[發明專利]輸電線路異物入侵智能視頻在線監測評估系統

有效

• 申請號: 201610661214.2
• 申請日: 2016-08-13
• 公開（公告）號: CN106056821B
• 公開（公告）日: 2018-04-24
• 發明（設計）人: 周封;郝婷;崔博聞;孫卿;劉小可;王丙全;劉健;范貝貝
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學;周封
• 主分類號: G08B13/196
• 分類號: G08B13/196
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明提出了一種輸電線路異物入侵智能視頻在線監測評估系統，屬于智能電網技術領域。

背景技術

輸電線路常年工作于野外，還會橫跨城市經濟帶、道路、橋梁等復雜環境。城市建筑施工時大型機械車輛經常入侵輸電線路保護區域，由于機械碰觸或機械與輸電線路安全距離不足導致放電等原因引發的線路短路、跳閘、停電等事故時有發生。另外，鳥類飛過、樹木傾倒、樹枝滑落等自然因素引起的異物入侵，也會危害輸電線路的安全穩定運行。因此需要對輸電線路入侵異物進行監測評估，確保線路安全穩定運行。

目前，隨著智能視頻技術的飛速發展，也有采用視頻和圖像的方式對輸電線路入侵異物進行監測的技術，中國專利“一種關于高壓輸電線路異物侵界的視頻監測系統”（申請號：201110385906.6），以及 中國專利“一種高壓線異物入侵目標檢測方法”（申請號：201410484914.X），均采用圖像處理的方式對輸電線路入侵異物進行監測，但兩者都缺乏對入侵異物類型的區分，以及對異物入侵環境的評估，無法準確評估入侵異物對輸電線路的危害；也沒有消除輸電線路因覆冰覆雪、舞動、弧垂變化對輸電線路異物入侵監測的影響，存在諸多缺陷，急需改進。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明提出了輸電線路異物入侵智能視頻在線監測評估系統，具有輸電線路異物入侵預警和報警功能，按異物運動類型特征進行分類，評估異物入侵環境，有效減少異物入侵引起的輸電線路安全隱患的出現，同時測量時進行了視頻圖像矯正，并消除覆冰覆雪、舞動、弧垂變化的干擾，有效提高監測結果的準確率。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

所述的輸電線路異物入侵智能視頻在線監測評估系統，包括視頻圖像采集模塊（1）、數據分析處理模塊（2）、通訊模塊（3），固定安裝于現場，并保證視頻圖像采集模塊（1）能夠完整采集被監測的輸電線路（4）的視頻圖像，并將所述視頻圖像實時送往數據分析處理模塊（2）。視頻圖像采集模塊（1）可以采用數碼攝像機，實時采集輸電線路的視頻信息。

所述的數據分析處理模塊（2）對輸電線路（4）的視頻圖像信息進行分析處理，提取輸電線路（4）的輪廓及其附近的所有不與輸電線路（4）接觸的異物（5）的輪廓，計算異物（5）的運動速度和相對輸電線路（4）的運動趨勢，追蹤異物（5）的運行軌跡，當異物（5）有向輸電線路（4）靠近趨勢時，通過通訊模塊（3）向運行人員的手持機（6）或中心服務器（7）發出預警。

所述的數據分析處理模塊（2）實時辨識并存儲輸電線路（4）附近異物（5）的信息，包括大小、數量、運動速度、運動方向、運動軌跡，辨識異物（5）種類，形成歷史數據，據此分析評估輸電線路（4）的異物入侵環境。根據評估結果，工作人員可以提前采取措施、安排監控重點、在事故發生前排除安全隱患。

所述的數據分析處理模塊（2）采用輸電線路（4）兩端桿塔之間的檔距作為標尺，根據輸電線路（4）輪廓的幾何信息和預存的檔距值，考慮視覺偏差影響，建立實際尺寸與視頻尺寸的對應比例標尺，計算異物（5）的實際大小，確定輸電線路（4）和運動異物（5）的空間坐標變化規律，計算異物（5）運動的實際速度。檔距可以通過實地測量或者由線路參數直接獲得，并且檔距在視頻信息中易于測量，作為標尺可以提高運動異物（5）空間坐標變化的測量精度。所述的考慮視覺偏差影響是指，系統利用水平垂直方向測量傳感器采集水平或垂直信息，對視頻圖像采集模塊（1）采集的輸電線路（4）的視頻圖像信息進行角度修正，降低了拍攝角度對輸電線路異物入侵監測評估的影響。

所述的數據分析處理模塊（2）按照異物（5）運動類型特征對異物（5）種類進行分類，排除不會造成輸電線路（4）故障的異物（5），對其余種類異物（5）設定限值，當所述異物（5）與輸電線路（4）之間距離小于限值時報警，所述的設定限值是根據輸電線路（4）電壓等級以及異物（5）靠近趨勢和速度來確定的。常見異物（5）入侵包括鳥類飛過，建筑施工時大型機械車輛靠近，樹木傾倒，樹枝滑落等多種情況，每種情況具有不同的運動類型特征，據此分類評估入侵異物（5）對輸電線路的危害性，如鳥類異物短暫入侵輸電線路，并不會造成輸電線路故障，對此類異物（5）只識別不報警，可有效防止誤報警的發生。

所述的數據分析處理模塊（2）采用圖像處理技術對視頻圖像采集模塊（1）采集到的視頻圖像信息進行包括濾波去噪、圖像增強、灰度化處理、邊緣檢測處理。進行上述處理可以降低復雜環境背景對系統圖像處理的干擾，提高異物入侵監測評估的準確性。