[發明專利]一種基于紅外圖像的電力桿塔局部放電檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202211278196.1
• 申請日: 2022-10-19
• 公開（公告）號: CN115616356A
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: 賈兆紅;趙鵬程;葉鴻;劉弨;朱杰;唐俊;周行云;仰勁濤;彭志;夏浩源
• 申請（專利權）人: 安徽大學
• 主分類號: G01R31/12
• 分類號: G01R31/12;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/10
• 代理公司: 合肥匯融專利代理有限公司 34141
• 代理人: 趙宗海

本發明涉及局部放電檢測技術領域，解決了對電力桿塔進行局部放電現象檢測困難的技術問題，尤其涉及一種基于紅外圖像的電力桿塔局部放電檢測方法，包括以下步驟：S1、獲取帶有溫度數據的電力桿塔的紅外圖像；S2、對紅外圖像進行溫度檢測，獲取紅外圖像中的最高溫度值和最低溫度值；S3、將紅外圖像轉為灰度圖片，根據最高溫度值和最低溫度值計算灰度圖片中溫度值與灰度值的線性關系；S4、設定溫度突變檢測閾值，使用斑點檢測算法檢測紅外圖像溫度值與灰度值的關系中的溫度異常突變點，溫度異常突變點即為局部放電區域。本發明通過紅外攝像頭拍攝的帶有溫度數據的圖像，經過檢測能夠對所拍攝的電力桿塔判斷是否存在局部放電現象。

技術領域

本發明涉及局部放電檢測技術領域，尤其涉及一種基于紅外圖像的電力桿塔局部放電檢測方法及裝置。

背景技術

電力桿塔是居民日常生活的重要設備部件，被廣泛應用于日常輸電線路中。由于設備長期使用或者受惡劣環境的影響，桿塔可能出現局部放電現象，同時局部放電區域會出現溫度過熱的現象。在長期運行過程中，若長時間存在桿塔部分區域長期過熱，可能導致該區域供電線路異常，嚴重時將影響輸電的安全運行。因此，加強對桿塔局部放電的檢測十分重要。

然而電力桿塔分布在許多區域，對于較為分散區域內的電力桿塔局部放電現象進行檢測是極為困難的，同樣的由于高度差，人工檢測方式費時費力且無法準確的獲悉是否出現局部放電現象，而且放電現象也可能是非連續性的，因此對于電力桿塔的局部放電現象檢測識別極其困難。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供了一種基于紅外圖像的電力桿塔局部放電檢測方法及裝置，解決了對電力桿塔進行局部放電現象檢測困難的技術問題，本發明通過紅外攝像頭拍攝的帶有溫度數據的圖像，經過檢測能夠對所拍攝的電力桿塔判斷是否存在局部放電現象。

為解決上述技術問題，本發明提供了如下技術方案：一種基于紅外圖像的電力桿塔局部放電檢測方法，包括以下步驟：

S1、獲取帶有溫度數據的電力桿塔的紅外圖像；

S2、對紅外圖像進行溫度檢測，獲取紅外圖像中的最高溫度值和最低溫度值；

S3、將紅外圖像轉為灰度圖片，根據最高溫度值和最低溫度值計算灰度圖片中溫度值與灰度值的線性關系；

S4、設定溫度突變檢測閾值，使用斑點檢測算法檢測紅外圖像溫度值與灰度值的關系中的溫度異常突變點，溫度異常突變點即為局部放電區域；

S5、輸出紅外圖像檢測狀態并對檢測到的局部放電區域進行預警，提示可能存在的異常。

進一步地，在步驟S2中，對紅外圖像進行溫度檢測，獲取紅外圖像中的最高溫度值和最低溫度值的具體過程包括以下步驟：

S21、對紅外圖像中顯示最高溫度與最低溫度的圖像區域進行RGB色值分析，確定最高溫度數字與最低溫度數字對應的RGB色值范圍；

S22、根據RGB色值范圍和過濾條件生成對應的過濾后的紅外圖像；

S23、使用CNN結合CTC的方法搭建識別溫度數字的深度神經網絡并進行訓練得到溫度識別模型；

S24、將過濾后的紅外圖像輸入溫度識別模型中獲得最高溫度值和最低溫度值。

進一步地，在步驟S22中，根據RGB色值范圍和過濾條件生成對應的過濾后的紅外圖像的具體過程包括以下步驟：

S221、對紅外圖像進行色值過濾，得到僅有溫度最低區域數字顏色與其余區域為全黑色的圖像；

和僅有溫度最高區域數字顏色與其余區域顏色為全黑色的圖像；

S222、根據圖像中的顏色獲取得到最低溫度區域圖像與最高溫度區域圖像得到過濾后的紅外圖像。