[發明專利]一種機載AI智能拍攝技術的輸電線路桿塔沉降的檢測方法

在審

• 申請號: 202211180563.4
• 申請日: 2022-09-27
• 公開（公告）號: CN115775225A
• 公開（公告）日: 2023-03-10
• 發明（設計）人: 趙昌新;解慶東;趙守強;陳想;許吉翔;王文軍
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司徐州供電分公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/593;G06T7/73;G06T7/80;G06T5/00;G06V20/17;G06V10/82
• 代理公司: 徐州市三聯專利事務所 32220
• 代理人: 周愛芳

本發明公開了一種機載AI智能拍攝技術的輸電線路桿塔沉降的檢測方法，屬于無人機智能檢測領域，包括利用無人從塔頂上方垂直拍攝不同光照條件下的輸電桿塔，得到樣本圖片500張；在RGB模型中，根據重要性及其它指標，將三個分量以不同的權值進行加權平均等；本發明用無人機代替傳統的測量方式，方便快捷、性價比高、機動靈活、全天候作業，憑借無人機測量的高精度數據，實現電力桿塔沉降的快速判斷。

技術領域

本發明涉及無人機智能檢測領域，更具體地說，涉及一種機載AI智能拍攝技術的輸電線路桿塔沉降的檢測方法。

背景技術

隨著我國國民經濟的飛速發展，各行各業對電力的需求量越來越大，國家電網也在電力的建設上不斷加大投入，然而我國地理分布廣泛，地質條件復雜多樣，架空線路在輸送電能的時候往往需要承受自重、風力、暴雨和冰雪等惡劣自然因素的影響，同時也面臨著大型機械設備在鐵塔或電桿下面施工作業的威脅，運行條件十分惡劣。輸電桿塔是電力網絡的核心部分之一，其運行狀態的安全至關重要。桿塔跨越地域廣泛，不可避免地經過濕陷性黃土地區、煤炭采空區等地質易發生變化的地區，引發桿塔沉降、結構變形的事故時有發生。實驗數據顯示，在輸電桿塔發生沉降、變形的初期，桿塔關鍵桿件的結構應力等一些重要參數已經發生改變，如果此時能夠及時檢測到輸電桿塔結構的異常狀態，將為桿塔運維工作的開展贏得寶貴的時機，有效地遏制事故的進一步發展，保障電能安全高效的傳輸。

傳統的人工電力巡線方式，受到環境地形限制，效率低下；傳統人工巡線通常都要面臨被野生動物與昆蟲襲擊的危險，而在山洪暴發、地震災害等緊急情況下，甚至危及生命安全。

發明內容

針對現有技術中存在的問題，本發明的目的在于提供一種機載AI智能拍攝技術的輸電線路桿塔沉降的檢測方法，可以克服傳統方法只能檢測固定桿塔，而且需要安裝傳感器的缺點，可以實現輸電桿塔沉降的實時預警，節省人力物力。

為解決上述問題，本發明采用如下的技術方案：

一種機載AI智能拍攝技術的輸電線路桿塔沉降的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：利用無人從塔頂上方垂直拍攝不同光照條件下的輸電桿塔，得到樣本圖片500張；

S2：在RGB模型中，根據重要性及其它指標，將三個分量以不同的權值進行加權平均；轉換算法如式(1)所示：

L＝R×299÷1000+G×587÷1000+B×114÷1000

(1)

S3：通過平移、轉置、鏡像、旋轉、縮放等幾何變換對采集的圖像進行處理，擴大樣本容量，改正圖像采集系統的系統誤差和儀器位置(成像角度、透視關系乃至鏡頭自身原因)的隨機誤差，采用最近鄰插值來優化灰度數值；

S4：采用高通濾波法對圖像進入銳化，增強輸電桿塔塔頂的邊緣輪廓，方便進行圖像標注，算法原理如式(2)所示：

S5：YOLOv5模型訓練前需對數據集進行標注，選用Labelme標注軟件對圖片中的塔頂進行，完整框選出塔頂邊界并標注名稱，矩形框的上下左右分別框住塔基邊緣和橫擔最外側邊緣，不包括橫擔連接的其他任何零部件；

接著標注四個識別關鍵點TL、TR、BL、BR，其中TL為塔頂左上方90度拐角的頂點，TR為右拐角90度頂點，BL、BR為下方對應關鍵點，每一張圖片標注完之后，將會自動生成一個相應的注釋文檔，包含物體名稱編號，邊界框的位置和大小等信息；

S6：在YOLOv5中添加小目標識別層，提高對關鍵點的識別率；

S7：將生成的json文件和原始圖像jpg，放入同一個文件夾中，修改labels.txt文件,保留__ignore__類別(否則會報錯，源代碼中可以修改也可以)；