[发明专利]一种用于输电线树障隐患的测距方法

说明书

本发明提供了一种用于输电线树障隐患的测距方法，属于输电线路智能运检领域，所述方法包括：建立模型，获取可见光图片的深度图、导线分割像素位置、树障分割像素位置、导线深度信息和树障深度信息；通过相机内参矩阵将导线深度信息转换为导线点云，将树障深度信息转换为树障点云；对树障点云进行分块处理，计算分块树障点云与导线点云的最小欧氏距离，将最小欧氏距离作为每一块树障点云与导线的最小距离，选取所有分块树障点云与导线的树线最小距离的最小值作为最小树线距离。本发明对树障点云分块进行最小树线距离测量能够降低由于重建生成的大量树障点云对硬件设备要求，并极大的增加了方法的实时性。

技术领域

本发明涉及输电线路智能运检领域，尤其是涉及一种用于输电线树障隐患的测距方法。

背景技术

随着国民经济的快速发展，作为电力系统的重要组成部分的电力输电线路的数量也越来越多。其的可靠安全运行直接关系着电网供电可靠性。但是在电力输电线路实际运行过程中，面临着多种多样的隐患威胁，其中线路走廊内的树木是输电线路极大的安全隐患，不断生长的树木在靠近输电线路时会造成输电线路闪络、跳闸事故，这也严重影响着输电线路安全运行。如何及时发现、处理和预防树障隐患并且保障电力输送安全成为输电运维人员关注的重要问题。

中国发明专利名称：一种输电线隐患距离的计算方法及终端，专利号：CN114066985A公开一种输电线隐患距离的计算方法及终端，获取输电线路通道的二维图像数据与三维点云数据；对二维图像数据进行深度估计，得到与所述二维图像数据对应的深度图，并基于所述二维图像数据与所述深度图使用预设目标轮廓提取网络进行轮廓提取，得到二维隐患轮廓；基于所述二维图像数据与所述三维点云数据确定所述二维隐患轮廓对应的三维隐患轮廓；根据所述三维点云数据确定输电线位置信息，并根据所述输电线位置信息与所述三维隐患轮廓计算得到所述输电线与所述隐患的目标最短距离。

但是现有输电线隐患距离数据来源和计算过程复杂，测量精度较低。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明使用基于深度学习的输电场景静态物体图像分割模型提取导线和树障像素位置，结合深度图和相机内参矩阵实现基于单张图片的导线，树障三维重建，极大的降低了输电场景景物点云重建的成本和时间。对树障点云分块进行最小树线距离测量能够降低由于重建生成的大量树障点云对硬件设备要求，并极大的增加了方法的实时性。

本发明采用的技术方案如下：

一种用于输电线树障隐患的测距方法，包括如下步骤：

建立单目深度估计模型、输电场景静态物体图像分割模型；

采用单目深度估计模型对输电线路可见光图片进行场景景物的单目深度估计，获取可见光图片的深度图；

采用输电场景静态物体图像分割模型对输电线路可见光图片中的静态景物进行图像分割获取导线分割像素位置、树障分割像素位置；

将导线分割像素位置、树障分割像素位置分别与可见光的深度图结合，获取导线深度信息和树障深度信息；

通过相机内参矩阵将导线深度信息转换为导线点云，将树障深度信息转换为树障点云；

对树障点云进行分块处理，计算分块树障点云与导线点云的最小欧氏距离，将最小欧氏距离作为每一块树障点云与导线的最小距离，选取所有分块树障点云与导线的树线最小距离的最小值作为最小树线距离。

本发明的有益效果为：