì)輸電線路進(jìn)行巡檢與維護(hù)。采用無(wú)人機(jī)和直升機(jī)巡檢,能在更廣的視角內(nèi)快速獲取輸電線路設(shè)備的影像資料,成功采集輸電線路的運(yùn)行狀態(tài),大大降低巡檢人員高空作業(yè)的人身安全風(fēng)險(xiǎn),且更加高效、快捷,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)工作方式的不足。

    無(wú)人機(jī)對(duì)輸電線路絕緣子的識(shí)別不再是難點(diǎn)

    輸電線路中的絕緣子作為一種特殊的絕緣控件,在架空輸電線路中對(duì)導(dǎo)線支撐和防止電流回地等方面起到至關(guān)重要的作用。一旦絕緣子發(fā)生故障,就會(huì)導(dǎo)致輸電線之間或輸電線與塔臺(tái)之間發(fā)生接觸,進(jìn)而導(dǎo)致短路引發(fā)供電中斷,嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)l(fā)生大范圍停電事故,造成巨大的財(cái)產(chǎn)損失。因此,對(duì)于輸電線路絕緣子的識(shí)別以進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)與維護(hù)顯得十分重要,然而對(duì)處于復(fù)雜背景下的絕緣子識(shí)別與定位也是無(wú)人機(jī)識(shí)別的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。

    為了解決復(fù)雜背景下的電網(wǎng)巡檢航拍圖像中絕緣子的識(shí)別與定位問(wèn)題,安徽大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院的科研人員提出了一種基于頻率調(diào)諧的更精確的絕緣子識(shí)別與定位算法,能從背景復(fù)雜的巡檢圖像中準(zhǔn)確地識(shí)別、定位出絕緣子。有關(guān)研究成果已發(fā)表在2018年《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》第23期,論文題目為“基于頻率調(diào)諧的絕緣子識(shí)別與定位”。

    近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)與數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)絕緣子的識(shí)別與定位進(jìn)行了多方面的研究,現(xiàn)有方法主要從絕緣子的顏色、形狀和紋理特征入手進(jìn)行分割與識(shí)別:

    (1)基于絕緣子的顏色特征,提出色調(diào)直方圖折疊法,分別對(duì)航拍圖像的色度和飽和度分量進(jìn)行分割,然后對(duì)兩者的分割結(jié)果求交集,最后得到絕緣子的分割結(jié)果,該方法對(duì)航拍圖像質(zhì)量要求高,對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的絕緣子分割效果不好,且識(shí)別結(jié)果含有較多噪聲。

    (2)基于絕緣子的形狀特征,利用改進(jìn)的OET分割算法對(duì)圖像的飽和度分量進(jìn)行分割,然后計(jì)算絕緣子的各形狀特征值,設(shè)計(jì)特征向量,根據(jù)分類條件區(qū)分絕緣子區(qū)域和背景區(qū)域,該方法對(duì)分割的質(zhì)量要求高,絕緣子形狀特征值的計(jì)算過(guò)于依賴分割結(jié)果,且計(jì)算量大。

    (3)通過(guò)改進(jìn)的UL-PCNN紅外圖像分割算法提取絕緣子特征值,然后將輸電線路視頻與標(biāo)準(zhǔn)圖庫(kù)中的絕緣子圖片利用ASIFT算法匹配,最終識(shí)別和定位視頻的絕緣子,該方法需要少量的人工幫助,并且需要建立絕緣子標(biāo)準(zhǔn)圖庫(kù),工作量大,適用于單個(gè)或少量的絕緣子識(shí)別,對(duì)大容量超高壓輸電線路絕緣子串識(shí)別定位效果較差。

    上述研究主要集中在絕緣子的特征提取,計(jì)算量較大,且沒(méi)有考慮圖像頻率信息,對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的絕緣子串提取與識(shí)別不具有普適性。

    針對(duì)這一情況,科研人員基于頻率調(diào)諧方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)輸電線路絕緣子的識(shí)別與定位:①將航拍的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間;②利用頻率調(diào)諧方法計(jì)算航拍圖像絕緣子的顯著性;③采用最大類間方差法和形態(tài)學(xué)運(yùn)算對(duì)顯著圖進(jìn)行分割;④通過(guò)連通域的提取,實(shí)現(xiàn)航拍圖像中絕緣子的識(shí)別與定位。

    該方法從圖像的頻率域考慮,在HSV的三個(gè)分量圖像上分別進(jìn)行處理,計(jì)算量適中,能夠彌補(bǔ)對(duì)于分割單個(gè)HSV圖像分量的不足,對(duì)航拍圖像的質(zhì)量要求不高,可有效實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜背景的去除,且保留了完整的絕緣子部分。

    試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在復(fù)雜自然背景下具有較好的識(shí)別效果,可為電網(wǎng)絕緣子智能檢測(cè)與維護(hù)提供參考信息,具有較高的工程實(shí)踐價(jià)值。

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