[发明专利]基于图像辨识的架空导线的覆冰质量检测的方法

说明书

基于图像辨识的架空导线的覆冰质量检测的方法,设计电力设备图像检测领域，具体涉及一种利用手机获取架空导线的图像，获取覆冰图像的形态参数数据，利用密度辨识的方法，对雾凇、雪淞、混合凇的覆冰类型进行辨识，根据获得的形态参数和覆冰类型，推导出覆冰质量的方法。本发明适用于架空导线的覆冰质量检测。

技术领域

本发明涉及电力设备图像检测领域。

背景技术

随着国民经济的飞速发展和用电量需求的不断增大，经济社会对电网运行的可靠性提出了更高的要求。架空导线是电网重要的组成部分，它的安全稳定运行关系着供电的可靠性，也维系着国民经济的发展。然而架空线路地域分布广泛、运行条件复杂，而且常年暴露于野外，很容易受大气候、微地形和微气象条件的影响，架空导线覆冰就是一种普遍现象，同时，世界各地由覆冰载荷过重造成输电线路断线、倒杆(塔)断线及导线舞动的事故时常发生，直接威胁着电网的安全运行、社会的生产和人民的生活。

自2008年历史罕见的雨雪、冻雨天气导致国家电网公司所属10个省级电网遭受严重覆冰灾害，湖南输电线路大量跳闸、断线、倒塔(杆)，电网最大可供电能力仅为灾前正常负荷的35％左右，郴州等地电网遭到毁灭性破坏，浙江电网累计倒塔(杆)15157基，线路损坏10814km，雪灾导致的直接经济损失高达104.5亿元。2011年持续性强冷空气使得云南省昭通市的11条输电线路出现严重覆冰情况，其中220千伏4条，110千伏7条，线路覆冰最厚处达16毫米。为了避免覆冰事故引起的损失，架空线路覆冰类型识别的问题，显得尤为重要。

据悉，覆冰类型种类很多，有雨凇、雾凇、湿雪和多种混合冻结类型，如何利用手机等便携式移动终端设备对架空线路设备拍摄图像，再通过图像处理的方法，利用覆冰图像中冰雪的形状参数进行形状参数辨识，以及结合拍摄实际情况进行密度辨识，进而给出覆冰类型辨识的客观依据，这样才更有针对性的处理覆冰问题。当线路覆冰厚度达到一定程度，相关人员便可依据得到的数据采取相应除冰措施，从而可以提高电力系统自动化、信息化、智能化程度，对保障电网和设备的安全运行有着极为重要的意义。

针对上述问题，本发明采用便携式手持相机(如手机)拍摄架空导线图像，算法从图像获取，利用预处理去除客观因素对图像背景的干扰，再从冰雪图像的形状参数的本征特性研究，寻求覆冰图像中的长短径等参数，结合拍摄的温度条件，推导出图像的密度参数，再利用支持向量机辨识覆冰密度，计算出覆冰重量，进而达到雨凇、雾凇、湿雪和多种混合冻结类型的识别。同时，基于图像识别的架空导线覆冰质量检测算法的数据本质来源于移动式终端拍摄设备，数据客观有效，不依赖于主观经验预判，有效地降低覆冰类型辨识中的主观因素，通过预处理，降低图像像素之间的相关性，运算复杂度降低，节省了计算时间，提高了算法运行速度，以适应电力设备实时检测的需要。

发明内容

本发明是为了本发明实现对架空导线的覆冰重量的检测，进而对覆冰的类型进行判断，从而提供一种基于图像辨识的架空导线的覆冰质量检测的方法。

基于图像辨识的架空导线的覆冰质量检测的方法，

本发明有一个前提假设：利用移动式终端设备在同一个采集点和相同的焦距条件下采集图像。移动设备采集的图像信息主要包括有塔和无塔管线、黏连线等情况，覆冰线路如图1中所示，理想无覆冰线路。

鉴于光照、背景等信息不同，发明中提出了帧差比对的图像像素修正方法。首先选取覆冰图像，提取覆冰图像中的特征点，再进行覆冰图像尺寸调整，找出比对图像中的特征点，再调整对应的像素位置，确保尺寸变化，不丢失图像的细节信息，最终将两幅图像调整到一幅视图中。

(1)检测图像模型的转换

(2)将获取的覆冰图像存储在计算机矩阵数据中，再将无覆冰的图像源矩阵中的像素值转换为同一目标类型，在图像中设定缩放因子，将获取同一分辨率下的图像中导线的相对长度与真实的标尺中对比，通过缩放因子调整图像尺寸。