輸電線路上異物種類檢測平臺的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及供電設(shè)備管理領(lǐng)域，尤其涉及一種輸電線路上異物種類檢測平臺。
【背景技術(shù)】
[0002]在輸電電網(wǎng)的日常維護(hù)中，維護(hù)對象包括輸電設(shè)備和輸電線路，其中輸電線路因?yàn)槲恢霉潭?、?shù)量相對較少，易于維護(hù)人員定點(diǎn)進(jìn)行檢查和維修，然而，輸電線路作為電力的載體，其分布范圍極其廣泛，使用人力維護(hù)，成本較高，而且輸電線路一般被架在空中，很難用肉眼去觀察輸電線路的具體情況，對應(yīng)霧霾天氣下的輸電線路，其具體情況更難于人工觀測。
[0003]但是，如果不去對輸電線路進(jìn)行日常維護(hù)，會(huì)出現(xiàn)類似塑料袋、氣球、風(fēng)箏和樹枝的異物不時(shí)將輸電線路纏繞的情況，這些異物使得高電壓的極限放電距離縮短，嚴(yán)重時(shí)會(huì)危及電網(wǎng)安全，造成大面積停電，甚至導(dǎo)致嚴(yán)重人員傷害和設(shè)備故障。目前對輸電線路的日常維護(hù)還是采用人工巡線的方式，如上所述，由于輸電線路跨度區(qū)域廣、所在地理環(huán)境復(fù)雜，人工巡線不僅給人員帶來較大的工作強(qiáng)度，人員成本高，而且檢測速度較慢，效率低下，尤其在霧霾嚴(yán)重的天氣下，維護(hù)人員無法用肉眼觀測到輸電線路上的異物類型。
[0004]因此，需要一種新的輸電線路維護(hù)系統(tǒng)，能夠替換人工巡線的方式，采用電子檢測的方式對輸電線路進(jìn)行快速高效的檢測，能夠保證即使在霧霾天氣下也可以及時(shí)、準(zhǔn)確地識別出輸電線路上異物種類，從而在維護(hù)輸電電網(wǎng)安全運(yùn)電的同時(shí)，提高了維護(hù)效率，減少了人工開銷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種輸電線路上異物種類檢測平臺，以無人機(jī)為檢測平臺，引入圖像采集設(shè)備、圖像處理設(shè)備實(shí)現(xiàn)對輸電線路上異物種類的高精度識別，更關(guān)鍵的是，根據(jù)大氣衰減模型確定霧霾對圖像的影響因素，以對霧霾嚴(yán)重天氣下對采集到的輸電線路圖像進(jìn)行去霧霾化處理，從而成功替換艱苦的人工巡線方式，實(shí)現(xiàn)高效、高精度的電子檢測機(jī)制。
[0006]根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種輸電線路上異物種類檢測平臺，所述檢測平臺設(shè)置在無人機(jī)上，包括線陣數(shù)碼航空攝影機(jī)、異物種類識別設(shè)備和數(shù)字信號處理器，所述數(shù)字信號處理器的型號為TMS320LF2407A，所述線陣數(shù)碼航空攝影機(jī)用于對輸電線路進(jìn)行圖像采集，以獲得輸電線路圖像，所述異物種類識別設(shè)備與所述線陣數(shù)碼航空攝影機(jī)連接，用于對所述輸電線路圖像進(jìn)行圖像處理，以識別出所述輸電線路圖像中的異物的種類，所述數(shù)字信號處理器與所述異物種類識別設(shè)備連接，用于根據(jù)所述識別出的異物種類確定是否向供電管理平臺發(fā)出異物報(bào)警信號。
[0007]更具體地，在所述輸電線路上異物種類檢測平臺中，還包括:供電電源，包括太陽能供電器件、蓄電池、切換開關(guān)和電壓轉(zhuǎn)換器，所述切換開關(guān)與所述太陽能供電器件和所述蓄電池分別連接，根據(jù)蓄電池剩余電量決定是否切換到所述太陽能供電器件以由所述太陽能供電器件供電，所述電壓轉(zhuǎn)換器與所述切換開關(guān)連接，以將通過切換開關(guān)輸入的5V電壓轉(zhuǎn)換為3.3V電壓；無線通訊接口，與遠(yuǎn)端的供電管理平臺建立雙向的無線通信鏈路，用于接收所述供電管理平臺發(fā)送的控制指令，還用于將所述數(shù)字信號處理器發(fā)送的異物位置信息和異物報(bào)警信號轉(zhuǎn)發(fā)給所述供電管理平臺，所述控制指令包括輸電線路測量高度和輸電線路測量定位數(shù)據(jù)；無人機(jī)驅(qū)動(dòng)器件，用于在所述數(shù)字信號處理器的控制下，控制所述無人機(jī)飛赴空中測量位置，所述空中測量位置對應(yīng)的定位數(shù)據(jù)包括輸電線路測量高度和輸電線路測量定位數(shù)據(jù)；靜態(tài)存儲器，用于預(yù)先存儲各種異物的基準(zhǔn)圖像模板以及預(yù)先存儲異物種類報(bào)警對照表，每一種異物的基準(zhǔn)圖像模板為預(yù)先對每一種基準(zhǔn)異物進(jìn)行拍攝而獲得的圖像，所述異物種類報(bào)警對照表以異物種類為索引，保