一种高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统

专利名称：一种高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202110597830.7

专利申请（专利权）人：国网上海市电力公司
权利人地址：上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122号

专利发明（设计）人：孙博洋,夏严峰,王晓锋,张猷,姚峣,丁皓磊,沈志鹏,刘刚,廖荣文

专利摘要：本发明涉及一种高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统，包括：数传装置，检测高压架空线的走板的姿态信息，并传递至信息处理单元；图传装置，获取滑车导向轮处的实时工作视频，并发送至信息处理单元；信息处理单元，根据走板姿态信息判断走板是否发生翻转，并基于图传装置获取的视频判断导向轮是否发生跳线故障；客户端，远程调取信息处理单元中走板和导向轮的工作状态信息以及故障信息；云端数据库，存储走板和导向轮的工作状态信息及故障信息，辅助客户端调取信息；电源模块，对数传装置和图传装置进行供电。与现有技术相比，本发明具有增强系统的故障警报可靠性等优点。

主权利要求：
1.一种高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统，其特征在于，包括：数传装置，检测高压架空线的走板的姿态信息，并将走板的姿态信息传递至信息处理单元；
图传装置，获取滑车的导向轮处的实时工作视频，并将导向轮处的实时工作视频发送至信息处理单元；所述图传装置包括设于滑车端和地面端的微型控制器，以及与微型控制器连接的单目摄像头，所述单目摄像头将采集的视频数据通过UDP协议传输至信息处理单元；
信息处理单元，根据数传装置发送的走板的姿态信息判断走板是否发生翻转，并每隔一定时间从图传装置获取的视频中提取一幅图片，判断图片中导向轮是否发生跳线故障；
客户端，远程调取信息处理单元中走板和导向轮的工作状态信息以及故障信息，并通过图形用户界面对调取的信息进行显示，提供具象化的现场走板工作状态；
云端数据库，存储信息处理单元处理得到的走板和导向轮的工作状态信息以及故障信息，辅助客户端调取信息；
电源模块，对数传装置和图传装置进行供电；
所述信息处理单元基于单目视觉的智能化实时电力线跳线监测方法判断图片中导向轮是否发生跳线故障；所述单目视觉的智能化实时电力线跳线监测方法包括基于模板匹配、点特征匹配、距离尺度和边缘检测的智能化实时电力线跳线监测方法，四种方法同时进行电力线跳线监测；
所述单目视觉的智能化实时电力线跳线监测方法的步骤包括：
1)将单目摄像头获取的视频按帧分解，获取标准帧，进行图像预处理；
2)按时间间隔分解帧，进行图像预处理；
3)根据四种智能化实时电力线跳线监测方法判断是否发生跳线故障，若发生故障，则进行步骤4)，否则返回步骤2)；
4)信息处理单元将跳线故障信息发送至云端数据库；
5)客户端的图形用户界面显示导向轮状态信息和跳线故障信息。
2.根据权利要求1所述的高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统，其特征在于，所述数传装置包括安装在走板上的控制器、用以测量走板的姿态信息的姿态测量单元以及用以实现姿态测量单元的数据传输的无线数传模块。
3.根据权利要求2所述的高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统，其特征在于，所述姿态测量单元采用IMU，所述控制器采用STM32，所述无线数传模块包括走板端LORA模块和地面端LORA模块，所述STM32安装在走板上，由电源模块对其进行供电，所述IMU与所述走板端LORA模块搭载在控制器上。
