[发明专利]一种输电线路外力破坏的识别告警方法及系统

说明书

本发明公开了一种输电线路外力破坏的识别告警方法及系统，方法为：对输电线路保护区的目标对象进行特征提取和分割得到目标识别结果；对不同电压等级输电线路保护区划定报警区域规则框并进行识别框选，结合目标识别结果生成图像识别告警；获取一段时间内的目标对象行进动作，分析目标对象是否存在趋近行为，利用视频背景提取和帧间差分生成视频分析告警；获取输电线路档距及其通道范围的激光点云模型，进行三维场景重建并与二维图像进行匹配重构获取目标对象，测量并筛选出目标对象与输电线路的最短距离，生成三维点云告警；综合分析结果并执行告警动作；缩短了输电线路外力破坏隐患的排查成本，提高了输电线路短时外力破坏识别效率和告警准确率。

技术领域

本发明属于输电线路防外力破坏的技术领域，具体涉及一种输电线路外力破坏的识别告警方法及系统。

背景技术

随着电网数字化转型和智能技术的发展，远程视频监控初步解决了输电线路到现场监管的问题，给运行班组人员的日常维护带来的极大的便利，因此塔上视频设备安装数量日益增多。塔上视频设备以预置位图片抓拍为主，由于设备量大每天产生几十万张图片，运维人员逐一检查图片是否存在威胁输电线路安全稳定的因素，耗时长且效率低，对于施工机械等外力破坏的实时性和突发性监管不够，急需提升外破识别告警准确率和视频监盘效率。

现有的外力破坏图像识别主要采取深度学习算法对施工机械进行物体检测识别并发出告警，弊端是图像识别背景干扰大且物体检测范围大，为了确保不漏报只能扩大置信区间，造成外力破坏识别告警准确度不高，运维人员检查异常图片范围大。现有技术中主要采用单层卷积神经网络识别方法对抓拍图像进行识别，这种方法的思路是：首先获取视场范围内的物体并与常用施工机械进行对比检测，然后输出每个图像对应的异常物体。但是，这种方法的图像识别范围比较广，由于实际场景中部分施工机械不在输电线路保护区安全距离内或者只是短暂停留并无危险靠近趋势，导致现有的单层卷积神经网络物体检测方法在实际应用中不够精确和实时，不能够准确的反应出输电线路保护区现场的实时危险因素，而且现有技术中缺少多重方式结合的外力破坏识别告警的校核方法。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种输电线路外力破坏的识别告警方法及系统，本方法采用目标检测与特征提取、视频取帧分析和激光点云三维测距的综合分析，对输电线路保护区的外力破坏行为进行分级告警动作，提高外力破坏识别告警的准确性和实时性，从而缩短视频监盘检查图像的耗时，提高输电线路外力破坏的效率。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一方面，本发明提供了一种输电线路外力破坏的识别告警方法，其特征在于，包括下述步骤：

在摄像机视场范围内，对输电线路保护区的目标对象进行分类，基于目标检测和卷积神经网络对摄像机抓拍图像进行特征提取和分割，得到目标识别结果；

以摄像机视场范围内的杆塔为中心线，对不同电压等级输电线路保护区划定报警区域并进行识别框选，结合目标识别结果对威胁输电线路的目标对象生成图像识别告警；

根据图像识别告警启动实时视频录制，获取一段时间内的目标对象行进动作，提取含目标对象的视频帧图像，结合目标检测分析目标对象是否存在向输电线路趋近的行为，利用视频背景提取和帧间差分生成视频分析告警；

获取输电线路的档距及其通道范围的激光点云三维模型，与摄像机视场范围内的目标进行空间坐标变换对应，实现三维点云场景在二维图像中的对应重建；

根据三维场景中匹配重构输电线路保护区的目标对象及其位置，结合相似三角形原理对目标对象与输电线路进行多方位距离量测，筛选出最短距离并与对应电压等级输电线路安全距离比较，生成三维点云告警；

综合分析图像识别告警、视频分析告警及三维点云告警，相互验证检测输出输电线路外力破坏告警信息，若三者有两者及以上发出告警则立即执行输电线路外力破坏告警动作。