一种输电通道隐患检测方法、系统、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及输电线路运维技术领域，尤其涉及一种输电通道隐患检测方法、系统、设备及存储介质。


背景技术：

2.输电线路在现代能源供应体系中发挥着重要的作用，但输电线路通道环境复杂，人员无法定期且高效的对其进行巡逻，即使在输电塔杆上安装可视化监拍设备，受固定视角限制，也无法全面对输电通道环境进行巡视，况且可视化监拍设备尚未完全普及，因而找到一种高效且高性价比的输电线路通道巡检方法极为重要。
3.随着无人机技术的发展，无人机在农林植保以及安全监控领域得到了越来越广泛的应用。如何将无人机技术应用在输电线路巡检领域，成为当前研究的一个热点，但目前普遍缺乏一种基于无人机图像分析的输电线路通道隐患检测方法。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种输电通道隐患检测方法、系统、设备及存储介质，用以解决目前在输电通道塔杆安装监拍设备的方式受视角限制而无法准确监视输电通道，且无法对输电通道进行巡视的技术问题。
5.一方面，本技术实施例提供了一种输电通道隐患检测方法，所述方法包括：
6.获取无人机拍摄的输电通道监拍图像；
7.将所述监拍图像输入预训练的隐患目标识别模型中，识别所述监拍图像中的隐患目标；
8.判断所述隐患目标与所述输电通道之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于安全距离阈值，则生成隐患告警信息并推送至相关人员。
9.在本技术的一种实现方式中，所述获取无人机拍摄的输电通道监拍图像之前，所述方法还包括：
10.基于三维激光扫描获取输电通道的点云数据；
11.基于所述点云数据规划航线；
12.控制所述无人机按照所述航线飞行，并将所述航线存储于本地服务器中。
13.在本技术的一种实现方式中，所述隐患目标识别模型的训练过程为：
14.获取输电通道的隐患图像；
15.对所述隐患图像进行标注，作为隐患图像样本集；
16.将所述隐患图像样本集输入所述隐患目标识别模型中进行训练。
17.在本技术的一种实现方式中，所述将所述隐患图像样本集输入所述隐患目标识别模型中进行训练之后，所述方法还包括：
18.从所述隐患图像样本集中选取部分隐患图像，作为训练测试集；
19.将所述训练测试集输入训练后的所述目标隐患识别模型中，测试所述目标隐患识
别模型的识别准确率，在所述准确率达到预设阈值的情况下，停止模型训练。
20.在本技术的一种实现方式中，所述航线包括若干航点，所述若干航点位于若干输电塔杆的固定高度处。
21.在本技术的一种实现方式中，所述判断所述隐患目标与所述输电通道之间的距离是否小于安全距离阈值，具体为：
22.确定所述输电通道的电压等级；
23.确定所述电压等级下的安全距离；
24.计算按预设拍摄角度拍摄的图像中目标隐患与输电线路之间的像素数目，基于所述像素数目计算隐患距离，判断隐患距离是否低于安全距离，若高于安全距离，则生成告警信息。
25.在本技术的一种实现方式中，所述系统还包括：路线规划单元，用于基于三维激光扫描获取输电通道的点云数据，并基于所述点云数据规划航线。
26.本技术实施例还提供了一种输电通道隐患检测系统，所述系统包括：
27.图像获取单元，用于获取无人机拍摄的输电通道监拍图像；
28.目标识别单元，用于将所述监拍图像输入预训练的隐患目标识别模型中，识别所述监拍图像中的隐患目标；
29.告警单元，用于判断所述隐患目标与所述输电通道之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于安全距离阈值，则生成隐患告警信息并推送至相关人员。
30.本技术实施例还提供了一种输电通道隐患检测设备，所述设备包括：至少一个处理器；以及，
31.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
32.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：获取无人机拍摄的输电通道监拍图像；
33.将所述监拍图像输入预训练的隐患目标识别模型中，识别所述监拍图像中的隐患目标；
34.判断所述隐患目标与所述输电通道之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于安全距离阈值，则生成隐患告警信息并推送至相关人员。
35.本技术实施例还提供一种输电通道隐患检测的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：
36.获取无人机拍摄的输电通道监拍图像；
37.将所述监拍图像输入预训练的隐患目标识别模型中，识别所述监拍图像中的隐患目标；
38.判断所述隐患目标与所述输电通道之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于安全距离阈值，则生成隐患告警信息并推送至相关人员。
39.本技术实施例提供的一种输电通道隐患检测方法、系统、设备及存储介质，通过无人机进行航拍，然后在无人机上部署了相应的人工智能算法模块，可以直接识别航拍图像中隐患目标，并计算隐患目标距离输电线路的长度。解决了以往通过固定安装的监拍设备回传图像的方式，容易受拍摄视角的影响。可以实现自动巡航，从多角度有效地反馈输电通道内的隐患其情况，有效的保障了输电通道的安全稳定运行。
附图说明
40.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
41.图1为本技术实施例提供的一种输电通道隐患检测方法流程图；
42.图2为本技术实施例提供的一种输电通道隐患检测系统结构图；
43.图3为本技术实施例提供的一种输电通道隐患检测设备示意图。
具体实施方式
44.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
45.本技术实施例提供了一种输电通道隐患检测方法、系统、设备及存储介质，用以解决目前在输电通道塔杆安装监拍设备的方式受视角限制而无法准确监视输电通道，且无法对输电通道进行巡视的技术问题。
46.下面结合附图，对本技术提出的方法进行相应的说明，如图1所示，本技术提出的输电通道隐患检测方法主要包括以下步骤：
47.步骤101、获取无人机拍摄的输电通道监拍图像。
48.本技术实施例中，对输电通道进行隐患监控，主要是基于无人机航拍巡视的方式完成的，无人机根据预先设定的航线进行飞行，然后在飞行的过程中拍摄输电通道的监拍图像。