4.根据权利要求1所述的高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统，其特征在于，所述微型控制器采用树莓派3B+，所述滑车端的每一个导向轮上分别安装一个单目摄像头和一个树莓派3B+，所述树莓派3B+上设有充电接口、HDMI接口和USB接口，所述充电接口连接电源模块，所述HDMI接口连接单目摄像头，所述USB接口连接网卡用以发射信号。
5.根据权利要求2所述的高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统，其特征在于，所述信息处理单元根据数传装置发送的走板的姿态信息判断走板是否发生翻转的具体步骤包括：
1)姿态测量单元测量走板的欧拉角；
2)测量数据通过无线数传模块发送至信息处理单元；
3)信息处理单元根据走板的欧拉角提取判定数据，判断高压架空线的铺设过程中的判定数据是否超过所设定的判定阈值，若超过判定阈值，则判断走板发生翻转，进行步骤4)，若没有超过判定阈值，则返回步骤1)；
4)信息处理单元将走板故障信息发送至云端数据库；
5)客户端的图形用户界面显示走板状态信息和翻转故障信息。
6.根据权利要求5所述的高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统，其特征在于，步骤3)的判定方法具体包括以下步骤：
31)设定三维坐标系下的基准数据和相对于基准数据的阈值；
32)根据实时获取的走板的欧拉角，信息处理单元利用其判定高压架空线的铺设过程中动态误差量相对于基准数据是否超过阈值，若超过阈值，则判断走板已发生翻转，进行步骤4)，若没有超过阈值，则返回步骤1)。 说明书 : 一种高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统技术领域[0001] 本发明涉及高压架空线监测技术领域，尤其是涉及一种高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统。背景技术[0002] 能源是国家发展的经济命脉，其中电力建设，特别是高压建设更是占据了举足轻重的地位。在进行高空电力线滑车走线工程中，高压电力线在牵引下沿着导向轮行进，但是在高空作业中，由于高空风等外力作用，导致走板翻转和电力线偏离轨道的状况时有发生，该种情况会严重影响电力线走线，进而阻碍作业进程。在多数应急环境下，因没有基础设施支持或基础设备遭到严重破坏，无法及时获取现场资料来采取应对措施，进而导致重大损失。[0003] 经过对现有技术的研究发现，目前对牵线走板的虚拟化以及滑车视频化智能分析和预警系统的研究屈指可数，对于现有故障预警系统在输电线路实际施工中可能存在的问题，例如人力成本的节省问题，系统装置安装的便捷性问题，警报的可靠性问题以及故障可视化问题，还需要进一步的改善和推进，因此该领域还有较大的发展空间与研究开发前景。发明内容[0004] 本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统。[0005] 本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：[0006] 一种高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统，该系统包括：[0007] 数传装置，检测高压架空线的走板的姿态信息，并将走板的姿态信息传递至信息处理单元；[0008] 图传装置，获取滑车的导向轮处的实时工作视频，并将导向轮处的实时工作视频发送至信息处理单元；[0009] 信息处理单元，根据数传装置发送的走板的姿态信息判断走板是否发生翻转，并每隔一定时间从图传装置获取的视频中提取一幅图片，判断图片中导向轮是否发生跳线故障；[0010] 客户端，远程调取信息处理单元中走板和导向轮的工作状态信息以及故障信息，并通过图形用户界面对调取的信息进行显示，提供具象化的现场走板工作状态；[0011] 云端数据库，存储信息处理单元处理得到的走板和导向轮的工作状态信息以及故障信息，辅助客户端调取信息；[0012] 电源模块，对数传装置和图传装置进行供电。