[发明专利]一种基于深度学习的输电线路覆冰厚度检测方法

说明书

一种基于深度学习的输电线路覆冰厚度检测方法，涉及一种电力系统中输电线路覆冰厚度的检测技术，为了解决现有的图像法处理覆冰线路图像时，覆冰检测边缘精度低的问题。本发明通过获取输电线路覆冰图像数据集，并对其进行训练，得到三分类的语义分割模型；使用三分类的语义分割模型对待检测输电线路覆冰图像进行分割，输出三分类输电线路覆冰图像；使用OpenCV对输出的三分类输电线路覆冰图像进行接口处理，提取输电线路的轮廓点集和覆冰层的轮廓点集；根据提取的输电线路的轮廓点集和覆冰层的轮廓点集计算出待检测输电线路覆冰图像中覆冰层厚度。有益效果为提高了输电线路覆冰检测边缘的精度。

技术领域

本发明涉及一种电力系统中输电线路覆冰厚度的检测技术。

背景技术

近年来，随着我国输电技术的高速发展，高压输电技术的普及，加上西电东送、北电南送等国家重大战略目标的确定，越来越多的输电线路建设在轻度及重度覆冰区，如我国的西南地区、东北地区等；在一定的地理气象环境条件下，输电线路的导线上常常会出现覆冰现象，由于输电线路覆冰而导致的电力事故频繁发生，输电线路覆冰这一问题逐渐成为影响电力系统稳定安全运行的一个重要因素；因此，对输电线路覆冰情况的及时有效地监测成为了维护输电线路安全稳定运行的一项重要技术手段；一般情况下，对输电线路覆冰状态的检测过程中，受自然界客观因素的影响，直接从自然环境中获取到的覆冰输电线路图像质量欠佳，如噪声过大，图像清晰度不高，输电线路边缘模糊等问题；现有的输电线路覆冰检测研究所选用的对象大部分使用的是实验室中的模拟导线或使用覆冰的光滑铜管代替，与实际情况存在一定差距，实验模型难以准确的从自然环境中所直接获取到的覆冰输电线路图像中提取边界。

全世界每年都会发生多起由于输电线路覆冰导致的倒杆断线断电等安全事故，给人民生活、社会生产、社会生活都带来极大不便，同时也给地方政府造成了巨大的经济损失；因此，通过对输电线路的实时监测，相关工作人员能够及时了解输电线路的现场状况，以便在输电线路覆冰过厚超过警戒值时，及时采取相应的融冰除冰措施，有效减少和防止电网大面积瘫痪对国民经济造成重大损失。

现有技术中，通过图像法检测输电线路导线覆冰厚度的方案大多采用阈值方法提取轮廓，或采用传统的边缘提取方法，现有的边缘检测算法的原理是基于空域微分算子以及图像卷积计算来检测图像的边缘，根据不同的微分算子分为以下多种方法，包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LoG算子、Canny算子等；公开号为CN101556142A的中国专利“架空线路覆冰厚度的视觉检测方法”公开了通过区域分割获得图像架空线的所在区域，根据统计单根架空线对应于图像中单行所占的像素数的比例关系换算成覆冰的厚度的方法。公开号为CN101430195的中国专利“一种利用视频图像处理技术计算输电线路覆冰厚度的方法”公开了以传送到监控中心的输电线路视频流中截取的数字图像为研究对象，首先通过一系列方法对图像进行预处理：分别为图像灰度化、二维图像分割、滤波、区域标记等，然后对每条输电线路的覆冰前后图像像素进行对比，计算得出一个平均比值，进而计算出其覆冰厚度；综上所述的发明专利均对输电线路覆冰图像的边缘处理比较粗糙，这样容易在检测时将图像噪声当作导线边缘，导致对提取的导线覆冰厚度检测不精确。

综上所述，在实际的自然环境下，通过现有的图像法检测输电线路导线覆冰厚度的方法不能够很好地处理覆冰输电线路的边缘细节问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的图像法处理覆冰线路图像时，覆冰检测边缘精度低的问题，提出了一种基于深度学习的输电线路覆冰厚度检测方法。

本发明所述的一种基于深度学习的输电线路覆冰厚度检测方法包括以下步骤：

步骤一、获取输电线路覆冰图像数据集；

步骤二、对步骤一获取的输电线路覆冰图像数据集进行训练，得到三分类的语义分割模型；

步骤三、使用步骤二得到的三分类的语义分割模型对待检测输电线路覆冰图像进行分割，输出三分类输电线路覆冰图像；