[发明专利]一种输电线路故障识别的方法及其系统

权利要求书

1.一种输电线路故障识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

无人机基于自动巡检作业脚本执行电力巡检作业；

在电力巡检作业过程中，基于无人机上的巡查传感设备识别电力巡检设备，并基于电力巡检设备调整巡查传感设备相关参数；

基于调整后的巡查传感设备获取电力巡检路线上的巡检数据；

基于深度卷积神经网络DCNN获取巡检数据中的绝缘子故障信息。

2.如权利要求1所述的输电线路故障识别的方法，其特征在于，所述无人机基于自动巡检作业脚本执行电力巡检作业包括：

通过Matlab开源工具箱和自定义编程将航线规划仿真计算结果生成为kml文件，通过kml文件描述在GoogleEarth的三维地形中显示点、线、面元素；

基于kml文件执行电力巡检作业。

3.如权利要求2所述的输电线路故障识别的方法，其特征在于，所述无人机基于自动巡检作业脚本执行电力巡检作业还包括：

基于自主避障系统避开飞行路径中的障碍物。

4.如权利要求3所述的输电线路故障识别的方法，其特征在于，所述基于自主避障系统避开飞行路径中的障碍物包括：

无人机获取障碍物的深度图象，并基于所述深度图形精确感知障碍物的具体轮廓，实现自主绕开障碍物；和/或

无人机对飞行区域建立地图模型规划合理线路，并基于合理路线实现自主绕开障碍物。

5.如权利要求4所述的输电线路故障识别的方法，其特征在于，所述基于无人机上的巡查传感设备识别电力巡检设备，并基于电力巡检设备调整巡查传感设备相关参数包括：

对杆塔和导线对象进行快速识别，并自动修正拍摄角度，调整相机参数。

6.如权利要求5所述的输电线路故障识别的方法，其特征在于，所述基于深度卷积神经网络DCNN获取巡检数据中的绝缘子故障信息包括：

提取巡检数据中的图像数据或者视频数据；

对所述图像数据或者视频数据进行信息处理；

对信息处理后的图像数据或者视频数据进行图像预处理；

对预处理后的图像数据或者视频数据进行绝缘子前景提取；

基于绝缘子提取算法对绝缘子前景提取处理后的图像数据或者视频数据进行绝缘子特征提取；

对绝缘子缺陷进行检测获取绝缘子故障信息。

7.如权利要求6所述的输电线路故障识别的方法，其特征在于，所述对所述图像数据或者视频数据进行信息处理包括：

进行色彩空间转换；

进行灰度图像转换；

获取像素信息；

进行直方图计算。

8.如权利要求7所述的输电线路故障识别的方法，其特征在于，所述对信息处理后的图像数据或者视频数据进行图像预处理包括：

进行直方图均衡化；

进行灰度拉伸处理；

进行中值滤波处理；

进行形态滤波处理。

9.如权利要求8所述的输电线路故障识别的方法，其特征在于，所述对预处理后的图像数据或者视频数据进行绝缘子前景提取包括：

基于边缘检测算法进行数据处理；

基于图像分割算法进行数据处理。

10.一种输电线路故障识别的系统，其特征在于，所述系统用于执行如权利要求1至9任一项所述的方法。