[0013] 所述数传装置包括安装在走板上的控制器、用以测量走板的姿态信息的姿态测量单元以及用以实现姿态测量单元的数据传输的无线数传模块。进一步地，所述姿态测量单元采用IMU，所述控制器采用STM32，所述无线数传模块包括走板端LORA模块和地面端LORA模块，所述STM32安装在走板上，由电源模块对其进行供电，所述IMU与所述走板端LORA模块搭载在控制器上。[0014] 所述图传装置包括设于滑车端和地面端的微型控制器，以及与微型控制器连接的单目摄像头，所述单目摄像头将采集的视频数据通过UDP协议传输至信息处理单元。进一步地，所述微型控制器采用树莓派3B+，所述滑车端的每一个导向轮上分别安装一个单目摄像头和一个树莓派3B+，所述树莓派3B+上设有充电接口、HDMI接口和USB接口，所述充电接口连接电源模块，所述HDMI接口连接单目摄像头，所述USB接口连接网卡用以发射信号。[0015] 所述信息处理单元基于单目视觉的智能化实时电力线跳线监测方法判断图片中导向轮是否发生跳线故障。所述单目视觉的智能化实时电力线跳线监测方法包括基于模板匹配、点特征匹配、距离尺度和边缘检测的智能化实时电力线跳线监测方法，四种方法同时进行电力线跳线监测。监测方法的主要步骤包括：[0016] a1)将单目摄像头获取的视频按帧分解，获取标准帧，进行图像预处理；[0017] a2)按时间间隔分解帧，进行图像预处理；[0018] a3)根据四种智能化实时电力线跳线监测方法判断是否发生跳线故障，若发生故障，则进行步骤a4)，否则返回步骤a2)；[0019] a4)信息处理单元将跳线故障信息发送至云端数据库；[0020] a5)客户端的图形用户界面显示导向轮状态信息和跳线故障信息。[0021] 所述信息处理单元根据数传装置发送的走板的姿态信息判断走板是否发生翻转的具体步骤包括：[0022] b1)姿态测量单元测量走板的欧拉角；[0023] b2)测量数据通过无线数传模块发送至信息处理单元；[0024] b3)信息处理单元根据走板的欧拉角提取判定数据，判断高压架空线的铺设过程中的判定数据是否超过所设定的判定阈值，若超过判定阈值，则判断走板发生翻转，进行步骤b4)，若没有超过判定阈值，则返回步骤b1)；[0025] b4)信息处理单元将走板故障信息发送至云端数据库；[0026] b5)客户端的图形用户界面显示走板状态信息和翻转故障信息。[0027] 上述步骤b3)的判定方法具体包括以下步骤：[0028] b31)设定三维坐标系下的基准数据和相对于基准数据的阈值；[0029] b32)根据实时获取的走板的欧拉角，信息处理单元利用其判定高压架空线的铺设过程中动态误差量相对于基准数据是否超过阈值，若超过阈值，则判断走板已发生翻转，进行步骤b4)，若没有超过阈值，则返回步骤b1)。[0030] 本发明提供的高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统，相较于现有技术至少包括如下有益效果：[0031] 一、将系统模块化并独立封装，使每个模块的分工更加明确，功能更加清晰，提高了安装的便捷性，也能更好地保护内部装置，安全性高，让整个系统工作更加稳定。[0032] 二、本发明在滑车端的智能监控方法具有多种智能算法可供选择，包括基于模板匹配、点特征匹配、距离尺度和边缘检测的智能化实时电力线跳线监测方法，首先将视频按帧分解，获取标准帧，进行图像预处理，然后根据四种算法判断是否有故障，若发生故障，则PC将导向轮故障信息发送到云端，否则继续进行故障诊断，最后客户端图形用户界面显示导向轮状态信息和故障信息，四种方法同时进行故障诊断，与现有系统的单算法相比，大大增强系统的故障警报可靠性。[0033] 三、系统采用无线传输的方式，与传统设备监控摄像头相比，传输距离更远；由于自带电源，给安装工作带来了便捷。[0034] 四、本发明系统使用特殊图传方式，通过修改接口参数和导向轮图传配置来进行图传，不仅成本低、实时性好、传输距离长，在画质方面也能保持较高的水平。