許海源 裴慧坤 陳城 陳永德 曾臻

摘? 要：針對架空輸電線路下大型機械設(shè)備線下施工外力破壞引發(fā)線路斷裂、短路事故頻發(fā)的問題進行研究，設(shè)計出一套有效的防大型機械施工破壞的輸電線路監(jiān)控裝置，以期能夠有效減少或消除大型機械施工破壞事故，提高輸電線路安全運行和智能化管理水平。將視頻識別技術(shù)、北斗導航以及近線電磁感應等技術(shù)組成的多通道視頻采集分析終端和近線識別設(shè)備，通過視頻分析和近線監(jiān)測對大型施工機械進行協(xié)同監(jiān)控。由視頻分析和近線監(jiān)測構(gòu)成的協(xié)同監(jiān)控裝置從多角度獲取機械設(shè)備的位置及狀態(tài)信息，能夠很好地適應架空輸電線路下大型機械施工場景的復雜性，對架空輸電線路下大型機械進行有效的監(jiān)控。

關(guān)鍵詞：架空輸電線路? 大型機械? 視頻分析? 電磁感應? 協(xié)同監(jiān)控

架空輸電線路由于架設(shè)位置和運行條件的特殊性，其遭受大型機械入侵破壞的行為發(fā)生周期短、重復性高、突發(fā)性強，架空輸電線下施工監(jiān)管存在許多不確定性。對于諸多已經(jīng)報備的施工黑點，往往出現(xiàn)現(xiàn)場施工設(shè)備數(shù)量超出報備的數(shù)量，脫離管理，輸電線路線廊下方存在眾多的大型機械施工設(shè)備，隨時都可能闖入高壓導線安全距離。例如吊臂車、打樁機、翻斗車，運行過程中其位置和速度隨時會改變，威脅高壓導線。目前國內(nèi)外研究用于架空線路的裝置大多是架空線路的巡視與檢修，基于鐵塔或?qū)Ь€攀爬行走，無針對防大型機械施工的防外力破壞裝置研究。架空輸電線下施工中，通常采用傳統(tǒng)人工巡檢、視頻監(jiān)控等形式掌握的信息較為滯后，且全是被動接收，無法起到及時、主動的防護作用。主流的防外力破壞主要采取在線監(jiān)測的方式，例如，2016年廣東電網(wǎng)佛山供電局對輸電線路防外力破壞預警系統(tǒng)進行研究，開發(fā)了基于圖像識別技術(shù)、微信平臺二次開發(fā)技術(shù)所集成的智能輸電線路在線監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)全天不間斷智能監(jiān)控施工黑點，保證線路安全，但是該裝置僅用于隱患的跟蹤。

因此，該文設(shè)計一種基于視頻識別技術(shù)與智能分析、北斗導航以及近線電磁感應等技術(shù)組成的多通道視頻采集分析終端和近線識別設(shè)備。通過視頻分析和近線監(jiān)測對大型施工機械進行協(xié)同監(jiān)控，實現(xiàn)對大型機械外力隱患的實時監(jiān)測，實現(xiàn)大型機械位置的判斷，對于進入高壓線下保護區(qū)的大型機械及時發(fā)出聲光報警，提醒現(xiàn)場施工人員注意施工安全，及時調(diào)整機械設(shè)備的操作范圍，避免事故的出現(xiàn);同時發(fā)送遠程報警信息，及時通知線路運行維護人員。

1? 總體方案設(shè)計

架空輸電線路防大型機械破壞裝置的設(shè)計目標是針對線下施工場景，對吊車、水泥泵車等施工機械以及其他違章行為而引發(fā)的外力破壞事故進行監(jiān)測，保護輸電線路安全穩(wěn)定運行。系統(tǒng)應具備實時感測、現(xiàn)場警告、遠程預警、后臺管理、易使用維護等功能。

針對架空線路線下施工現(xiàn)場具有復雜性和不確定性的特點，工地機械設(shè)備的細節(jié)監(jiān)測，采用布置在施工機械最高位置的北斗定位和近線感應識別器，該文設(shè)計的架空輸電線路防大型機械破壞裝置采用模塊化的組合式設(shè)計，主要由視頻監(jiān)控終端、近線感應設(shè)備和遠程監(jiān)控平臺3個部分組成，如圖1所示。

