[发明专利]基于机器视觉自动识别电网异物的方法及系统、设备

说明书

本发明提供了一种基于机器视觉自动识别电网异物的方法及系统、设备及存储介质，该方法包括：通过飞行机器巡检电网，由视觉系统采集运动目标的图像，将图像传输至嵌入式系统进行图像评价，再回传至地面端进行处理；计算图像的光流场，对光流场进行阈值分割，得到运动目标的区域并统计运动目标的特征信息；根据Camshift算法对运动目标的区域进行特征提取、匹配和跟踪，自动检测识别运动目标。该方法提高了工作人员对线网维护保养的效率与精度，具有较好的适应性和抗干扰能力，且运用基于Kalman滤波改进的Camshift跟踪算法能够有效解决异物图像大面积颜色干扰和目标易受到遮挡时容易丢失跟踪目标的问题，并且改进算法的识别准确率和跟踪效果都有所提高。

技术领域

本发明属于电网智能巡检领域，尤其涉及一种基于机器视觉自动识别电网异物的方法及系统、设备及存储介质。

背景技术

近年来随着轨道交通的发展，铁路的电气化覆盖率也不断提高，没有了电力供应的列车将会失去动力，不仅影响到列车的正常行驶而且对于客运专列还会影响旅客的体验，因此供配电线网作为是唯一供电设备，是轨道交通的“大动脉”。接触网是特殊形式的输电线，作为一个没有“保护层”的供电设备，它一般都是裸露在外，在大风季节，经常有异物被吹到接触网设备上，导致异物侵入设备限界，从而造成交通安全事故。城市轨道交通，高速铁路，地铁等，一旦遇到接触网悬挂异物的问题，引起接触网故障导致停电，造成的影响不可估量。

接触网有以下8种常见的侵害类型，即轻飘物侵害、广告牌侵害、侵限树木和危树侵害、上跨建筑物侵害、设备环境破坏造成的侵害、设备物理性受损的机械侵害、鸟类筑巢侵害、烟尘粉尘等污染侵害。其中由于大风天气，导致漂浮异物悬挂上接触网的现象特别严重，这类异物一般有气球、风筝、树枝、孔明灯、塑料袋、编织袋和海报等一系列面积或体积较小的轻质物品。

悬挂型异物的主要特性有质量轻容易随风漂浮，大多数物品燃点低，易缠绕等，这些异物可能引起弓网关系的恶化，因为它们侵入了供电设备的限界，使受电弓引流的质量变差，产生刮碰，降低弓网使用寿命，并会产生火花，拉弧从而引起安全事故。有些情况下还会造成供电短路、跳闸停电，耽误乘客的出行，甚至使行车安全受到威胁，引致的经济损失无法估算。

接触网悬挂异物时造成的后果和影响主要有以下几个方面：

(1)异物悬挂于接触网上对城市轨道交通有很大的影响，是一个重要的安全隐患，如果不及时清除还会影响在轨列车运行，严重时将直接导致运营中断。

(2)由于接触网在高处，工作人员不能直接操作，对悬挂的异物进行处理具有一定的难度，经常会出现即使使用绝缘设备也没能将异物清除的情况，有必要对接触网进行停电，再通过走线上塔的方式处置，处理不及时会影响列车高峰时段运营。

(3)当列车无法越过异物，或者在尝试越过异物的过程中，使列车供电系统受到影响造成列车不能正常行驶，而要进行大批乘客的疏散，将会对乘客及城市轨道交通运营服务有很大影响，导致服务质量下降，影响公司和企业品牌形象。

目前针对供配电线网异物检测与识别具有以下一些主要问题：

(1)传统的人工检测的运维模式，不适应轨道交通发展需要

传统的轨道交通运维模式，针对供配电线路巡检和异物检测与清除的任务，主要依靠的是人力；通过人工巡检，对轨道交通设备进行运检和对列车运行环境进行监测，遇到输电线路悬挂有异物的情况时，根据实际情况，选择带电处理或停电处理。随着轨道线路网的日益扩大，巡线的工作量也日益加大，单纯依靠人力的方法带来人力成本的剧增，检测识别效率的低下，此种模式显然不适应轨道交通系统发展需要。

(2)缺乏高效的自动识别方法，复杂动态背景下识别精度不高