[0035] 五、建立的云端数据库可实现分钟级别的数据库部署和弹性扩展，稳定可靠，易于运维，通过用户密码和IP地址即可访问云数据库。[0036] 六、图形用户界面模拟走板状态，使现场走板工作状态具象化，可以更加清楚地看到走板的偏转情况。附图说明[0037] 图1为实施例中本发明高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统的结构框架示意图；[0038] 图2为实施例中本发明对走板端进行监控的方法流程示意图；[0039] 图3为实施例中本发明对滑车端进行监控的方法流程示意图；[0040] 图4为实施例中基于模板匹配方法对电力跳线进行智能化实时监测的方法流程示意图；[0041] 图5为实施例中基于点特征匹配方法对电力跳线进行智能化实时监测的方法流程示意图；[0042] 图6为实施例中基于距离尺度方法对电力跳线进行智能化实时监测中图像预处理、阈值分割、形态学处理与轮廓提取的方法流程示意图；[0043] 图7为实施例中基于距离尺度方法对电力跳线进行智能化实时监测中计算滑车穿线状态下电力线的相对距离并与标准图片比较的方法流程示意图；[0044] 图8为实施例中基于边缘检测方法对电力跳线进行智能化实时监测的方法流程示意图；[0045] 图9为实施例中图形用户界面GUI设计的实际使用演示例。具体实施方式[0046] 下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。[0047] 实施例[0048] 为了进一步满足电力工程建设的智能化、自动化要求，本发明设计了一套方便搭建、不依赖公网、能实时传输视频、故障判断准确性较高的全自动化无线故障预警系统，通过搭建数据信号和视频信号远距离可靠无线通讯装置完成地面端和架空线端故障预警系统装置的信号通信，使用编写的走板翻转监测方法和多种基于单目视觉的智能化实时电力线跳线监测方法进行故障筛查，建立容量较大的云端数据库储存设备运行数据和故障信息，组建图形用户界面从多个角度具象化走板和滑车现场实际状态。[0049] 具体地，如图1所示，本发明提供的高压架空线走板及导向轮状态的监测及故障预警系统包括数传装置、图传装置、电源模块、信息处理单元、手机客户端、电脑客户端和云端数据库(未在图中示出)。[0050] 数传装置，用于检测走板的姿态信息，并将走板的姿态信息传递到信息处理单元，可以使得信息处理单元根据接收到的数据判断走板是否发生翻转。[0051] 图传装置，用于获取导向轮处的实时工作视频，导向轮处的实时工作视频包括导向轮和电力线部分的图像视频。将导向轮处的实时工作视频发送到信息处理单元，信息处理单元每隔一定时间从视频中提取一幅图片，通过基于单目视觉的智能化实时电力线跳线监测方法判断图片中导向轮是处于正常工作状态还是发生了跳线故障。[0052] 手机客户端和电脑客户端，用于远程调取信息处理单元中走板和导向轮的工作状态信息以及故障信息。手机客户端和电脑客户端分别通过图形用户界面对信息进行显示，用于提供具象化的现场走板工作状态，可以更加清楚地看到走板的偏转情况。[0053] 云端数据库，用于存储信息处理单元得到的走板和导向轮的工作状态信息以及故障信息，辅助手机客户端和电脑客户端调取信息。云端数据库可实现分钟级别的数据库部署和弹性扩展，稳定可靠，易于运维，通过用户密码和IP地址即可访问云数据库。系统地面站向数据库写入数据，每条数据都有一个序列号，从0开始，逐1增大，其他客户端连接数据库，通过序列号查询数据，序列号最大的数据表示最新的数据，数据库支持倒序排列查询(序列号最大的在前面)，这样就能获取地面站的数据。[0054] 电源模块有两个，一个对数传装置进行供电，一个对图传装置进行供电。[0055] 作为优选方案，信息处理单元为PC。[0056] 数传装置包括姿态测量单元、控制器和无线数传模块；姿态测量单元与控制器连接，用于测量走板的欧拉角。无线数传模块用于实现姿态测量单元的数据传输。