金晶,張彬,許國偉,林來鑫
(廣東電網(wǎng)有限責任公司汕頭供電局,廣東汕頭,515000)
無人機的設計包括圖像獲取模塊和識別模塊。其中,圖像獲取模塊與識別模塊電連接。
圖像獲取模塊包括攝像機,圖像獲取模塊通過攝像機獲取電力線路的圖像信息[1]。圖像獲取模塊用于在無人機對電力線路進行巡檢的過程中,獲取電力線路的圖像信息。識別模塊用于根據(jù)圖像獲取模塊獲取的電力線路的圖像信息,識別電力線路中的溫度預警裝置是否執(zhí)行預警動作。其中,溫度預警裝置安裝在電力線路中的預設部件上,用于在預設部件的溫度超過溫度閾值時執(zhí)行預警動作。無人機用于根據(jù)溫度預警裝置的動作情況進行報警。
識別模塊包括存儲單元和識別單元,存儲單元與識別單元電連接,通過識別模塊識別電力線路的圖像信息中的預設部件的圖像信息,并基于預設部件的圖像信息對溫度預警裝置進行識別[2]。通過存儲單元存儲預設部件的圖像模型數(shù)據(jù)和溫度預警裝置的圖像模型數(shù)據(jù),通過識別單元根據(jù)預設部件的圖像模型數(shù)據(jù)識別電力線路的圖像信息中的預設部件的圖像信息,并根據(jù)溫度預警裝置的圖像模型數(shù)據(jù)對預設部件的圖像信息進行識別,以確定預設部件上是否安裝溫度預警裝置以及溫度預警裝置是否執(zhí)行預警動作[3]。
識別模塊還包括控制單元,控制單元分別與存儲單元和識別單元電連接??刂茊卧糜诳刂茻o人機的姿態(tài)和攝像機的焦距
電力線路巡檢方法的設計如下。
通過圖像獲取模塊在無人機對電力線路進行巡檢的過程中,獲取電力線路的圖像信息,然后識別電力線路中的溫度預警裝置是否執(zhí)行預警動作[4]。溫度預警裝置安裝在電力線路中的預設部件上,用于在預設部件的溫度超過溫度閾值時執(zhí)行預警動作,通過無人機根據(jù)溫度預警裝置的動作情況進行報警。
通過識別模塊根據(jù)圖像獲取模塊獲取的電力線路的圖像信息,識別電力線路中的溫度預警裝置是否執(zhí)行預警動作,是通過識別模塊識別電力線路的圖像信息中的預設部件的圖像信息,并基于預設部件的圖像信息對溫度預警裝置進行識別。
通過無人機根據(jù)溫度預警裝置的動作情況進行報警,是通過無人機在識別模塊識別到預設部件上已安裝溫度預警裝置,且溫度預警裝置已執(zhí)行預警動作時進行報警;通過無人機根據(jù)溫度預警裝置的動作情況進行報警,還包括:通過無人機在識別模塊識別到預設部件上未安裝溫度預警裝置時進行報警。
本文提供的電力線路巡檢方法的流程示意圖如表1所示。該方法可以由本發(fā)明提供的無人機執(zhí)行。參見圖1,本發(fā)明提供的無人機包括圖像獲取模塊10和識別模塊20,圖像獲取模塊10與識別模塊20電連接;相應地,如表1所示。電力線路巡檢方法的實施步驟如下。
表1 巡檢方法的流程
圖1 圖像獲取單元結(jié)構(gòu)示意圖
S110、通過圖像獲取模塊在無人機對電力線路進行巡檢的過程中,獲取電力線路的圖像信息。
S120、通過識別模塊根據(jù)圖像獲取模塊獲取的電力線路的圖像信息,識別電力線路中的溫度預警裝置是否執(zhí)行預警動作。其中,溫度預警裝置安裝在電力線路中的預設部件上,用于在預設部件的溫度超過溫度閾值時執(zhí)行預警動作[5]。預設部件包括電力接續(xù)金具。溫度預警裝置包括連接件、彈性件、識別件和蓋帽。溫度預警裝置通過連接件安裝在電力接續(xù)金具上。彈性件的一端固定在連接件遠離電力接續(xù)金具的一側(cè),彈性件的另一端連接識別件。蓋帽的開口通過焊料焊接在連接件遠離電力接續(xù)金具的一側(cè),以使焊接后的蓋帽和連接件包覆彈性件和識別件。彈性件存儲彈性勢能,以在電力接續(xù)金具的溫度超過溫度閾值時,將蓋帽脫離連接件以使識別件彈出;S130、通過無人機根據(jù)溫度預警裝置的動作情況進行報警。
