[发明专利]一种输电线路反事故措施智能统计方法

说明书

本发明涉及一种输电线路反事故措施智能统计方法；包括：S1：输入需要识别的输电线路杆塔照片，S2：遍历输电线路杆塔图片；S3：对图片的铁塔类型和挂点类型进行识别；S4：若识别成功则获取识别铁塔类型及挂点类型，并在截取图片中进行标记，保存图片，同时记录识别结果，进入S6；若识别失败则进入S5；S5：判断图片是否遍历结束；若没有，则返回S2；若完成，而且均识别失败，则保存不识别的原始图片并在记录识别结果，进入S6；S6：识别结束，输出识别结果、截取的部件图片和不识别图片。S7：二次识别，S8：根据交叉跨越信息和图像识别结果，统计反措情况。本发明所述的输电线路反事故措施统计全面、效率高。

技术领域

本发明涉及高压输电线路运检领域，更具体地，涉及一种输电线路反事故措施智能统计方法。

背景技术

近年来，随着经济发展电力供应需求也逐年增加，高压输电线路作为保证电网稳定运行的大动脉，其重要意义不言而喻。为了保证高压输电线路的安全稳定运行，输电线路运维单位制定了一系列严格的反事故措施，凡是满足相关条件的输电线路都必须按照制定措施进行整改，以提高输电线路的整体安全系数。然而现有的输电线路反事故措施实施存在着以下三方面的问题：一、需要开展反措的线路统计信息不全面，存在错漏，造成存在该实施反事故措施而实际没有开展整改的情况。输电线路分布点多面广，传统的输电线设备信息统计方法只能依靠人工观察、拍照，或者查阅资料统计记录，经过人工统计汇总得出需要实施反事故措施的输电线设备信息，然而人工统计往往容易出现错漏。经调查，一个运维人员往往需要担负四五十公里输电线路的运维责任，过重的工作负担再加上运维人员素质参差不齐，部分人对反事故措施的实施条件不甚了解，因此很容易出现统计数据不全面，存在该实施反事故措施而实际没有开展整改的情况，造成了设备的安全隐患。二、反措工作效率低下，耗时过长，不能及时处理安全隐患，保证线路的安全稳定运行。传统的反措信息统计需要依靠人工开展，统计汇总得出，因此往往需要专门负责人员与线路运维人员反复沟通核实统计信息，存在错漏情况还需反复修改，这就造成了反措工作耗时过长，效率低下问题，不能及时安排线路隐患的整改，保证反措实施的及时性。三、存在着重复统计信息，浪费人力物力资源的现象。由于传统的反措设备信息人工统计容易出现错漏的问题，线路运维单位为了保证统计信息的正确可靠往往要求运维人员重复统计，开展多次的线路设备信息核对工作，因此造成了反事故措施工作效率低下，需要反复开展相同的统计工作，既占用了运维人员的时间，造成不必要的工作负担，还浪费了大量的人力物力资源。因此亟需一种灵活高效的输电线路反事故措施智能统计方法，以提高反措的工作效率，节省大量的人力物力资源的同时，保证反措的全面开展，提高输电线路的整体安全系数，保证线路的安全稳定运行。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的输电线路反事故措施统计不全面、效率低的缺陷，提供一种输电线路反事故措施智能统计方法。

所述方法包括以下步骤：

S1：输入需要识别的输电线路杆塔照片，

S2：利用固定大小的检测窗口，遍历输电线路杆塔图片，截取固定尺寸大小的图片进行识别；

S3：对S2截取的图片进行识别，依据前期训练的Fast R-CNN铁塔类型及挂点识别模型，对图片的铁塔类型和挂点类型进行识别；

S4：判断识别结果；若识别成功则获取识别铁塔类型及挂点类型，并在截取图片中进行标记，保存图片，同时记录识别结果，进入S6；若识别失败则进入S5；

S5：判断图片是否遍历结束；若没有遍历完成，则返回S2截取其他的图片进行识别；若图片均遍历完成，而且均识别失败，保存不识别的原始图片并在记录识别结果，进入S6；

S6：识别结束，输出识别结果、截取的部件图片和不识别图片。对于不识别的结果可人工判别与标注，完善数据集，增量训练更新模型。对于已识别结果，将截取的部件图片再次输入模型，进行二次识别，进入S7。