[发明专利]一种输电线路无人机光学遥感自主巡检方法

说明书

本发明涉及一种输电线路无人机光学遥感自主巡检方法，避免了现有无人机自主巡检系统数据完整度要求高，航线编辑繁琐的问题，降低了前期定位数据采集的工作量以及难度，提升了无人机自主巡检的成功率以及效率。首先，通过无人机定位功能采集杆塔位置信息编辑巡检航线；其次，基于光学遥感技术确定输电线路杆塔结构的具体位置，并逐相采集杆塔图像信息；最后，根据采集图像的地理位置信息以及位置关系对采集图像进行命名与整理。

技术领域

本发明公开涉及输电线路运行检测的技术领域，尤其涉及输电线路无人机光学遥感自主巡检方法。

背景技术

随着我国现代化建设的不断发展，电能需求的不断提升促使电力系统规模不断加大，输电线路数量不断增加，结构更加复杂。传统输电线路巡检依赖于人力采集输电线路杆塔信息并检测输电线路运行状态，如今难以满足不断扩张的输电线路规模。

因此，近年来通过无人机替代人力进行输电线路巡检的方法得到了大力的发展，输电线路无人机巡检能够节省大量人力，且避免人为因素的干扰，图像的采集与整理更加规范标准。然而，现有输电线路无人机自主巡检方法多采用精准编辑航线及拍摄点与角度的策略，对于杆塔数据的完整度要求较高，且前期杆塔位置信息采集对于经纬度及海拔数据均有较高要求。

另一方面，随着人工智能等新兴技术的不断成熟，目前基于深度卷积神经网络的光学遥感技术已经得到了广泛的应用。若将其应用到输电线路的巡检工作中能够降低巡检成本，提高巡检效率。

发明内容

本发明的目的是克服了现有技术中，输电线路无人机自主巡检系统对塔库数据完整度要求高、杆塔位置信息工作量大的问题。提出了一种输电线路无人机光学遥感自主巡检方法，通过自动识别杆塔结构的方式，降低了对杆塔数据完整度的要求，简化了航线编辑的工作流程，能够有效提高输电线路巡检效率。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

首先，采集输电线路杆塔位置信息构建杆塔数据库；其次，通过大量历史图片数据训练输电线路杆塔结构识别系统；然后，编辑无人机自主巡检航线，并在巡检过程中搭载输电线路杆塔结构识别系统，采集识别到的杆塔结构图像信息；最后，对采集到的输电线路杆塔图像进行命名与整理，建立输电线路运行状态检测资料库。

进一步的，无人机采集输电线路杆塔位置信息需无人机位于杆塔正上方逐基经纬度位置信息；杆塔信息数据库包括每基杆塔经纬度、全塔高度、杆塔类型，所述的杆塔类型包括直线型或耐张型、单串绝缘子或双串绝缘子。

进一步的，收集输电线路日常巡检不同种类以及角度杆塔结构照片，标注每张图片所包含杆塔结构的电压等级、材质、拍摄角度、结构等信息，作为该系统训练数据库。

进一步的，收集大量输电线路绝缘子照片训练所述输电线路单相绝缘子识别系统，该系统主要包含卷积层、池化层、全连接层。其中，卷积层用于提取原始图像的特征，生成多维特征图；池化层对特征图进行降采样处理，提升系统泛化能力；全连接层以传统神经网络为基础，建立输电线路绝缘子灰度识别系统。

进一步的，在全连接层使用Droupout技术，降低系统过拟合的可能性；在卷积层后面引入激活函数ReLu函数，具有单侧抑制性，使网络具有稀疏激活性；采用RPN技术直接利用深度卷积神经网络进行候选区域的选取；应用Softmax操作替代支持向量机进行目标分类，避免特征图先保留在分类的过程，实现目标检测的准实时操作。

进一步的，根据巡检计划与杆塔位置信息编辑无人机巡检行进航线，编辑无人机巡检行进航行，行进过程中通过摄像头对行进环境进行图像扫描，当识别杆塔结构时，获取图像信息以及相应位置信息。

进一步的，实时识别无人机扫描图像，并将识别结果实时传输到无人机飞行控制器，控制无人机处于杆塔结构最佳拍摄角度，获取杆塔结构图像信息。