[发明专利]基于计算机视觉的高压输电线路故障识别方法

说明书

基于计算机视觉的高压输电线路故障识别方法，涉及高压输电线路运行状态监测技术领域。本发明是为了解决现有的高压输电线路在线监测系统误报率较高的问题。步骤一、根据边缘检测算法对输电线路图像进行边缘检测，得到强边缘图像，从强边缘图像中获得边缘端点和边缘方向，由于边缘端点的梯度方向与边缘方向垂直，根据边缘端点的梯度方向选择边缘连接窗口，根据霍夫变换的方法在边缘连接窗口内筛选边缘连接点，将边缘连接点连接成边缘图像；步骤二、采用基于相位编组的输电导线检测算法从输电线路图像的边缘图像中筛选出输电导线；步骤三、对输电导线进行处理，识别输电线路上的故障。它用于输电线路故障识别。

技术领域

本发明涉及一种基于计算机视觉的高压输电线路故障识别方法，属于高压输电线路运行状态监测技术领域。

背景技术

随着国民经济的发展，各行各业对电力的需求不断扩大，我国的高压输电线路总长度已越居世界第二。如何提早预防、及时发现危害输电线路的安全隐患，成为保障电力供应的一项重要基础工作。釆用先进技术对高压输电线路进行监控、分析和处理，切实保障安全供电受到了电力行业极大的关注和重视。

近年来，虽然陆续研制了一些输电线路监测设备，但是这些设备的报警功能存在误报警较高、报警种类少，图像传输延时长、质量差的问题。因此，在保证图像传输质量的前提下，实现对高压输电线路的危险状态和线路周边的危险物体自动监测，降低误报率，是供电企业迫切需要解决的问题。

目前对于高压输电线路的在线监测主要包括绝缘子污秽在线监测、输电线路导线舞动在线监测、输电线路覆冰在线监测等。但各种在线监测系统更多的是针对某一项或几项监测内容进行监测，存在报警类型少的问题。同时，高压输电线路所处环境复杂，现有的图像处理方法很难在复杂的背景中精确地定位与识别输电线路，从而导致监测系统的误报率较高。

发明内容

本发明是为了解决现有的高压输电线路在线监测系统误报率较高的问题。现提供基于计算机视觉的高压输电线路故障识别方法。

基于计算机视觉的高压输电线路故障识别方法，所述方法包括以下步骤：

步骤一、根据边缘检测算法对输电线路图像进行边缘检测，得到强边缘图像，从强边缘图像中获得边缘端点和边缘方向，由于边缘端点的梯度方向与边缘方向垂直，根据边缘端点的梯度方向选择边缘连接窗口，根据霍夫变换的方法在边缘连接窗口内筛选边缘连接点，将边缘连接点连接成边缘图像；

步骤二、采用基于相位编组的输电导线检测算法从输电线路图像的边缘图像中筛选出输电导线；

步骤三、对输电导线进行处理，识别输电线路上的故障。

本发明的有益效果为：

本申请首先对监测系统采集到的输电线路图像使用边缘检测算法进行边缘检测，然后采用基于相位编组的输电导线检测算法进行导线检测。本申请使用边缘检测算法和基于相位编组的输电导线检测算法结合的方式，能够准确、快速的从输电线路图像的边缘图像中筛选出输电导线，与现有技术相比，有效的解决了误报的问题。

最后对高压输电线路覆冰、绝缘子掉串、线路断股、线路周围异物进行识别。当高压输电线路出现故障时，利用无线通信系统将故障类别传送到监控中心，实现故障的报警，利用该发明能够准确的检测出故障原因。

附图说明

图1为具体实施方式一中所述基于计算机视觉的高压输电线路故障识别方法的流程图；

图2为边缘端点、梯度方向和边缘方向的示意图；

图3为边缘图像中每个像素的梯度方向和每个分区内拟合该区内像素所成的直线法线与x轴夹角图；

图4为标号(1)至(8)8个边缘连接窗口的示意图；

图5为标号(1)至(8)8个区域内的输电导线交叉点匹配模版；