[發明專利]一種基于深度學習的輸電線路覆冰厚度檢測方法

有效

• 申請號: 202011362929.0
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112595276B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 林澤超;侯銳;李晉;史長亭;白玉
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G01B21/08
• 分類號: G01B21/08
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 董玉嬌

一種基于深度學習的輸電線路覆冰厚度檢測方法，涉及一種電力系統中輸電線路覆冰厚度的檢測技術，為了解決現有的圖像法處理覆冰線路圖像時，覆冰檢測邊緣精度低的問題。本發明通過獲取輸電線路覆冰圖像數據集，并對其進行訓練，得到三分類的語義分割模型；使用三分類的語義分割模型對待檢測輸電線路覆冰圖像進行分割，輸出三分類輸電線路覆冰圖像；使用OpenCV對輸出的三分類輸電線路覆冰圖像進行接口處理，提取輸電線路的輪廓點集和覆冰層的輪廓點集；根據提取的輸電線路的輪廓點集和覆冰層的輪廓點集計算出待檢測輸電線路覆冰圖像中覆冰層厚度。有益效果為提高了輸電線路覆冰檢測邊緣的精度。

技術領域

本發明涉及一種電力系統中輸電線路覆冰厚度的檢測技術。

背景技術

近年來，隨著我國輸電技術的高速發展，高壓輸電技術的普及，加上西電東送、北電南送等國家重大戰略目標的確定，越來越多的輸電線路建設在輕度及重度覆冰區，如我國的西南地區、東北地區等；在一定的地理氣象環境條件下，輸電線路的導線上常常會出現覆冰現象，由于輸電線路覆冰而導致的電力事故頻繁發生，輸電線路覆冰這一問題逐漸成為影響電力系統穩定安全運行的一個重要因素；因此，對輸電線路覆冰情況的及時有效地監測成為了維護輸電線路安全穩定運行的一項重要技術手段；一般情況下，對輸電線路覆冰狀態的檢測過程中，受自然界客觀因素的影響，直接從自然環境中獲取到的覆冰輸電線路圖像質量欠佳，如噪聲過大，圖像清晰度不高，輸電線路邊緣模糊等問題；現有的輸電線路覆冰檢測研究所選用的對象大部分使用的是實驗室中的模擬導線或使用覆冰的光滑銅管代替，與實際情況存在一定差距，實驗模型難以準確的從自然環境中所直接獲取到的覆冰輸電線路圖像中提取邊界。

全世界每年都會發生多起由于輸電線路覆冰導致的倒桿斷線斷電等安全事故，給人民生活、社會生產、社會生活都帶來極大不便，同時也給地方政府造成了巨大的經濟損失；因此，通過對輸電線路的實時監測，相關工作人員能夠及時了解輸電線路的現場狀況，以便在輸電線路覆冰過厚超過警戒值時，及時采取相應的融冰除冰措施，有效減少和防止電網大面積癱瘓對國民經濟造成重大損失。

現有技術中，通過圖像法檢測輸電線路導線覆冰厚度的方案大多采用閾值方法提取輪廓，或采用傳統的邊緣提取方法，現有的邊緣檢測算法的原理是基于空域微分算子以及圖像卷積計算來檢測圖像的邊緣，根據不同的微分算子分為以下多種方法，包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LoG算子、Canny算子等；公開號為CN101556142A的中國專利“架空線路覆冰厚度的視覺檢測方法”公開了通過區域分割獲得圖像架空線的所在區域，根據統計單根架空線對應于圖像中單行所占的像素數的比例關系換算成覆冰的厚度的方法。公開號為CN101430195的中國專利“一種利用視頻圖像處理技術計算輸電線路覆冰厚度的方法”公開了以傳送到監控中心的輸電線路視頻流中截取的數字圖像為研究對象，首先通過一系列方法對圖像進行預處理：分別為圖像灰度化、二維圖像分割、濾波、區域標記等，然后對每條輸電線路的覆冰前后圖像像素進行對比，計算得出一個平均比值，進而計算出其覆冰厚度；綜上所述的發明專利均對輸電線路覆冰圖像的邊緣處理比較粗糙，這樣容易在檢測時將圖像噪聲當作導線邊緣，導致對提取的導線覆冰厚度檢測不精確。

綜上所述，在實際的自然環境下，通過現有的圖像法檢測輸電線路導線覆冰厚度的方法不能夠很好地處理覆冰輸電線路的邊緣細節問題。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有的圖像法處理覆冰線路圖像時，覆冰檢測邊緣精度低的問題，提出了一種基于深度學習的輸電線路覆冰厚度檢測方法。

本發明所述的一種基于深度學習的輸電線路覆冰厚度檢測方法包括以下步驟：

步驟一、獲取輸電線路覆冰圖像數據集；

步驟二、對步驟一獲取的輸電線路覆冰圖像數據集進行訓練，得到三分類的語義分割模型；

步驟三、使用步驟二得到的三分類的語義分割模型對待檢測輸電線路覆冰圖像進行分割，輸出三分類輸電線路覆冰圖像；