在本实施例中，作为优选方案，姿态测量单元为IMU，控制器为STM32，无线数传模块为走板端LORA模块和地面端LORA模块。其中STM32安装在走板上，由电源模块对其进行供电，并将IMU和走板端LORA模块搭载在控制器上。[0057] 图传装置设有单目摄像头和微型控制器，单目摄像头与微型控制器连接。在本实施例中，作为优选方案，图传装置采用树莓派3B+，在滑车端和地面端各放置一块，将滑车端的树莓派与单目摄像头相连。在一个导向轮组，即六个导向轮的上方安装一个单目摄像头和一个树莓派。树莓派上具有充电接口、HDMI接口和USB接口，充电接口连接电源模块，由电源模块对其进行供电；HDMI接口连接单目摄像头；USB接口连接网卡用于发射信号。地面端安置的一个LORA模块和一个树莓派作为无线接收装置，与走板端LORA模块和滑车端树莓派对应，分别接收走板的姿态信息和导向轮的工作视频。LORA模块将串口发送过来的数据用LORA无线通信发送到信息处理单元。树莓派的USB口与网卡相连用于接收信号。滑车端树莓派和地面端树莓派需要配置2.4GHz无线电频段，然后树莓派内置网卡将视频信息以WIFI信号的形式传递给信息处理单元，同时还通过转换器将树莓派和信息处理单元相连。[0058] 在实验室完成视频监控系统(图传)和平衡装置(走板)的搭建后，对滑车端信息采集及发送装置和走板端信息采集及发送装置分别进行封装，并使用3D打印机制作封装外壳。走板端信息采集及发送装置包括稳压电源、STM32及搭载在上面的IMU模块和走板端LORA模块，将稳压电源放在最低端，然后将用于测量欧拉角的IMU放在电池上方保持装置平衡，外壳上打两个口，一个口作为电源充电口，一个口用于伸出LORA模块天线。滑车端信息采集及发送装置包括稳压电源、单目摄像头、滑车端树莓派和网卡，外壳设计四个卡位分别固定树莓派的四个角，外壳上打两个口，一个口作为电源充电口，一个口用于伸出网卡天线，外壳底端给摄像头的镜头留有一个孔，并设计两个卡位用于固定摄像头的两侧。走板端信息采集及发送装置安装固定在走板上，滑车端信息采集及发送装置安装固定在导向轮组的正上方，便于检测到导向轮组所有的导向轮且与导向轮组保持在一个三维坐标系，这样可以更好地完成导向轮跳线识别。本发明封装外壳选用3D打印技术，可以根据内部元件尺寸和实际需要设计外壳，可定制化程度高，系统也可以更好地应用于实际施工现场。[0059] 本发明系统的主要工作原理如下：[0060] S1：姿态测量单元获取走板的欧拉角，经过控制器和无线数传模块将测量数据发送到信息处理单元。[0061] S2：单目摄像头实时地获取滑车工作状况视频，将该视频进行编码后，经过特殊的图传方式和无线图传模块发送到信息处理单元。[0062] 本发明的特殊图传方式具体为：硬件设备分为高架发送端(图传装置)和地面接收端(信息处理单元)。高架发送端(即图传装置)获取到图像以后，以1280*720@30fps的分辨率和帧数发送出去，采用UDP协议传输H.264视频数据流，通信频率工作在5.2GHz，高架发送端采用5.2G5dB增益定向天线，地面接收端采用双5.2G17dB高增益定向天线。[0063] S3：信息处理单元使用算法进行走板端和滑车端的故障判定，判定高压架空线铺设过程中动态误差量相对于基准数据是否超过阈值。滑车端的故障预警从视频中获取滑车的状况图像，使用多种基于单目视觉的智能化实时电力线跳线监测方法判定导线和牵引线是否时刻处于导向轮上的滑槽内。[0064] S4：将故障信息发送到建立的云端数据库，手机客户端和电脑客户端可以通过调取云端数据库故障信息的图形用户界面，来获悉走板端和滑车端的故障信息。[0065] 具体地，本发明对走板端实现智能监测的具体步骤如图2所示，包括：[0066] a1)IMU测量走板的欧拉角。[0067] a2)测量数据通过LORA模块发送到PC。[0068] a3)根据欧拉角判定高压架空线铺设过程中动态误差量相对于基准数据是否超过阈值，若超过阈值，则进行步骤a4)，若没有超过阈值，则返回步骤a1)。