存了每一種異物種類的報(bào)警等級，報(bào)警等級越高，對應(yīng)種類的異物對輸電線路的危害越大，所述靜態(tài)存儲器還用于預(yù)先存儲報(bào)警等級閾值，所述靜態(tài)存儲器預(yù)先存儲的所述異物種類報(bào)警對照表中的各種異物種類包括塑料袋、氣球、風(fēng)箏和樹枝；去霧圖像處理器，位于所述線陣數(shù)碼航空攝影機(jī)和所述異物種類識別設(shè)備之間，用于接收所述輸電線路圖像，對所述輸電線路圖像進(jìn)行去霧霾處理以獲得去霧霾輸電線路圖像，替代所述輸電線路圖像，將所述去霧霾輸電線路圖像輸入所述異物種類識別設(shè)備；所述去霧圖像處理器包括:霧霾濃度檢測子設(shè)備，位于空氣中，用于實(shí)時(shí)檢測無人機(jī)所在位置的霧霾濃度，并根據(jù)霧霾濃度確定霧霾去除強(qiáng)度，所述霧霾去除強(qiáng)度取值在O到I之間；整體大氣光值獲取子設(shè)備，與所述線陣數(shù)碼航空攝影機(jī)連接以獲得所述輸電線路圖像，計(jì)算所述輸電線路圖像中每一像素的灰度值，將灰度值最大的像素的灰度值作為整體大氣光值；大氣散射光值獲取子設(shè)備，與所述線陣數(shù)碼航空攝影機(jī)和所述霧霾濃度檢測子設(shè)備分別連接，對所述輸電線路圖像的每一個(gè)像素，提取其R，G，B三顏色通道像素值中最小值作為目標(biāo)像素值，使用保持邊緣的高斯平滑濾波器EPGF (edge-preservinggaussian filter)對所述目標(biāo)像素值進(jìn)行濾波處理以獲得濾波目標(biāo)像素值，將目標(biāo)像素值減去濾波目標(biāo)像素值以獲得目標(biāo)像素差值，使用EPGF對目標(biāo)像素差值進(jìn)行濾波處理以獲得濾波目標(biāo)像素差值，將濾波目標(biāo)像素值減去濾波目標(biāo)像素差值以獲得霧霾去除基準(zhǔn)值，將霧霾去除強(qiáng)度乘以霧霾去除基準(zhǔn)值以獲得霧霾去除閾值，取霧霾去除閾值和目標(biāo)像素值中的最小值作為比較參考值，取比較參考值和O中的最大值作為每一個(gè)像素的大氣散射光值；介質(zhì)傳輸率獲取子設(shè)備，與所述整體大氣光值獲取子設(shè)備和所述大氣散射光值獲取子設(shè)備分別連接，將每一個(gè)像素的大氣散射光值除以整體大氣光值以獲得除值，將I減去所述除值以獲得每一個(gè)像素的介質(zhì)傳輸率；清晰化圖像獲取子設(shè)備，與所述線陣數(shù)碼航空攝影機(jī)、所述整體大氣光值獲取子設(shè)備和所述介質(zhì)傳輸率獲取子設(shè)備分別連接，將I減去每一個(gè)像素的介質(zhì)傳輸率以獲得第一差值，將所述第一差值乘以整體大氣光值以獲得乘積值，將所述輸電線路圖像中每一個(gè)像素的像素值減去所述乘積值以獲得第二差值，將所述第二差值除以每一個(gè)像素的介質(zhì)傳輸率以獲得每一個(gè)像素的清晰化像素值，所述輸電線路圖像中每一個(gè)像素的像素值包括所述輸電線路圖像中每一個(gè)像素的R，G，B三顏色通道像素值，相應(yīng)地，獲得的每一個(gè)像素的清晰化像素值包括每一個(gè)像素的R，G，B三顏色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值組成去霧霾輸電線路圖像；所述異物種類識別設(shè)備與所述去霧圖像處理器和所述靜態(tài)存儲器分別連接，包括小波濾波子設(shè)備、灰度化處理子設(shè)備、圖像分割子設(shè)備和異物匹配子設(shè)備；所述小波濾波子設(shè)備與所述去霧圖像處理器連接，用于對所述去霧霾輸電線路圖像進(jìn)行小波濾波，以獲得濾波圖像；所述灰度化處理子設(shè)備與所述小波濾波子設(shè)備連接，基于濾波圖像中每一個(gè)像素的RGB三顏色分量值計(jì)算每一個(gè)像素的灰度值，以獲得灰度圖像；所述圖像分割子設(shè)備與所述灰度化處理子設(shè)備和所述靜態(tài)存儲器分別連接，對于灰度圖像，選取0-255每一灰度值作為分割灰度值對灰度圖像進(jìn)行目標(biāo)和背景的圖像分割，將圖像分割后目標(biāo)和背景的灰度值方差最大的分割灰度值作為灰度分割閾值，使用灰度分割閾值對灰度圖像進(jìn)行目標(biāo)和背景的圖像分割，即具有小于等于所述灰度分割閾值的灰度值的像素被確定為目標(biāo)像素，具有大于所述灰度分割閾值的灰度值的像素被確定為背景像素，將所有目標(biāo)像素組成目標(biāo)子圖像并輸出；所述異物匹配子設(shè)備與所述圖像分割子設(shè)備和所述靜態(tài)存儲器分別連接，在目標(biāo)子圖像中識別出與各種異物的基準(zhǔn)圖像模板中某一種異物的基準(zhǔn)圖像模板匹配的異物圖案，輸出所述異物圖像匹配的異物種類以及所述異物圖案在所述灰度圖像中的相對位置；所述數(shù)