[发明专利]基于视觉注意机制的标靶图像识别输电线路状态监测系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于视觉注意机制的标靶图像识别输电线路状态监测系统，属于输电线路状态监测系统技术领域。

背景技术

输电线路状态监测系统是国家智能电网建设，打造统一坚强智能化电网的重要环节，是以通信、信息和控制技术为支撑的智能监测系统，是实现输电线路的外力破坏、杆塔倾斜、导线温度、污秽、覆冰、风雨、风偏、舞动、通道状况的全天候在线监测应用系统，是实现线路运行状态评估、故障诊断、状态检修和风险预警，实现线路运行状态的可控、能控和在控的重要手段和有效方法。导线弧垂、导线温度和导线周围环境气象状况是高压输电线路设计和运行时的主要技术指标，由于线路运行负荷加大引起导线温度升高，这将造成导线弧垂变化；另外，因为导线覆冰灾害以及线路通道内树木生长高度等周围环境变化，也会使得导线高度处于不安全运行状态。虽然在设计导线的初始阶段已经考虑了以上诸多因素，但由于高压输电线路横跨山沟、河流、道路、森林等地区，线路的运行状态仍然需要不定期维护；除此之外，输电线路超负荷运行等客观因素的存在，会增加线路运行状态的安全隐患。

近几年来，输电线路状态监测系统已经在全国电网当中大面积的推广应用，对灾害预测、状态检修、提高电网安全输送能力起到了很大的作用，但通过一段时期的实际应用出现了诸多问题和矛盾，主要集中体现在如下几个方面：

现有基于图像识别的输电线路状态监测系统的传统做法是：对导线和绝缘子图像进行直接的处理和识别，这种方法在复杂背景情况下，比如大雾、沙尘、冰雪、昏暗光线以及混乱景物等背景环境下采集到的图像，线路或绝缘子缺少明显的特征，对目标图像识别带来很大困难，虽然技术上做了大量的图像算法研究和实践，但都是基于事后处理办法，算法中带有像素补偿、模糊规则推理和图像配准等事后技术处理手段，准确性和可靠性的提高都依赖于经验数据统计和分析，使得现有的基于图像识别的输电线路状态监测系统仅仅是定性监测。

高压输电线路大部分地处山林河流或野外空旷地区，在复杂环境背景和气候条件下，比如大雾、沙尘、冰雪、昏暗光线等，直接拍摄到的导线和绝缘子照片常常场景混杂。要从这些照片中较精确的识别导线和绝缘子，已有文献、专利和试制性的基于图像识别的输电线路状态如导线弧垂、导线覆冰、杆塔倾斜、导线风偏、导线舞动、绝缘子裂纹等监测系统传统做法是彩色图像转化为灰度图像，灰度图像二值化处理后得到的图像，往往背景图案和导线及绝缘子交织在一起，特别是负责环境背景和恶略气候条件下照片，经过处理后的导线及绝缘子仍然轮廓模糊，已有文献和产品出现了很多图像算法，技术手段也不断提升，直接图像识别成功率和可靠率都不高，只有依赖后处理技术进行补偿。

对于整个综合处理和判断分析过程的核心技术，已有报道的输电线路状态监测系统状态预测有很多种方法，其中基于BP神经网络的状态预测方法是目前中研究最深入，应用最为广泛的一种应用模型，利用人工神经网络的学习功能，用大量的样本对其进行训练，调整连接权值和阈值，然后就可以利用已经确定的网络对通过状态监测获得的时间序列数据进行预测。但目前输电线路在线监测系统状态监测应用还只有不到5年时间，基于BP神经网络技术的状态监测和预测，系统存在着在样本数据较少的情况下造成预测结果不稳定从而照成应用推广能力差等问题。

综上所述，现有的输电线路状态监测系统仍然存在急需改进的地方。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种基于视觉注意机制的标靶图像识别输电线路状态监测系统，在达到同等功能要求和满足国家电网相关技术规范的件下，实现技术和性能的全面改进提升，实现在任何复杂天气条件如大雾、沙尘、冰雪、昏暗光线等的全天候在线监测，并大幅提高图像识别效率和输电线路状态检测准确度，从而能有效的解决上述现有技术中存在的问题。

本发明目的通过下述技术方案来实现：一种基于视觉注意机制的标靶图像识别输电线路状态监测系统，所述系统包括设于杆塔上的监测装置和线路上的监测装置以及监控中心，

所述杆塔上的监测装置包括数据图像采集终端、主控单元和风光互补系统，

数据图像采集终端，采集现场监测数据和视频图像，提供给主控单元，并接受主控单元的控制；包括温湿度传感器、风速风向传感器和CCD高清摄像机；

主控单元，铁塔上安装负责数据处理、系统控制和数据传输；

风光互补系统，采用太阳能和风能给监测装置提供电能；

所述线路上的监测装置包括线路上的采集终端、线路上的主控单元和电流感应取电装置，

线路上的采集终端，包括温度传感器和标靶；