走板翻转的判定方法包括以下步骤：[0069] a31)设定三维坐标系下的基准数据和相对于基准数据的阈值；[0070] a32)根据实时获取的走板加速度，评价当前走板的平衡状态；[0071] a33)若超过阈值，则判断走板已翻转。[0072] a4)PC将走板故障信息发送到云端数据库；[0073] a5)手机客户端或电脑客户端的图形用户界面显示走板状态信息和故障信息。[0074] 如图3所示，本发明滑车端智能监控有多种智能算法可供选择，包括基于模板匹配、点特征匹配、距离尺度和边缘检测的智能化实时电力线跳线监测方法，四种方法可同时进行监测，监测的结果通过PC发送至云端数据库。监测原理主要包括以下步骤：[0075] b1)将视频按帧分解，获取标准帧，进行图像预处理。[0076] b2)按时间间隔分解帧，进行图像预处理。[0077] b3)可根据四种算法判断是否有故障，若发生故障，则进行步骤b4)，否则返回步骤b2)。[0078] b4)PC将导向轮的跳线故障信息发送到云端数据库。[0079] b5)手机客户端或电脑客户端的图形用户界面显示导向轮状态信息和故障信息。其中，如图4所示，基于模板匹配来实时监测电力线跳线具体包括以下步骤：[0080] 1.1)获取运行状态视频流：将单目摄像头安装在滑车上，将电力线的视频传入图像处理环境中。使用OpenCV或HALCON等其他图像处理软件将视频按帧分解。为避免漏检和冗余检测，兼顾检测准确性和监测的实时性，本方法采用间隔0.5s的时间间隔来分解视频，完成读入滑车走线视频和视频按时间分解帧的步骤。[0081] 1.2)获取一帧未发生跳线的标准滑车穿线图片：为了创建具有高度准确性和普适性的图像模板，需要从视频中分解一帧未发生跳线状态下的图片，本方法提供两种接口去获取该图像，一种是设定时间，自动获取，在本方法中选取运行状态下的第10秒的图像，一种是使用者手动获取标准状态下的图像。[0082] 1.3)图像预处理、创建仅包含导向轮和电力线部分的图像模板，具体包括以下步骤：[0083] 1.31)对图像进行预处理主要包括滤波模糊化，以提高模板质量；[0084] 1.32)创建图像模板，为了减少背景的干扰，突出电力线部分的特征，选取仅包含电力线和导向轮部分的图像作为模板，创建并保存在本地文件路径；[0085] 1.4)在运行状态下的图像调用模板并进行匹配：循环读入运行状态下的图像，调用模板，进行模板匹配。其中模板匹配的方法可采用：平方差匹配法、归一化平方差匹配法、相关匹配法、归一化相关匹配法、相关系数匹配法或归一化相关系数匹配法。经过验证，归一化相关匹配法在电力线跳线检测中的匹配效果较好。[0086] 1.5)根据匹配得分设置阈值，根据此阈值判断是否发生跳线：根据步骤1.4)输出的模板匹配得分，和设置的阈值进行比较，若模板匹配的得分超出设定的范围即判定为走线过程发生了跳线，并显示发生跳线状况的图像等待后续操作。[0087] 采用点特征匹配算法进行电力线跳线监测，如图5所示，具体包括以下步骤：[0088] 2.1)获取运行状态视频流，获取运行状态下的图像帧：图像处理软件获取单目摄像头所拍摄的电力线走线视频并将其按照帧或时间间隔进行分解。考虑到本发明系统的实时性和准确性的要求，本实施例每隔0.5s截取一帧视频。[0089] 2.2)获取一帧未发生跳线的标准滑车穿线图片：从按帧数间隔分解的图像中，选取一张标准的未发生跳线的高空电力线走线图像，作为标准模式的参照图像。[0090] 2.3)图像灰度化、图像预处理，具体包括以下步骤：[0091] 2.31)对匹配图像进行图像灰度化操作，将三通道图像转化为灰度图像；[0092] 2.32)对匹配图像进行模糊化操作，该操作可以最大程度上减少噪声点对后续特征点提取的干扰；[0093] 2.33)考虑到电力线在高空走线过程中，在摄像头视场里将不可避免的捕捉到背景，为提高算法准确性需要对待匹配图像对进行剪裁操作，根据经验尺寸参数，剪裁仅含有电力线和导向轮的部分。[0094] 2.4)特征点提取、特征点匹配，具体包括以下步骤：[0095] 2.41)特征点主要包括角点、边缘点等，考虑到电力线的纹理信息比较丰富，故本算法主要提取电力线的边缘特征点。