[发明专利]基于目标识别与重建的输电导线在线监测方法及系统

说明书

本发明涉及基于目标识别与重建的输电导线在线监测方法和系统，包括以下步骤：获取杆塔上方空间的图像信息，基于图像信息识别导线的危险区域，生成预警预告信息；基于预警预告信息确定激光点云数据的采样范围和采样周期；利用激光点云数据获取危险距离；当危险距离满足安全条件，结束工作；当危险距离不满足安全条件则根据危险系数发出安全预警。利用监控影像的实时性提高对危险物的识别速度，满足输电线路监测实时性要求；利用激光雷达扫描的点云数据，提高危险距离计算的准确程度，综合最小垂直距离、最小净空距离、最小水平距离及危险距离、危险目标大小、危险目标高度、输电线安全保障等级等参数实现对输电导线的在线监测安全预警。

技术领域

本发明涉及突发事件处置领域，具体为基于目标识别与重建的输电导线在线监测方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着电网覆盖范围的扩展，输电线路数量逐年增加，由于其具有分布范围广、传输距离远的特点，在运行中容易受到各种恶劣的外界环境影响发生事故。近年来随着城市建设发展，施工现场或人为活动产生外力破坏导致的输电线路跳闸事故明显增多。据统计在外力破坏故障原因中，超过八成是由大型机械和空中漂浮物等移动危险物引起的，这对整个电网的安全运行都造成了严重的威胁。

因为外力破坏事故具有偶发性和不可预测性，传统的人工巡线已经无法有效保障输电线路的稳定安全运行。

为了应对目前人工巡线的问题，目前的几种较为常见的方法有：

(1)在输电线路或杆塔上安装激光雷达探测器构建防外力破坏安全监测系统，但受限于激光信号传播距离短且数据量大导致监控范围比较小；

(2)设置输电线路远程视频安全在线监控装置，该方法实时性较强且监测范围广，但仍需要人工判断，自动化程度不高；

(3)视频监控系统基础上应用背景建模以及直线检测算法，跟踪大型机械吊臂并自动预警，但该方法判据指标单一易造成误报；

(4)采用深度神经网络提取目标的多特征来代替单一特征，但深度神经网络算法耗时长，难以在输电线路防外力破坏这类实时性要求较高的工程应用中实现。

以上几种方法存在多种问题，难以满足对输电线路监测的实时性和准确性的要求。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供基于目标识别与重建的输电导线在线监测方法及系统，利用杆塔上方空间的图像信息获得预警预告，利用激光点云信息判断危险物与导线的最小距离，实现输电线路运行环境的安全预警，能够提高识别速度以满足输电线路监测实时性要求，提高预警方法的可靠性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供基于目标识别与重建的输电导线在线监测方法，包括以下步骤：

获取杆塔上方空间的图像信息，基于图像信息识别导线的危险区域，生成预警预告信息；

基于预警预告信息确定激光点云数据的采样范围和采样周期；

利用激光点云数据获取的危险距离判断是否满足安全条件；当危险距离满足安全条件，结束工作；当危险距离不满足安全条件则根据危险系数发出安全预警。

基于图像信息识别导线的危险区域中，通过预先建立导线通道的危险区域范围，设定危险区域边界。

基于图像信息识别导线的危险区域中，对监控影像进行边缘检测，给定危险区域边界集合，根据各边界集合的位置坐标及矢量角度，计算边界集合的相似度，如果相似度大于阈值，判定危险区域边界范围内出现危险目标。

预警预告信息包括危险区域位置、危险区域边界范围、危险目标类型及特征库和危险目标高度。