[發明專利]一種基于深度學習的電力線路巡檢方法

在審

• 申請號: 201911299560.0
• 申請日: 2019-12-17
• 公開（公告）號: CN111045452A
• 公開（公告）日: 2020-04-21
• 發明（設計）人: 邵宗翰;陳婉薇;楊瓊柱
• 申請（專利權）人: 昆明聯誠科技股份有限公司
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 北京聯瑞聯豐知識產權代理事務所(普通合伙) 11411
• 代理人: 黃冠華

1.一種基于深度學習的電力線路巡檢方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、根據電力線路的架設路線，在電子地圖上規劃巡檢無人機的飛行路徑，并在所述架設線路中，針對帶有電力塔的區段，在電子地圖中著重標記；

S2、操作巡檢無人機，讓巡檢無人機按照步驟S1中在電子地圖中規劃的飛行路徑執行飛行任務；

S3、在執行所述步驟S2飛行任務過程中，利用巡檢無人機搭載的高清攝像機，對飛行路徑中的電力線路區段進行航拍巡檢；

S4、巡檢無人機將電力線路狀態的拍攝畫面遠程傳遞給控制中心，控制中心將所述拍攝畫面投影至交互屏上；

S5、控制中心利用深度學習算法，對所述拍攝畫面進行分析，找出電力線路中存在的故障點；

S6、針對所述飛行路徑中的電力線路，在遇到所述故障點后，操控巡檢無人機在所述故障點的上空盤旋，并進行多角度和多張拍攝；

S7、在步驟S6中對故障點進行多角度和多張拍攝的過程中，利用巡檢無人機搭載的GPS定位模塊，針對故障點的具體位置進行定位，并遠程傳輸給控制中心，控制中心在電子地圖中給予該故障點的標記；

S8、巡檢無人機途徑整個電力線路帶有電力塔的區段時，巡檢無人機以電力塔為中心，圍繞電力塔飛行一圈，并在飛行的過程中，拍攝電力塔的高清畫面，檢測電力塔的狀態，出現故障時，給予標記；

S9、在飛行任務結束后，針對在電子地圖中所標記的故障點位置，控制中心譴派維修人員到場檢修。

2.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的電力線路巡檢方法，其特征在于，所述步驟S1和步驟S2之間增設步驟a，步驟a為試飛巡檢無人機，在巡檢無人機試飛過程中，檢測巡檢無人機的各項參數是否處于正常。

3.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的電力線路巡檢方法，其特征在于，所述步驟S5中，判定電力線路是否存在故障點的依據為電力線路中至少存在斷裂、老化、存在鳥窩、局部火花放電其中任意一種或多種情況。

4.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的電力線路巡檢方法，其特征在于，所述步驟S8中，判定電力塔是否存在故障點的依據為電力塔中至少存在斷裂、絕緣子自爆、防震錘確實、塔材銹蝕其中任意一種或多種的情況。

5.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的電力線路巡檢方法，其特征在于，所述巡檢無人機還搭載有紅外熱像儀，在巡檢過程中，對電力線路的溫度進行檢測。

6.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的電力線路巡檢方法，其特征在于，所述步驟S5中，控制中心所利用的深度學習算法以電力線路的神經網絡模型為基礎。

7.根據權利要求6所述的一種基于深度學習的電力線路巡檢方法，其特征在于，所述深度學習算法的具體算法公式如下：

式中：xn表示巡檢無人機在飛行過程中抓拍的若干場景，S表示在若干個場景中存在S個目標，表示每一個目標S對應的坐標，表示每一個目標S對應的類坐標。