本發(fā)明提供的電力線路巡檢方法,利用無人機在對電力線路進行巡檢的過程中,通過圖像獲取模塊實時獲取電力線路的圖像信息,并通過識別模塊根據(jù)電力線路的圖像信息,自動識別電力線路中的溫度預警裝置是否執(zhí)行預警動作,以使無人機根據(jù)溫度預警裝置的動作情況進行報警。與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的技術(shù)方案實現(xiàn)了通過無人機在對電力線路進行巡檢的過程中,自動對電力線路中預設部件上的溫度預警裝置的動作情況進行識別和報警,以確定預設部件是否出現(xiàn)過溫或熱缺陷現(xiàn)象,從而及時發(fā)現(xiàn)電力線路的溫度異常情況,本發(fā)明的技術(shù)方案,有助于降低電力線路巡檢工作的勞動強度,以提升巡檢工作效率,有助于為電力線路的安全運行提供保障。另外,由于熱缺陷的發(fā)展程度不斷隨著負荷而變化,不同負荷情況下的熱缺陷情況時而嚴重時而又會恢復正常,現(xiàn)有技術(shù)在熱缺陷恢復時不易判斷部件曾出現(xiàn)的問題,與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明中的溫度預警裝置在預設部件的溫度超過溫度閾值時執(zhí)行預警動作,無人機根據(jù)溫度預警裝置的動作情況進行報警,無論預設部件當前的熱缺陷程度如何,均能夠識別曾出現(xiàn)過溫度異常狀況的預設部件,有利于及時發(fā)現(xiàn)電力線路中的安全隱患。
繼續(xù)參見圖1,在上述方案的基礎(chǔ)上,識別模塊20還用于識別電力線路的圖像信息中的預設部件的圖像信息,并基于預設部件的圖像信息對溫度預警裝置進行識別;無人機用于在識別模塊20識別到預設部件上已安裝溫度預警裝置,且溫度預警裝置已執(zhí)行預警動作時進行報警;無人機還用于在識別模塊20識別到預設部件上未安裝溫度預警裝置時進行報警。
示例性地,識別模塊20首先根據(jù)電力線路的圖像信息識別電力線路中的預設部件,以實現(xiàn)對電力線路中的預設部件的自動識別。在識別到預設部件后,基于預設部件的圖像信息繼續(xù)對溫度預警裝置進行圖像識別,以實現(xiàn)對溫度預警裝置的自動識別。識別模塊20可基于預設部件的圖像信息識別預設部件上是否已安裝溫度預警裝置,以及溫度預警裝置是否已執(zhí)行預警動作。無人機可以在識別模塊20識別到預設部件上已安裝了溫度預警裝置,并且溫度預警裝置已執(zhí)行了預警動作時進行報警,以通知工作人員前往現(xiàn)場確定預設部件的狀態(tài)及電力線路的運行情況。無人機還可以在識別模塊20識別到預設部件上未安裝溫度預警裝置時進行報警[6],以提示工作人員在相應的預設部件上安裝溫度預警裝置,有助于對該預設部件的狀態(tài)進行識別和判斷,從而避免電力線路中出現(xiàn)安全隱患。本方案在對溫度預警裝置的動作情況進行識別時,首先對電力線路中的預設部件進行自動識別,在識別到預設部件后,對預設部件上的溫度預警裝置進行自動識別,通過兩次識別來判斷預設部件上是否已安裝溫度預警裝置,以及溫度預警裝置是否已執(zhí)行預警動作,從而實現(xiàn)對電力線路中關(guān)鍵部件的溫度預警。
在上述方案的基礎(chǔ)上,識別模塊20還包括控制單元230,控制單元230分別與存儲單元210和識別單元220電連接;圖像獲取模塊10包括攝像機,圖像獲取模塊10通過攝像機110獲取電力線路的圖像信息;控制單元230用于在攝像機110獲取電力線路的圖像信息時,控制無人機的姿態(tài)和攝像機110的焦距。