49.本技术实施例中，首先基于三维激光扫描获取输电通道内的点云数据，然后根据点云数据规划航线，将规划好的航线输入到无人机的控制模块，然后执行相应的飞行策略。同时将每次的航线存储在本地服务区中，便于后期进行查找。
50.本技术实施例中无人机的航线包括若干航电，每一个点都位于输电塔杆固定高度处，具体可以是15m的位置处。然后将每一个输电塔杆上的航点连接起来，就构成了无人机的航线。
51.需要说明的是，在进行无人机航线规划的同时也要考虑到无人机在飞行过程中可能遇到的障碍物，同时要将障碍物也设定相应的避障方案，并将相应的避障方案融合进无人机的飞行航线中，以确保无人机在执行监测任务时不会发生意外坠毁。
52.步骤102、将所述监拍图像输入预训练的隐患目标识别模型中，识别所述监拍图像中的隐患目标。
53.本技术实施例中，无人机内部部署有隐患目标识别模型，隐患目标识别模型，预先进行了模型训练，可以识别图像中所含有的隐患目标。因此将无人机拍摄的航拍图像输入到内部的隐患目标模型中，就可以判断输电通道内是否存在隐患目标。
54.本技术实施例中，隐患目标识别模型要进行预训练，在预训练之前，首先获取输电通道的隐患图像，然后再隐患图像中对所有的隐患进行标注，并将标注后的隐患图像作为隐患图像样本机，然后将隐患图像样本机输入隐患目标识别模型中进行训练。
55.进一步地，从隐患图像样本集选取部分隐患图像作为训练的测试集，将测试集输
入训练后的隐患目标识别模型中进行测试，测试目标隐患模型的识别准确率，经过多次迭代后，准确率达到一个预设阈值，此时停止模型的训练，模型可以完成相应的隐患识别工作。
56.步骤103、判断所述隐患目标与所述输电通道之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于安全距离阈值，则生成隐患告警信息并推送至相关人员。
57.本技术实施例中，隐患目标识别模型发现输电通道内存在隐患目标之后，首先确定当前输电通道的电压等级以及在这个电压等级下对应的安全距离大小，计算按照预设的拍摄角度拍摄的图像中，隐患目标和输电线路之间的像素数目，然后根据像素的数目计算具体的隐患距离，断隐患距离是否处于安全距离之内，若高于安全距离，则生成告警信息。
58.需要说明的是，本技术实施例中，无人机的型号采用大疆经纬m300rtk，而无人机搭载的相机型号为禅思h20t云台相机，设置特定的俯角，例如45
°
进行图像的拍摄。该型号的云台相机在2倍光学变焦的情况下hfov为44.75
°
、vfov为34.91
°
。
59.设定云台拍摄俯角45
°
、无人机距塔顶高度15m、塔高50m为例，可得知无人机对地高度为75m，根据上述条件计算可得无人机当前可拍摄区域近似为上底69.6m、下底133.5m、高104.7m的等腰梯形。
60.根据不同电压等级下最低安全距离，例如500kv最低安全距离为11m，根据禅思h20t可见光镜头视频分辨率为3840
×
2160 30fps计算可得，拍摄区域上底每米约56个像素、下底每米约29个像素，故在此最低安全距离下，拍摄区域最远处隐患与线路间的像素不得少于319个，近处像素不得少于616个，并由远至近线性过渡，考虑到输电线路存在弧垂，杆塔间线路中段像素最低值应适当减小。
61.以上是本技术实施例提供的一种输电通道隐患检测方法，基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种输电通道隐患检测系统，如图2所示，图2为本技术实施例提供的一种输电通道隐患检测系统结构图。在图2中所述系统主要包括：
62.图像获取单元201，用于获取无人机拍摄的输电通道监拍图像；
63.目标识别单元202，用于将所述监拍图像输入预训练的隐患目标识别模型中，识别所述监拍图像中的隐患目标；
64.告警单元203，用于判断所述隐患目标与所述输电通道之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于安全距离阈值，则生成隐患告警信息并推送至相关人员。
65.在本技术实施例中，所述系统还包括：路线规划单元，用于基于三维激光扫描获取输电通道的点云数据，并基于所述点云数据规划航线。
66.以上是本技术实施例提供的一种输电通道隐患检测方法、系统，基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种输电通道隐患检测设备，如图3所示，所述设备包括：至少一个处理器301；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器302；其中，所述存储器302存储有可被所述至少一个处理器301执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器301执行，以使所述至少一个处理器301能够：获取无人机拍摄的输电通道监拍图像；
67.将所述监拍图像输入预训练的隐患目标识别模型中，识别所述监拍图像中的隐患目标；
68.判断所述隐患目标与所述输电通道之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于安全距离阈值，则生成隐患告警信息并推送至相关人员。
69.本技术实施例还提供一种输电通道隐患检测的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：
70.获取无人机拍摄的输电通道监拍图像；
71.将所述监拍图像输入预训练的隐患目标识别模型中，识别所述监拍图像中的隐患目标；
72.判断所述隐患目标与所述输电通道之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于安全距离阈值，则生成隐患告警信息并推送至相关人员。
73.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
74.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
75.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
76.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
77.本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
78.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
79.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。