[发明专利]一种输电线路绝缘子覆冰厚度侦测方法

说明书

本发明涉及一种输电线路绝缘子覆冰厚度侦测方法，包括以下步骤：获取当前的绝缘子图像；通过模板匹配算法获取绝缘子图像中的前景框信息，结合该前景框信息通过GrabCut算法进行前景与背景的分割；基于分割结果，对图像数据进行降维，以降低图像的边缘敏感性，进而在原图像中寻找并绘制绝缘子轮廓；计算绘制的绝缘子轮廓面积后对实际覆冰厚度进行估计，若估计的实际覆冰厚度超出预设的阈值，发出危害预警信号。本发明能够自动且精确地获取最优前景框，可以有效提升整个图像处理流程的效率，有利于实现对输电线路的实时自动监测和预警。

技术领域

本发明涉及输电线路维护技术领域，特别是一种输电线路绝缘子覆冰厚度侦测方法。

背景技术

低温条件下，输电线路覆冰是一种常见现象，该现象受当时环境的湿度、海拔高度、地形条件、风速、温度等条件的综合影响。尤其是在高海拔或山地地区，冬季严寒环境下若有充足的水汽，输电线路就会产生覆冰现象。长时间覆冰，会使冰层厚度逐渐累加，当厚度超过输电线路的设计承载能力时，就可能导致铁塔倒塔或导线断线故障；而绝缘子覆冰，也会导致其伞裙之间通过冰层连接，而发生闪络现象，危害电力系统的安全稳定运行。

冰害发生时的气候条件往往十分恶劣，且覆冰常发生在高海拔和山地地区，使得依靠人工现场观测的方式存在较大的难度和风险。设立观冰站可以在一定程度上减小观测难度和风险，但该法受制于精度且冰害严重时冰雪封山，给现场观测人员人身安全带来隐患。由此可见，输电线路覆冰侦测问题仍然亟需解决，且具有很高的实用价值。

传统的利用GrabCut算法提取画面中的绝缘子，需要通过人工手段大致划分出一个包含所有前景和部分背景的矩形区域(前景框)，同时还需要获取前景框坐标，这种方法存在以下问题：一是人为划分前景框的精度不足，可能未将全部前景包含在框内，或者框中背景部分过多。这两个问题均会导致处理结果精度和速度的下降，甚至会发生误分割现象；二是手动设置的前景框坐标难以准确获取，存在误差，在需要对图像进行精细处理时，这些误差的影响被放大而影响算法结果。三是人工处理图像的效率问题，若有大量图像需要手动处理，费时费力，且大量重复劳动会图像处理人员划分前景框的准确度进一步下降，从而加重一、二两个问题带来的负面影响。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种输电线路绝缘子覆冰厚度侦测方法，能够自动且精确地获取最优前景框，可以有效提升整个图像处理流程的效率，有利于实现对输电线路的实时自动监测和预警。

本发明采用以下方案实现：一种输电线路绝缘子覆冰厚度侦测方法，包括以下步骤：

获取当前的绝缘子图像；

通过模板匹配算法获取绝缘子图像中的前景框信息，结合该前景框信息通过GrabCut算法进行前景与背景的分割；

基于分割结果，对图像数据进行降维，以降低图像的边缘敏感性，进而在原图像中寻找并绘制绝缘子轮廓；

计算绘制的绝缘子轮廓面积后对实际覆冰厚度进行估计，若估计的实际覆冰厚度超出预设的阈值，发出危害预警信号。

进一步地，所述获取当前的绝缘子图像具体为：利用现场摄像头采集包括完整绝缘子在内的图像，对其进行预处理，去除环境噪声。

进一步地，通过模板匹配算法获取绝缘子图像中的前景框信息具体包括以下步骤：

步骤S11：建立未覆冰的绝缘子模板图像；

步骤S12：将步骤S11建立的模板图像与当前的绝缘子图像进行匹配，获取图像前景框，得到前景框左上角点坐标及前景框的高度和宽度；

步骤S13：利用获得的矩形前景框左上角坐标和框的高度、宽度，采用GrabCut算法自动分割图像，将前景框内的前景与背景分割开。

进一步地，所述基于分割结果，对图像数据进行降维，以降低图像的边缘敏感性，进而在原图像中寻找并绘制绝缘子轮廓具体为：