[發明專利]一種基于YOLOv3-tiny算法的絕緣子紅外圖像故障檢測方法

在審

• 申請號: 202010871732.3
• 申請日: 2020-08-26
• 公開（公告）號: CN112036464A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 梁利輝;武建華;劉海峰;趙志剛;池城;劉云鵬;裴少通;尹子會;范曉丹
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網河北省電力有限公司檢修分公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00;H02J13/00
• 代理公司: 石家莊新世紀專利商標事務所有限公司 13100
• 代理人: 楊欽祥;董金國

本發明涉及一種基于YOLOv3?tiny算法的絕緣子紅外圖像故障檢測方法，其包括如下步驟：對大樣本外絕緣設備紅外通道數據進行圖像預處理以擴充訓練樣本；采用K?means聚類算法進行標注框的聚類分析，確定邊界框的大小：基于YOLOv3?tiny的評判機制和大樣本紅外通道數據進行模型訓練；將待檢測的紅外通道圖像輸入上一步所得模型中進行識別診斷。本發明可有效定位出絕緣子紅外圖像中的異常發熱點，模型輕量且參數少，為指導電力系統外絕緣設備運檢，減少人力、物力消耗，提高電網運行的智能化和實時化監控水平，提供了一種新的思路。

技術領域

本發明涉及電網故障識別診斷技術領域，尤其是一種基于YOLOv3-tiny算法的絕緣子紅外圖像故障檢測方法。

背景技術

電力外絕緣設備的在線監控與劣化診斷對于維護電力系統安全穩定運行具有重要意義。線路絕緣子作為高壓輸電線系統中至關重要的組成部分，承擔著連接導體和電氣絕緣的功能，絕緣子大多分布在野外，受到外界環境變化的一系列影響，有可能發生閃絡、掉串等故障，在電網運行中，電力設備部件因絕緣破損、接觸面氧化腐蝕、設計載流量不足等原因劣化并過熱運行，從而具有異于常態的溫度分布。為了保障電力系統安全可靠運行，需要安排人員定期進行絕緣子巡檢工作，我國目前主流的巡檢方法是通過駕駛直升機或遙控無人機，沿輸電線路巡檢，利用紅外熱像儀遠距離進行電力設備的故障檢測，采集海量視頻和圖像，對所獲取的絕緣子紅外圖譜進行分類評估可以大大提高電力巡檢效率。

紅外成像技術是一項前途廣闊的高新技術。比0.78微米長的電磁波位于可見光光譜紅色以外，稱為紅外線，又稱紅外輻射。是指波長為0.78—1000微米的電磁波，其中波長為0.78—2.0微米的部分稱為近紅外，波長為2.0—1000微米的部分稱為熱紅外線。自然界中，一切物體都可以輻射紅外線，因此利用探測儀測量目標本身與背景間的紅外線差可以得到不同的熱紅外線形成的紅外圖像。依據溫升曲線的異常分布，檢測出待測設備是否劣化故障。紅外檢測主要依靠的是通過非接觸的方式，感知從溫度高于絕對零度的物體輻射出的紅外能量，并將其轉化為電信號，來測量物體的表層溫度，并生成紅外熱像圖。一般來說，溫度越高的物體輻射出的紅外能量越強。對于絕緣性能良好的絕緣子，泄漏電流主要分布在絕緣子瓷件的表層污穢中，當環境相對濕度較大時，瓷件表面污穢溶解，泄漏電流有所增加，絕緣子的鋼帽下半部分及整個瓷件的溫度會有所上升；當瓷質絕緣子發生裂化時，連接鋼腳鋼帽的瓷件處會產生泄漏電流的通道，致使在紅外圖像中整個鋼帽是均勻發熱，而瓷件的溫度變化幾乎為零。依據紅外圖像中正常絕緣子和劣化絕緣子發熱特征的不同，可以對劣化片進行識別。該方法以其安全、高效、直觀等優勢，在電力系統中廣泛應用。然而，目前的紅外運檢策略，往往通過現場采集數據，經由后臺技術人員依據溫升差異進行經驗排查，評估絕緣子的運行狀態。由于電網規模增長，直升機、無人機、機器人巡線的大量應用，導致紅外運檢中產生的大量紅外圖像積壓，降低了效率，桎梏著紅外運檢的發展。

為了快速準確的診斷出劣化絕緣子，不少文獻提出了將數據挖掘的方法應用到故障診斷的領域：BP神經網絡，灰色預測，模糊計算，遺傳算法，Petri網絡及決策樹，支持向量機等。這些傳統劣化絕緣子識別方法需要研究人員去提取目標的特征進行人工表達，然后使用淺層的機器學習模型進行分析和識別，人工選擇或設計特征需要大量的先驗知識，嘗試將特征進行多種組合或改進，來適應特定場景下的目標識別任務。電力設備部署環境復雜、設備類別繁多、同種設備類型多種多樣，傳統目標識別方法最終選定的特征很可能不具備良好的泛化能力，不能適應多種場景、不同自然條件下的絕緣子提取，不利于推廣和應用。