[发明专利]基于人工智能的输电线路外部隐患预警系统及方法

说明书

基于人工智能的输电线路外部隐患预警系统及方法，包括安装在高压输电线路塔杆上的前端设备和监测子站主机，前端设备和监测子站主机连接，监测子站主机与远程的后台监测系统通讯连接，监测子站主机、后台监测系统与神经网络模块连接。利用部署在核心处理运算模块的轻量级网络进行异物检测，根据后台监测系统的异物检测情况，向移动终端、监测子站主机和前端设备的警示器发出不同的警戒信息。核心处理运算模块以及后台监测系统中的视频服务器均部署有智能检测外部隐患物的智能检测算法，构成了外部隐患物检测的两道防线，不仅可以及时、快速地发现外部隐患物，同时有效降低了单一智能检测算法造成的误检和漏检，提高了自动化监测的效率和精确率。

技术领域

本发明涉及输电线路安全监测领域，具体涉及一种基于人工智能的输电线路外部隐患预警系统及方法。

背景技术

随着中国输电需求的持续增长和电力系统规模的不断扩大，电力系统中输电线路的安全性和稳定性越来越重要。由于输电线路大部分都架设在自然环境和工程现场下，不可避免地会受到吊车、叉车和山火等外部隐患物的侵害。若是不能及时发现并对外部隐患物进行相应处理和清除，将可能导致不可预料的电力事故，造成线路故障跳闸，影响工厂、医院等重要负荷的用电以及社会的正常运转。因此，及时发现造成线路故障的外力破坏隐患物是非常重要而且有必要的。

目前，针对输电线路的外部隐患物的检测主要有人工巡检和无人机巡检。传统的人工巡检主要通过有经验的电力工作人员对可能出现隐患的区域进行巡视。这种方法受地理环境和天气条件限制，不仅巡线时间长，检测效率低，而且很容易由于地质灾害等不可控因素威胁人身安全发生事故；无人机巡检虽然突破了地理环境等因素的限制，但由于当前的无人机不具备智能识别外部隐患物的能力，巡检拍摄回来的图片仍然需要通过有经验的电力工作人员进行筛查，检测流程不仅枯燥，而且需要耗费大量的时间，不能及时且快速发现外部隐患物。除此之外，较长的筛查时间会使人视觉疲劳，导致误检和漏检。与上述的两种传统检测方法相比，基于计算机视觉技术的外部隐患物检测方法可以大大减少判别时间，有效提高判别效率和准确率，已经成为当前输电线路安全监测领域的研究重点。然而，研究人员主要关注于外部隐患物的检测算法的研究，而对基于检测算法的监测系统的研究鲜有涉及。因此，研究一种能够及时、快速的输电线路外部隐患物智能监测系统是非常重要而且必要的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于人工智能的输电线路外部隐患预警系统及方法，通过对基于人工智能的输电线路外部隐患预警系统及方法。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

基于人工智能的输电线路外部隐患预警系统，包括安装在高压输电线路塔杆上的前端设备和监测子站主机，前端设备和监测子站主机连接，监测子站主机与远程的后台监测系统通讯连接， 监测子站主机、后台监测系统与神经网络模块连接，前端设备用于采集现场环境图像，并将采集到的数据发送至监测子站主机，监测子站主机对图像进行预处理和智能分析监测后判断是否有外物入侵，并控制前端设备进行现场告警。

前端设备和监测子站主机整合在主机内，并统一置于高压输电线路塔杆上

上述的前端设备包括云台摄像机和警示器，云台摄像机与监测子站主机内的视频采集模块输入端连接，监测子站主机内还设有核心处理运算模块和通讯与传输模块，核心处理运算模块输入端与视频采集模块输出端连接，核心处理运算模块输出端与警示器连接，核心处理运算模块和通讯与传输模块通讯连接，通讯与传输模块与后台监测系统连接。

前端设备中的云台摄像机可根据检测区域的不同分别采用高清网络枪机和自动跟踪球机。

监测子站主机中的视频采集模块可以对前端设备的视频信号进行视频流采集，获取包含一定帧数的视频流包，并根据不同的视频流编码方式对其进行解码，同时将获取到的当前帧图像作为输入信号发送给监测子站主机的核心处理运算模块。