無人機在飛行過程中,根據(jù)電力線路的圖像信息自動識別例如耐張線夾和并溝線夾等預設部件,在識別到預設部件后,通過控制單元230對無人機的姿態(tài)進行調(diào)節(jié),例如無人機中包括支撐攝像機110的云臺,控制單元230可以控制云臺進行旋轉(zhuǎn)以調(diào)節(jié)攝像機110的拍攝角度,控制單元230還可以控制無人機靠近預設部件,以對預設部件進行抵近拍攝,控制單元230還可以對攝像機110的焦距進行調(diào)節(jié),以提升預設部件的圖像的清晰度,并提高無人機拍攝的圖像的利用率,從而有助于在無人機巡檢的過程中就對溫度預警裝置的動作情況進行判別,以提升巡檢工作效率,及時確認預設部件是否出現(xiàn)溫度異?;驘崛毕?。
繼續(xù)參見圖1,在上述方案的基礎(chǔ)上,識別模塊20包括存儲單元210和識別單元220,存儲單元210與識別單元220電連接;存儲單元210用于存儲預設部件的圖像模型數(shù)據(jù)和溫度預警裝置的圖像模型數(shù)據(jù);識別單元220用于根據(jù)預設部件的圖像模型數(shù)據(jù)識別電力線路的圖像信息中的預設部件的圖像信息,并根據(jù)溫度預警裝置的圖像模型數(shù)據(jù)對預設部件的圖像信息進行識別,以確定預設部件上是否安裝溫度預警裝置以及溫度預警裝置是否執(zhí)行預警動作。其中,識別模塊20可以是ARM(AdvancedRISCMachines)開發(fā)板,存儲單元210中存儲的預設部件的圖像模型數(shù)據(jù)包括電力線路中的預設部件的圖像模型信息,溫度預警裝置的圖像模型數(shù)據(jù)可包括溫度預警裝置已執(zhí)行預警動作時的圖像模型信息和未執(zhí)行預警動作時的圖像模型信息。示例性地,可預先利用現(xiàn)有的圖像識別算法,建立電力線路中的預設部件和溫度預警裝置的圖像數(shù)據(jù)集,例如耐張線夾、并溝線夾和溫度預警裝置等的圖像數(shù)據(jù)集,基于該圖像數(shù)據(jù)集進行模型訓練,能夠得到預設部件的圖像模型數(shù)據(jù)和溫度預警裝置的圖像模型數(shù)據(jù)。預設部件的圖像模型數(shù)據(jù)和溫度預警裝置的圖像模型數(shù)據(jù)可存儲在識別模塊20中的存儲單元210內(nèi),以使識別單元220能夠基于深度學習技術(shù),通過對比電力線路的圖像信息和預設部件的圖像模型數(shù)據(jù),以從電力線路的圖像信息中自動識別出預設部件,并通過對比預設部件的圖像信息和溫度預警裝置的圖像模型數(shù)據(jù),來對溫度預警裝置進行識別。
與現(xiàn)有技術(shù)相比,本文所述技術(shù)方案實現(xiàn)了通過無人機在對電力線路進行巡檢的過程中,自動對電力線路中預設部件上的溫度預警裝置的動作情況進行識別和報警,以確定預設部件是否出現(xiàn)過溫或熱缺陷現(xiàn)象,從而及時發(fā)現(xiàn)電力線路的溫度異常情況。因此本技術(shù)方案有助于降低電力線路巡檢工作的勞動強度,以提升巡檢工作效率,為電力線路的安全運行提供保障。
另外,由于熱缺陷的發(fā)展程度不斷隨著負荷而變化,不同負荷情況下的熱缺陷情況時而嚴重時而又會恢復正常,現(xiàn)有技術(shù)在熱缺陷恢復時不易判斷部件曾出現(xiàn)的問題,與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明中的溫度預警裝置在預設部件的溫度超過溫度閾值時執(zhí)行預警動作,無人機根據(jù)溫度預警裝置的動作情況進行報警,無論預設部件當前的熱缺陷程度如何,均能夠識別曾出現(xiàn)過溫度異常狀況的預設部件,有利于及時發(fā)現(xiàn)電力線路中的安全隱患。