[發明專利]一種融合5G的輸電線路山火智能預警方法及系統

在審

• 申請號: 202110680030.1
• 申請日: 2021-06-18
• 公開（公告）號: CN113536938A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 陳龍;孫嚴智;羅海林;劉宇明;洪丹軻;朱海龍;付誠;李朝廣;崔晨;呂江
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司;中國南方電網有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G08B21/10
• 代理公司: 昆明正原專利商標代理有限公司 53100
• 代理人: 金耀生;于洪

本發明涉及一種融合5G的輸電線路山火智能預警方法及系統，包括：構建卷積神經網絡；采集若干山火圖像及若干非山火圖像，并根據圖像內是否存在山火對所述山火圖像、非山火圖像進行標簽標記；對訓練集中的圖像進行特征提取，并基于提取的圖像特征對卷積神經網絡進行訓練；對測試集中的圖像進行特征提取，并基于提取的圖像特征對訓練好的卷積神經網絡進行測試，計算卷積神經網絡測試的準確率；采用5G通信的方式采集實時的輸電線路圖像，提取其圖像特征并將其輸入至卷積神經網絡中，卷積神經網絡輸出判斷結果；根據所述卷積神經網絡輸出的結果判斷是否發出山火預警。該方法能夠對輸電線路上是否存在山火進行自動識別預警，實現持續的監控。

技術領域

本發明屬于輸電線路技術領域，具體涉及一種融合5G的輸電線路山火智能預警方法及系統。

背景技術

隨著國家的逐步發展，經濟欠發達地區尤其是山區的電力需求也逐步得到了滿足。受限于經濟欠發達地區的地理環境，為了實現對經濟欠發達地區的供電，其輸電線路一般需要穿過高山峻嶺地帶，這些地區獨特的地形地貌、氣候條件極易引發山火，輕則引起輸電線路跳閘，重則造成燒毀鐵塔，引起長時間的不可恢復的重大電力事故，更甚者會威脅到人民的生命和財產安全。

在防范輸電線路山火方面，現在一般采用人工巡線或無人機遠程遙控巡線的方式，但是兩種方式均無法實現對輸電線路持續長時間的山火監控，且也依賴于人眼觀察的方式，無法實現自動識別預警。因此如何克服現有技術的不足是目前輸電線路技術領域亟需解決的問題。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術的不足，提供一種融合5G的輸電線路山火智能預警方法及系統，該方法能夠對輸電線路上是否存在山火進行自動識別預警，實現持續的監控。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種融合5G的輸電線路山火智能預警方法，包括：

一、構建一卷積神經網絡；

二、分別采集若干山火圖像及若干非山火圖像作為訓練集和測試集，并根據圖像內是否存在山火對所述山火圖像、非山火圖像進行標簽標記；

三、對所述訓練集中的圖像進行特征提取，并基于提取的圖像特征對所述卷積神經網絡進行訓練；

四、對所述測試集中的圖像進行特征提取，并基于提取的圖像特征對所述訓練好的卷積神經網絡進行測試，計算卷積神經網絡測試的準確率；若所述準確率大于設定的閾值，則執行步驟五，否則執行步驟三；五、采用5G通信的方式采集實時的輸電線路圖像，提取其圖像特征并將其輸入至卷積神經網絡中，卷積神經網絡輸出判斷結果；根據所述卷積神經網絡輸出的結果判斷是否發出山火預警。

本發明中訓練集和測試集的樣本數量比例沒有特殊限制，一般選7:3即可。

步驟二中，特征提取可選擇顏色特征或梯度方向直方圖特征。提取的特征過程是公知的。

測試集的圖像包括山火圖像及若干非山火圖像，山火和非山火就是圖像的標簽，將測試集的圖像的特征傳輸至神經網絡中，神經網絡輸出標簽的類別置信度，就是表明標簽分別屬于山火或非山火的可能性，然后根據輸出的標簽置信度更高的一方與真實的標簽相比，確定是否存在判斷錯誤，從而統計準確率

進一步，優選的是，所述對卷積神經網絡進行訓練的過程包括前向傳播的過程，所述前向傳播的過程包括：

將所述卷積神經網絡輸出的圖像的類別置信度與圖像標記的標簽類別的差值作為Softmax_Loss損失函數；

通過所述卷積神經網絡對圖像的特征向量進行強化特征提取，獲取圖像的強化特征向量；

獲取每一個類別對應的強化特征向量中心；

計算所述圖像的強化特征向量與對應的類別的強化特征向量中心的歐式距離，并將所述歐式距離的平方作為Center_Loss損失函數；

計算最終的損失函數，所述最終的損失函數公式為：

最終的損失函數＝Softmax_Loss+λCenter_Loss，