[发明专利]一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统、安装设备及方法

权利要求书

1.一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统，其特征在于：包括

图像监测模块(1)，用于对覆冰状态时的图像和非覆冰状态时的图像进行分割，提取覆冰边缘信息，分析处理差异化信息；

图像采集模块(2)，用于对拍摄范围内的裸线进行处理分析，获取对应的拍摄参数，所述拍摄参数为图像比例系数以及图像倾斜角度；

边缘计算模块(3)，接收图像采集模块传输的图像资料，去除图像资料的冗余信息，使得部分或全部图像资料分析迁移到边缘处；

图像分析模块(5)，接收经边缘计算模块传输的经过预处理的图像资料，利用AI模型完成覆冰类型、覆冰厚度图像智能识别；

智能终端(6)，用于接收图像分析模块发送的分析结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统及方法，其特征在于：所述边缘计算模块基于无线传输网络，利用视频预处理模块(7)去除视频图像冗余信息，使得部分或全部视频分析迁移到边缘处；

利用边缘预处理模块(8)实现视频数据弹性存储，根据行为特征决策功能，实时调整视频数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警方法，其特征在于：所述边缘计算模块(3)还包括模型计算模块，将具有计算能力的硬件单元集成到前端。

4.根据权利要求1所述的一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警方法，其特征在于：所述图像分析模块联接有样本库(4)，所述样本库用于对图像分析模块处理过的图片和数据进行储存，便于后期的调取比对，提高识别效率。

5.一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：确定拍摄位置，通过图像监测模块对输电线路进行实时监测，然后利用图像采集模块对输电线路状态的不断的进行图像采集并且利用无线传输网络将采集到的图像和图像监测模块处理过的图像传输至边缘计算模块；

步骤S2：利用边缘计算模块将传输过来的图像及数据进行预处理；

步骤S3：通过利用图像分析模块基于AI技术对覆冰类型、覆冰厚度图像智能识别，构建基于多物理场仿真技术的电网设备防冰裕度评估模型，然后将分析结果传输至智能终端。

6.根据权利要求5所述的一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警方法，其特征在于：所述步骤S2中，预处理包括利用视频预处理技术去除视频图像冗余信息，使得部分或全部视频分析迁移到边缘处，由此降低对数据中心的计算、存储和网络带宽需求，提高视频图像分析的效率；利用边缘预处理技术对图像进行弹性存储提高视频数据存储空间利用率，最后利用模型计算技术进行将具有计算能力的硬件单元集成到前端，实现具有边缘计算能力的新型视频监控系统。

7.根据权利要求5所述的一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警方法，其特征在于：还设置有样本库，对图像分析模块处理过的图像和数据进行储存，便于后期的调取比对，提高识别效率。

8.一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控安装设备，其特征在于：包括基座(16)，所述基座顶部固定连接有凸台(14)，所述凸台顶部固定连接有功能盒(13)，所述功能盒子两侧均固定连接有固定块(12)，所述固定块外侧均固定连接有图像采集模块(10)，所述基座顶部开设有多个第一螺纹孔(15)，所述基座后侧两端均开设有第二螺纹孔(17)，所述功能盒中设置有图像监测模块(1)、边缘计算模块(3)和图像分析模块(5)。

9.根据权利要求8所述的一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控安装设备，其特征在于：所述图像采集模块的外侧套设有保护壳(11)，所述保护壳(11)一侧与固定块(12)固定连接。