在特征点的提取方面，主流的方法主要包括SIFT、SURF、ORB、FAST、Harris角点等，为满足本系统实时性和准确性的要求，本方法选择SURF算法作为电力线边缘特征点提取方法；[0096] 2.42)本方法使用BruteForce匹配方法进行电力线边缘特征点的匹配。[0097] 2.5)随机抽样一致性去除误匹配、根据匹配结果判断是否跳线，具体包括以下步骤：[0098] 2.51)利用随机抽样一致性算法(RANSAC)提高匹配准确度，并剔除误匹配。在特征点的匹配过程中，无论是BF匹配方法还是FLANN匹配方法，都会不可避免的出现误匹配和匹配冗余的情况，RANSAC(随机抽样一致性)方法利用匹配点计算图像间的单应性矩阵，利用重投影误差来筛选匹配点；[0099] 2.52)最后，根据标准帧与运行帧之间的电力线边缘特征点的匹配结果，来判断是否发生了跳线。[0100] 采用基于距离尺度进行智能化实时电力线跳线监测，该方法使用电力线之间的相对距离作为判断电力线是否发生跳线的指标，基于opencv4.1+python3.6完成电力线跳线检测的技术实现。为了实现高度智能化和柔性化，避免手动输入标准的电力线相对距离，本方法需要采集一张未发生跳线的标准状态下的图像，并获取标准状态下的电力线的相对距离和电力线的条数，包括以下步骤：[0101] 3.1)获取运行状态视频流：将单目摄像头安装在滑车上，将电力线的视频传入图像处理系统。使用OpenCV或HALOCN等其他图像处理软件将视频按帧分解。为避免漏检和冗余检测，兼顾检测准确性和监测的实时性，本方法采用间隔0.5s的时间间隔来分解视频，完成读入滑车走线视频和视频按时间分解帧的步骤。[0102] 3.2)获取一帧未发生跳线的标准滑车穿线图片：采集未发生跳线的标准状态下的图像有两种方法，其一：设定时间自动选取，本方法选取运行第10s和12s的图像并取平均；其二：本方法提供手动采集图像的接口，来非全自动的选取标准化图像。[0103] 3.3)图像预处理、阈值分割、形态学处理与轮廓提取，如图6所示，具体包括以下步骤：[0104] 3.31)读入运行状态下的图片、为了提高后续图像处理的可行性将原图像剪裁成左、右两部分；[0105] 3.32)对左、右两部分图像分别进行灰度化，为使噪声模糊化使用中值滤波，为使作为前景的电力线部分更明显使用图像增强算法；[0106] 3.33)对图像进行阈值分割，采用双阈值法提取电力线的区域和分离背景；[0107] 3.34)为填充电力线阈值分割的孔洞，本方法使用先膨胀后腐蚀的方法，得到尽可能接近电力线实际大小的二值化区域，其中膨胀和腐蚀的掩膜大小为12*12；[0108] 3.35)本方法使用轮廓提取的方法来提取电力线二值化的电力线的轮廓，其中提取的轮廓时外轮廓。[0109] 3.4)计算滑车穿线状态下电力线的相对距离并与标准图片比较，如图7所示，具体包括以下步骤：[0110] 3.41)根据步骤3.3)得到的电力线轮廓，提取每一根电力线二值化轮廓的最小外接矩形；[0111] 3.42)根据3.41)得到的最小外接矩形的轮廓并求出其中心坐标，两两相隔的电力线的相对距离即为最小外接矩形轮廓的中心坐标的Y方向坐标值之差；[0112] 3.43)将未发生跳线状态的标准图像的电力线相对距离与实际运行情况的电力线相对距离进行比较。[0113] 3.5)设置比较阈值，若超出此阈值则报警并显示跳线画面：设置比较阈值，本方法设置范围为±10％，即如果运行状态下的电力线之间的距离大于或小于标准距离的10％，系统会出现故障提示，显示出现跳线的画面，等待下一步指令。[0114] 基于边缘检测的智能化实时电力线跳线监测方法，电力线图像预处理、图像分割等算法如图8所示，包括以下步骤：[0115] 4.1)获取运行状态视频流，并按帧分解视频：图像处理软件获取单目摄像头所拍摄的电力线走线视频并将其按照帧或时间间隔进行分解。考虑到本系统的实时性和准确性的要求，本方法每隔0.5s截取一帧视频，并将图像读入下一步骤。