[發(fā)明專利]一種高壓輸電線路中故障電氣元件檢測方法及檢測系統(tǒng)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201911070095.3
• 申請日: 2019-10-23
• 公開（公告）號: CN111337789A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郝帥;馬旭
• 申請（專利權(quán)）人: 西安科技大學(xué)
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明屬于電力巡檢技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種的高壓輸電線路中故障電氣元件檢測方法及檢測系統(tǒng)，利用無人機(jī)機(jī)載圖像采集設(shè)備獲取高壓輸電線路圖像，并將所獲取圖像同步傳送至處理器進(jìn)行處理；利用訓(xùn)練好的tiny?YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型對獲取的圖像進(jìn)行檢測，將有故障的電力設(shè)備檢測出來。本發(fā)明方法步驟簡單、設(shè)計(jì)合理且實(shí)現(xiàn)方便，投入成本較低；本發(fā)明使用操作簡便，采用處理器能自動檢測；本發(fā)明使用效果好，具有檢測精度高、抗干擾能力強(qiáng)、實(shí)時(shí)性好且易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，工程上易于實(shí)現(xiàn)，對無人機(jī)線路巡檢具有重要的指導(dǎo)意義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于電力巡檢技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種高壓輸電線路中故障電氣元件檢測方法及檢測系統(tǒng)，具體為一種基于tiny-yolov3的高壓輸電線路中故障電氣元件檢測方法及檢測系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，最接近的現(xiàn)有技術(shù)：

目前利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行故障檢測時(shí)主要采用的圖像處理方法可大致分為五類類：(1)基于輪廓提取的方法；(2)基于圖像匹配的方法；(3)基于紋理特征的方法；(4)基于圖像分割的方法。它們主要的思想是針對待檢測目標(biāo)的特性，人工提取相應(yīng)的特征進(jìn)行檢測和識別。該類方法的主要優(yōu)點(diǎn)是針對某一電氣元件具體故障可以有較高的檢測精度。但是面對不同電氣元件故障或是同一元件的不同故障時(shí)往往需要提取不同的特征進(jìn)行判斷，特征設(shè)計(jì)的好壞往往決定最終檢測結(jié)果的精度，擴(kuò)展性較差。此外，人工提取的特征抗干擾能力不強(qiáng)，所以在有明顯光照變化或是尺度變化條件下往往故障識別精度不高。

輸電線路和桿塔及其上面的各個(gè)電力設(shè)備長期暴露在外界環(huán)境中，易受雨水、雷擊、腐蝕等因素影響，使得各電力設(shè)備易出現(xiàn)缺損或發(fā)生故障。因此，定期對輸電線路進(jìn)行巡檢，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并采取有效的預(yù)防措施對于保證輸電線路正常工作以及整個(gè)電力系統(tǒng)正常運(yùn)行具有重要意義。傳統(tǒng)電力巡檢工作中，主要依靠技術(shù)人員進(jìn)行人工巡檢，存在巡檢效率和質(zhì)量低下、且存在人身安全隱患等問題。

近年來，隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用無人機(jī)進(jìn)行線路巡檢是目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)和發(fā)展方向。無人機(jī)利用機(jī)載圖像采集裝置對輸電線路和桿塔上重要的電力設(shè)備進(jìn)行拍攝，然后通過圖像識別技術(shù)對采集到的視頻進(jìn)行分析和判斷，從而確定存在缺陷或故障的電力設(shè)備。

目前，所采用的圖像識別技術(shù)主要是結(jié)合待檢測對象的特點(diǎn)，人工提取圖像特征(如顏色特征、形狀特征等)，然后利用該特征將其從視頻圖像中提取出來，并與正常狀態(tài)下的該目標(biāo)進(jìn)行比對，從而判斷待檢測目標(biāo)是否發(fā)生故障。該類方法往往檢測精度低，易受環(huán)境干擾等問題。

綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)存在的問題是：

(1)現(xiàn)有技術(shù)采用圖像識別技術(shù)對電氣元件進(jìn)行檢測中，檢測精度低，易受環(huán)境干擾。

(2)針對不同電氣設(shè)備的不同故障時(shí)需要設(shè)計(jì)不同的特征，所設(shè)計(jì)的特征泛化能力弱。

(3)當(dāng)檢測多類故障時(shí)，實(shí)時(shí)性往往不好。

(4)當(dāng)故障特征定好以后，檢測精度會一直保持不變，無法繼續(xù)提高，其檢測精度受選取的特征影響較大。

解決上述技術(shù)問題的難度：

(1)需要考慮如何同時(shí)實(shí)現(xiàn)多個(gè)電氣設(shè)備故障的精確檢測和識別；

(2)面對任務(wù)檢測時(shí)，如何保證所設(shè)計(jì)算法的實(shí)時(shí)性；

(3)隨著樣本數(shù)據(jù)的豐富，如何能不斷提高檢測算法的精度；

解決上述技術(shù)問題的意義：

(1)本發(fā)明算法相比于目前的各類檢測算法，不僅精度更高，而且實(shí)時(shí)性更好。

(2)本發(fā)明開發(fā)的“電力設(shè)施設(shè)備問題巡檢分析服務(wù)系統(tǒng)”操作簡單、方便，可以對無人機(jī)采集到的海量視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動檢測和識別。

(3)本發(fā)明所開發(fā)的系統(tǒng)可以進(jìn)行二次開發(fā)，拓展故障檢測的模型和類別。