[发明专利]一种区域电力设施状态分析方法及图像采集方法

说明书

本发明公开一种区域电力设施状态分析方法及电力设施图像采集方法，电力设施状态分析方法包括：获取待分析电力设施的图像信息，及图像采集点的地理位置信息；对图像进行预处理，然后输入预先训练的深度网络模型，得到图像中电力设施的识别结果；将识别结果与对应的地理位置信息进行结合，生成矢量数据，融合至区域地图中，得到相应地理位置处包含电力设施识别结果的区域电力数据地图。结合电力设施图像采集方法，本发明能够方便的采集电力设施图像信息，进而对电力设施的状态进行识别，识别结果快速准确，使得管理人员能够迅速构建数据地图，对现有的电力数据进行巡检更新，辅助进行电力规划布局，了解电力设施现状，提高电力设计、巡检效率。

技术领域

本发明涉及电力设施维护技术领域，特别是一种区域电力设施状态分析方法及电力设施图像采集方法。

背景技术

随着经济社会的快速发展，电力设施的覆盖范围大大增加，许多的荒山野岭、零星村落也都基本实现了覆盖。台风、雷击等气象因素，以及山体滑坡等地质灾害都会电力设施造成伤害，例如电线中断、线杆倾倒等情况时有发生。电力设施建设完成后，需要定期进行巡检，以确保设施的正常运行。

目前的巡检主要有人工巡检、直升飞机巡检、遥感卫星巡检等手段，其中，人工巡检劳动强度大、效率低，受地势因素影像，巡检作业也多有不便；直升飞机巡检需要由专人驾驶飞机进行作业，所花费的代价较高；遥感卫星受分辨率以及图像更新频率等因素的影像，巡检效果会打折扣。

传统的采用人工记录分析电力专题要素的效率较低，且数据量较为庞大，数据信息处理的及时性、准确性通常较低。因此，如何快速有效的采集电力专题要素信息，实现方便准确地分析成为现阶段亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种区域电力设施状态分析方法及电力设施图像采集方法，能够方便的采集电力设施图像信息，进而对电力设施的状态进行识别，识别结果快速准确。本发明采用的技术方案如下。

一方面，本发明提供一种区域电力设施状态分析方法，包括：

获取待分析电力设施的图像信息，及图像采集点的地理位置信息；

对获取到的图像信息进行预处理；

将预处理后的图像信息输入预先训练的深度网络模型，得到图像中电力设施的识别结果；

将识别结果与对应的地理位置信息进行结合，生成矢量数据；

将所生成的矢量数据融合至区域地图中，得到相应地理位置处包含电力设施识别结果的区域电力数据地图。

可选的，所述识别结果包括图像中所包含的电力设施图像；

方法还包括：基于所述识别结果，检测相应图像中的电力设施颜色信息；将颜色信息与识别结果进行整合分析，得到整合线杆颜色信息后的电力设施图像，以及电力设施的状态信息；

所述将识别结果与对应的地理位置信息进行结合为：将整合线杆颜色信息后的电力设施图像以及电力设施的状态信息，与对应地理位置的坐标进行结合。

由此可得到普通地图与电力专题要素叠加的完备电力数据地图。在结合时，采取识别矢量格式能够在图像放缩时减少失真。而整合了线杆颜色后与地图结合得到的电力数据地图能够展示更丰富的电力设施状态，更方便进行进一步的分析判断。

以上方案，电力设施颜色信息能够用于模型识别结果基础上的进一步电力设施状态分析，比如用来分析线杆、线路或其他电力设施配件是否存在发黑等情况，因为即使形状未发生改变，颜色变化也可能预示潜在风险，颜色检测算法可采用现有技术。

另一方面，本发明上述深度网络模型也可采用能够直接根据电力设施图像得到电力设施图像及全部状态信息的神经网络，则这种实施方式下线杆颜色的识别可仅用来丰富电力数据地图的展示。