[0116] 4.2)图像灰度化、图像平滑、图像增强，具体包括以下步骤：[0117] 4.21)对电力线进行灰度化操作；[0118] 4.22)因高空电力线图像的内容比较丰富，为消除噪声影响，需进行滤波去噪。在比较了中值滤波、均值滤波、高斯滤波等平滑算法后，遂使用均值滤波对电力线图像进行平滑；[0119] 4.23)为突出电力线的特征，增强图像对比度，对图像进行增强操作。图像自乘法可以使对比度大幅提高。[0120] 4.3)对电力线进行双阈值分割，并提取其边缘：将电力线作为目标区域，进行目标提取，此步骤使用的图像分割算法为双阈值分割。在获得电力线区域的二值化图像后，提取该区域的边缘，并对边缘进行特征筛选，以边缘的长度和直线度作为筛选特性，仅提取电力线的边缘，并对直线进行Hough变换，获得拟合后的电力线边缘。[0121] 4.4)对导向轮进行双阈值分割，并提取其边缘：本步骤将导向轮部分作为目标区域，进行图像分割。在获得仅含有导向轮的二值化区域后，对该区域进行轮廓提取，并根据轮廓的特征进行筛选，选择导向轮轨道边沿作为目标轮廓，并对此轮廓进行拟合。[0122] 4.5)判断电力线边缘和导向轮是否相交，若相交即判断发生跳线：在获得电力线边缘和导向轮轨道边沿后，判断电力线边缘和导向轮轨道边沿是否相交，若相交则可判定电力线发生了跳线，反之则显示电力线走线正常，未发生跳线。[0123] 图9为图形用户界面GUI设计的实际使用演示例，在智能穿线运算中心测，PC获取到走板的位姿数据与滑车跳线监测的视频数据，一方面PC通过GUI界面进行滑车视频数据的实时监测和走板数据显示，对走板的偏转角度进行简单模拟，并能够通过智能算法，对滑车端的穿线跳线状态进行判断，以及对走板是否发生偏转等异常状态进行判断，做到故障及时报警，GUI界面还可以显示当前时刻的施工工程进度，使工作人员对整个工程的状态进行全局把控。另一方面，PC端还基于云数据库对走板状态数据进行推流，基于OBS对视频数据进行推流，将两类数据发送至云，之后各类移动端可以通过云访问到施工现场的工程状态，实现施工状况的可视化监控。[0124] 与同类技术相比，本发明采用的特殊图传方式传输距离可达30公里，并采用UDP协议。TCP和UDP是网络协议的传输层上的两种不同的协议。一个TCP连接通常分为三个阶段：连接、数据传输、退出(关闭)。通过三次握手建立一个连接，通过四次挥手来关闭一个连接。TCP协议三次握手是指建立TCP连接协议时，需要在客户端和服务器之间发送三个包，握手过程中传送的包里不包含数据，三次握手完毕后，客户端与服务器才正式开始传送数据。四次握手是指终止TCP连接协议时，需要在客户端和服务器之间发送四个包。而对于UDP协议，发送方根据对方的IP地址直接发送数据包，在即时通讯的场景下，可以允许偶尔的断续，协议速度较快。[0125] 同时所建立的云端数据库可实现分钟级别的数据库部署和弹性扩展，稳定可靠，易于运维，通过用户密码和IP地址即可访问云端数据库。系统地面站向云端数据库写入数据，每条数据都有一个序列号，从0开始，逐1增大，其他客户端连接数据库，通过序列号查询数据，序列号最大的数据表示最新的数据，数据库支持倒序排列查询(序列号最大的在前面)，这样就能获取地面站的数据。[0126] 本发明应用的滑车端智能监控方法有多种智能算法可供选择，包括基于模板匹配、点特征匹配、距离尺度和边缘检测的智能化实时电力线跳线监测方法，先将视频按帧分解，获取标准帧，进行图像预处理，然后根据四种算法判断是否有故障，若发生故障，则PC将导向轮故障信息发送到云端，否则继续进行故障诊断，最后客户端图形用户界面显示导向轮状态信息和故障信息。四种方法同时进行故障诊断，与现有系统的单算法相比，大大增强系统的故障警报可靠性。[0127] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

专利地区：上海

专利申请日期：2021-05-31

专利公开日期：2024-07-26

专利公告号：CN113361358B