[发明专利]基于图像识别的GIS隔离/接地开关状态检测方法及系统

说明书

本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种基于图像识别的GIS隔离/接地开关状态检测方法及系统，该方法包括：获取图像帧序列进行处理；基于深度学习算法，确定图像中开关动触头判定区域；基于图像识别算法，提取图像中开关区域边缘轮廓，提取图像中开关区域水平和垂直线；根据水平和垂直线在相应方向的投影判断此刻分合闸状态。本发明实现了暗光环境下对GIS隔离/接地开关分合闸过程中开关状态的检测。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种基于图像识别的GIS隔离/接地开关状态检测方法及系统。

背景技术

GIS设备因其占地面积少、性能稳定等优点，在电力系统内被大量运用。由于GIS设备是密封型设备，与传统的敞开式设备相比，直观性不强，无法直接用观察触头接触情况，判断GIS隔离/接地开关触头分合闸是否到位，一旦发生触头分合闸不到位，则会引起设备事故，造成经济损失，甚至危害人身安全。且GIS设备发生事故时，处理难度较大，恢复供电慢，事故处理费用高，为GIS设备使用带来隐患。近期多起500千伏变电站内GIS由于传动部件问题发生多起放电故障。某变电站GIS隔离开关在分闸操作时传动拉杆脱落，导致隔离开关实际在合闸位置，后台指示在分闸位置，隔离开关与接地开关之间失去电气闭锁，在合接地开关时主回路接地故障，造成停电事故。因此，在操作过程中准确判断GIS隔离/接地开关实际是否到位是十分重要的。

由于GIS隔离/接地开关的分闸与合闸、以及有故障和无故障时的机械状态不同，对应的开关位置不一样，所以可以通过观察其开关位置来判别它的分合闸状态。图像识别技术是依据其机械状态变化所带来的视觉效果的变化，将开关在不同状态下的图像进行收集分析处理，最后得到开关实际机械状态信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像识别的GIS隔离/接地开关状态检测方法及系统，实现了对GIS隔离/接地开关分合闸过程中开关状态的检测。

本发明采用的技术方案如下：

根据本公开的一方面，提出一种基于图像识别的GIS隔离/接地开关状态检测方法，包括：

获取GIS隔离/接地开关分合闸视频图像；

对视频图像进行预处理；

将预处理后的图像输入预先构建的识别模型，提取开关动触头判定区域；

提取所述开关动触头判定区域的水平和垂直边缘；

提取所述开关动触头判定区域的水平和垂直线；

根据水平和垂直线在水平方向的投影判断GIS隔离/接地开关的分合闸状态。

进一步的，所述获取GIS隔离/接地开关分合闸视频图像，包括：

采集暗光情况下GIS隔离/接地开关分合闸视频图像，并提取图像帧序列；

将图像帧序列进行标准化格式转换和压缩。

进一步的，所述对视频图像进行预处理，包括：

对视频图像依次进行灰度化，直方图均衡化，中值滤波，以及消除噪声并消除连通区域处理。

进一步的，预先构建识别模型，包括：

采集不同光亮情况下正常GIS隔离/接地开关分合闸过程视频图像；

对视频图像进行预处理构成训练集；

采用深度学习算法提取训练集图像中的开关区域特征值，建立卷积神经网络，对训练集进行训练，构建识别模型，用于识别开关动触头所在区域。

进一步的，所述提取所述开关动触头判定区域的水平和垂直边缘，包括：

对开关动触头判定区域采用Canny滤波进行边缘提取；