[发明专利]基于云边协同输电线路精细化感知方法

权利要求书

1.一种基于云边协同输电线路精细化感知方法，其特征在于，该感知方法基于监测系统来实现，所述监测系统包括物联传感设备、多旋翼无人机、无人机自主充电飞控机巢以及拥有前端识别能力的边缘计算网关；所述物联传感设备包括摄像头、气象传感器、温度传感器、拉力传感器和倾斜传感器，所述物联传感设备安装在杆塔上且用于定时或实时采集输电线路和杆塔的状态数据以及输电线路和杆塔的周围环境数据并传输至所述边缘计算网关；所述多旋翼无人机用于采集杆塔的状态数据，所述无人机自主充电飞控机巢安装在杆塔上且用于对所述多旋翼无人机进行充电和维护，并将所述多旋翼无人机所采集的数据传输至所述边缘计算网关；所述边缘计算网关基于云计算、边缘计算、大数据技术对所获取的数据在前端进行智能判别分析并滤除大量无效数据，之后传输至后端服务器平台；

该感知方法，包括如下步骤：

在杆塔上安装物联传感设备和无人机自主充电飞控机巢；

对除摄像头之外的其他物联传感设备进行标准阈值的设定，并记录摄像头所获取的输电线路标准图像，将标准阈值和输电线路标准图像汇集至边缘计算网关；

设置固定时间启动物联传感设备，对输电线路和杆塔的状态数据以及输电线路和杆塔的周围环境数据进行采集，并将采集到的数据汇集至边缘计算网关；

边缘计算网关将除摄像头之外的其他物联传感设备所采集到的数据与设定的标准阈值进行比对，获得比对结果；

边缘计算网关依据比对结果判断输电线路和杆塔的状态以及输电线路和杆塔的周围环境是否存在故障隐患，若判别为故障隐患，则由边缘计算网关及时向后端服务器平台输出告警并对运检人员进行告警提示；

通过多旋翼无人机对杆塔上各个预设目标位置进行悬停拍摄，并获取杆塔标准图像；

正常巡检时，由多旋翼无人机自动对杆塔上各个预设目标位置进行复拍，并获取杆塔复拍图像；

当多旋翼无人机进入无人机自主充电飞控机巢时，由无人机自主充电飞控机巢将杆塔标准图像和杆塔复拍图像汇集至边缘计算网关；

通过边缘计算网关对摄像头和多旋翼无人机所采集到的图像数据分别进行比对分析，即将摄像头所拍摄的输电线路图像与输电线路标准图像进行比对分析，以及将多旋翼无人机所拍摄的杆塔复拍图像与杆塔标准图像进行比对分析，判别出与输电线路标准图像或杆塔标准图像存在差异的特征图像；

通过边缘计算网关对特征图像进行信息加密处理，并传输至后端服务器平台作进一步分析计算，判断出故障隐患的类型并对运检人员进行告警提示。

2.根据权利要求1所述的基于云边协同输电线路精细化感知方法，其特征在于，所述摄像头包括高清摄像头和红外摄像头，所述摄像头的拍摄方向沿着输电线路的走向设置以监拍输电线路上的隐患，所述隐患包括输电线路上的异物悬挂以及输电线路走廊中的施工车辆、树木和火情。

3.根据权利要求1所述的基于云边协同输电线路精细化感知方法，其特征在于，所述气象传感器为六要素微气象仪，以用于监测输电线路走廊的温度、湿度、气压、风速、风向和降雨量数据，且在每隔五公里的杆塔上分别安装有一六要素微气象仪。

4.根据权利要求1所述的基于云边协同输电线路精细化感知方法，其特征在于，所述温度传感器安装在杆塔的金具上，以用于监测金具的温度。

5.根据权利要求1所述的基于云边协同输电线路精细化感知方法，其特征在于，所述拉力传感器安装在杆塔的绝缘子串与横梁之间，以用于监测输电线路的综合载荷力。

6.根据权利要求1所述的基于云边协同输电线路精细化感知方法，其特征在于，所述倾斜传感器安装在杆塔上，以用于监测杆塔的纵向和横向倾斜角度。

7.根据权利要求1所述的基于云边协同输电线路精细化感知方法，其特征在于，在每隔五公里的杆塔上分别安装有一所述无人机自主充电飞控机巢。

8.根据权利要求1所述的基于云边协同输电线路精细化感知方法，其特征在于，在物联传感设备中，任一个传感器所采集的数据越限则会自动触发其余的传感器实时监测，以进行综合数据确认和判断。

9.根据权利要求1所述的基于云边协同输电线路精细化感知方法，其特征在于，所述边缘计算网关具备协议转换功能，对前端数据进行统一封装，同时网关内嵌安全芯片，在公共网络上建立专用VPN网络，利用加密技术再封装一个数据通讯隧道，进行加密通讯，保证传输数据安全。