[发明专利]一种基于聚类分析的输电线路覆冰检测方法和系统

说明书

技术领域

本发明属于输电线路巡检领域，涉及到数字图像处理技术和模式识别技术，特别是涉及一种基于聚类分析的输电线路覆冰检测方法和系统。

背景技术

对于架空输电线路，由于长期暴露在自然环境中，存在人为或自然的破坏和线路老化问题，还要经受污秽、雷击、风雪、洪水和鸟害等外界因素的侵害。以上因素会促使线路上设备老化，如果不及时发现和消除这些隐患就有可能引发各种故障甚至出现事故，会影响电网的安全运行和电力系统稳定。架空输电线路上的覆冰，已经给世界上许多地方的架空输电线路带来了很多影响。近几年来，我国也同样遭受到了大范围的冰灾事故。覆冰对架空输电线路会造成绝缘子损坏、断线、杆塔倒塌等严重危害。通过输电线路在线监测系统，工作人员可以及时了解输电线路的现场状况，以便在输电线路上覆冰过厚时，及时采取除冰措施，避免重大事故的发生，为电力系统的安全运行提供保障。但是工作人员需要长时间坚守在监视器前，造成人力资源的浪费，而且容易由人为因素导致险情不能及时被发现。

传统的输电线路覆冰监测方法大多数采用模拟检测法技术，模拟检测法的优点是取材很简单、安装方便，只需要靠近输电线路放置，但是这种方法的缺点是获得摸拟材料的覆冰数据很难。名称为“一种基于模糊逻辑的覆冰厚度预测方法”的专利公开一种根据输电线路现场温度、湿度、风速及导线温度数据，从而综合得出输电线路覆冰厚度的方法。所述方法采用拉力测量方式，但是拉力传感器本身材质的特点使得串接绝缘子施工难度高，会影响到绝缘子，对线路安全存在影响。

近些年来，随着计算机技术和图像处理技术的快速发展，研究人员开始逐步采用基于图像的覆冰检测技术，从而促使架空输电线路覆冰检测的准确率和可靠性在一定程度上得到提高。名称为“架空线路覆冰厚度的视觉检测方法”的专利公开的方法是：首先进行图像分割，获得图像输电线路的所在区域，然后基于Makkonen模型对输电线路进行覆冰载荷、覆冰厚度、杆塔受力及导线受力进行实时监控和监测，通过统计输电线路区域与整幅图像的像素比例来计算覆冰的厚度，但是该方法在分割图像获得输电线路所在区域时，分割效果不理想；名称为“输电线路图像采集装置及输电线路覆冰厚度检测系统”的专利公开了一种检测系统，所述的系统通过将摄像部件设置在输电线路上直接对导线及覆冰导线厚度进行测量，实现了固定输电线路图像采集装置与输电线路的相对位置，该系统获得的图像较稳定，不用做图像去抖、去噪操作，但是该装置在复杂条件下，如大风、沙尘天气，摄像部件工作不稳定。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于聚类分析的输电线路覆冰检测方法和系统，该检测方法无论从检测时间还是检测效果上都取得了显著的成果，能满足实际复杂环境应用需要。

为实现上述目的，本发明提供一种基于聚类分析的输电线路覆冰检测方法，

其特征在于包括下列步骤：

1、从视频监控终端或视频录像中提取相邻帧图像；

2、对提取相邻帧图像进行图像的预处理；

3、利用基于聚类分析理论，对输电线路图像进行图像分割；

4、与无覆冰输电线路进行对比，判断输电线路是否覆冰；

5、根据输电线路在图像中的特征，采用连通区域标识来定位输电线路的位置。

 所述的对提取相邻帧图像进行图像的预处理，首先检测出图像中和输电线路有关的关键区域，然后将关键区域的图像进行灰度化，得到灰度图；

  （1）

其中为图像中像素点坐标，，m 为图像高度，，n 为图像宽度， 分别为像素点坐标为的红、绿、蓝通道的像素值， 为像素点坐标的灰度值，灰度化图像后再对关键区域的图像进行图像平滑，过滤噪声，图像平滑采用中值滤波的方法。

 所述的基于聚类分析理论对输电线路图像进行图像分割，采用一种改进的模糊C-均值聚类算法，设样本集属于p维欧式空间，即,.首先将样本集分成不同的类，即c个互不相交的子集合，其中c为类别数，每一个类内反映在图像的特征上有很强的内聚性，而类与类之间有较大的类间差，即

 

式中，，是加权指数，n为图像中的像素数或模式数，c为预先设置的类别数1<c≤n；