图像识别技术在输电线路运检中的应用

Posted 2021-04-07 四川中飞赛维航空科技有限公司

      输电线路作为电力网络的骨架，与变压器、断路器等电力设备共同承担了将电厂发出的电能输送到各用户的重任，是电力系统的重要组成部分。架空输电线路由于运行在山郊野外，受气候、运行环境的影响远大于本身设备性能的影响。它的运行维护工作面临着管控面广，不可控因素多、无定理、公式可推循等难题。

      随着智能电网技术的日益成熟、计算机技术与信息科学技术的日益进步，图像识别技术在架空输电线路领域也得到了应用。

      图像识别技术是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。它从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。

      线路巡视的主要目的是及时发现设备本体缺陷和外部隐患。从近年来的输电设备缺陷数据分析，偷盗、线路走廊距离不足等外部隐患约占总体缺陷90%，绝缘子、导线、避雷器、基础约占总体缺陷10%。

1、绝缘子缺陷识别主要识别玻璃绝缘子自爆、符合绝缘子断串等外观上较明显识别的缺陷。

2、导、地线缺陷识别主要识别散股和断落缺陷。

3、异物悬挂识别主要包括鸟巢、风筝、广告横幅等外飘物悬挂在塔头或导、地线上的情况进行识别。

      针对无人机巡检输电线路过程中，存在人工识别缺陷图像工作量大、效率低的问题，采用深度卷积神经网络算法对无人机日常巡检产生的海量图像或视频数据进行预处理识别。同时，对图像缺陷的位置进行标注并进行种类分类，将识别结果反馈，形成标准的缺陷报告。对于20种物体的分类任务，精度达到了85%左右；对于常见的输电设备缺陷达到了75%的精度。

      图像识别技术运用在输电线路巡检中，可以提高无人机巡视缺陷的效率，降低用人成本，减轻数据分析过程工作中的人力投入，提高数据分析智能化水平。

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