[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

说明书

本发明公开了一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统及方法，通过利用深度学习和AI识别等手段对电网覆冰数据开展深入研究，深入挖掘覆冰时空分布特征，构建线路覆冰图像识别样本库，利用AI技术研究覆冰类型、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，研究基于历史覆冰规律实现精细化的覆冰智能预测，突破电网覆冰安全基础科学并进行验证示范，整体提高了监控预警的准确性和实时性。

技术领域

本发明涉及输电线路技术领域，特别涉及一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统及方法，还涉及一种安装设备。

背景技术

输电线路覆冰监测模型起着计算输电线路覆冰厚度的作用，是输电线路覆冰在线监测系统的核心部分，是决定覆冰预测准确程度的先决条件，目前电网主要是依据历年输电线路因覆冰造成的故障或者根据观冰结果进行数据选取覆冰监测终端布点，没有对可融冰线路数据、覆冰监测终端数据进行空间分布关联分析。现有覆冰监测预警系统主要是采集输电线路拉力数据、周围气象信息、视频图片信息通过运营商2/4G公网传输到后端平台。

现有技术存在的缺陷在于：

1、现阶段通过运营商的公网仅能间断上传图片，不能直观的反应覆冰情况，需要利用5G网络的优势，通过上传连续的图像来分析覆冰情况。

2、未来输电线路监测预警业务向融合化发展，数据种类更多、数据量更大、数据传输实时性要求更高。

发明内容

有鉴于此，本发明的第一方面的目的是提供一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统。能够克服现有技术存在的缺陷。

本发明的第一方面的目的是通过以下技术方案实现的：

该种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警系统，包括

图像监测模块，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，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，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，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，用于接收图像分析模块发送的分析结果。

进一步，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。

进一步，所述边缘计算模块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。

进一步，所述图像分析模块联接有样本库，所述样本库用于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。

本发明的第二方面的目的是提供一种基于5G与AI识别技术的输电线路覆冰监控预警方法，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数据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；