該裝置能通過視頻圖像采集和智能分析，準確計算和定位施工工區(qū)的施工設(shè)備數(shù)量及其種類，并核對報備的數(shù)量，排查超量、超種類進入的可能性。

通過近線感應設(shè)備精確識別各臺施工設(shè)備與高壓導線之間的距離，并實時的回報給現(xiàn)場操作人員及管理人員，及時制止事故發(fā)生。

通過遠程監(jiān)控平臺對監(jiān)測數(shù)據(jù)分析，判斷施工工地的運行情況。并對違規(guī)的工地可以準確識別，為下一步管理做準備。

2? 裝置設(shè)計方案

2.1 視頻監(jiān)控終端

視頻監(jiān)控終端是多通道視頻采集分析設(shè)備，它主要對輸電線路通道下方的施工工地進行監(jiān)控，實現(xiàn)無盲區(qū)監(jiān)控，它主要包含視頻采集模塊、供電部分模塊和智能分析模塊3個部分，視頻采集模塊包含固定攝像頭和動態(tài)光學變焦鏡頭，如圖2、圖3所示，通過固定攝像頭對工地全局進行監(jiān)測，通過高倍率光學鏡頭實現(xiàn)對工地現(xiàn)場的施工機械細節(jié)監(jiān)測;供電部分模塊根據(jù)現(xiàn)場場景可以支持AC220V供電或太陽能供電;智能分析模塊支持基于深度學習的視覺分析和基于北斗位置及近線感應傳感器的機械設(shè)備與導線位置分析。

設(shè)備提供兩個獨立的成像通道，如圖4所示，一個為固定焦距4.5mm的鏡頭，其鏡頭的水平視角為：78.6°，垂直視角為：58°（見表1），配合1600萬像素的傳感器可以以采集到視角非常廣同時畫面清晰度非常高的視頻圖像，用于采集輸電線路通道的固定場景。另一個選擇6～240mm的變焦鏡頭，提供視場角有6～140mm的變化范圍（見表2），配合水平、垂直電機的動作，可以實現(xiàn)監(jiān)控場景的放大。滿足一個三維立體空間的監(jiān)控。

如圖4所示的監(jiān)控通道分布中，一個定焦攝像頭始終觀測輸電線路通道獲取到的是一個全局不變的監(jiān)控畫面;另一個可變焦鏡頭根據(jù)AI識別結(jié)果自動放大縮小觀測全局和局部視頻?？梢栽陔娏亢土髁肯牟蛔兊那闆r下達到更高的監(jiān)控效率。

利用設(shè)備能監(jiān)控全局的特點，可以實現(xiàn)在定焦鏡頭的全局畫面中實現(xiàn)對可變焦鏡頭的控制，實現(xiàn)自動定位跟蹤放大功能。其自動控制的處理流程如下。

識別全局畫面中的目標區(qū)域→{視頻處理CPU（計算機三維空間位置）}→{（水平電機動作）（垂直電機動作）（鏡頭變倍動作）}架空輸電線路防外破圖像監(jiān)控裝置內(nèi)部處理器，同時處理3個視頻、圖像采集傳感器，設(shè)計框圖如圖5所示。

視頻處理CPU單元內(nèi)置兩個ISP視頻圖像處理單元，同時支持兩個視頻圖像sensor接入，可以同時生成連個獨立的視頻圖像內(nèi)容。用于監(jiān)控架空輸電線路下方的工地全局。視頻處理CPU單元內(nèi)置AI人工處理模塊，通過深度學習算法識別工地內(nèi)的大型施工機械，統(tǒng)計數(shù)量。

可變焦部分鏡頭包含成像模塊、光學變焦模塊、視頻編碼壓縮模塊，提供架空輸電線路下方工地內(nèi)的機械設(shè)備的識別后的細節(jié)跟蹤。

2.2 近線感應設(shè)備

近線感應設(shè)備主要由供電模塊、北斗定位模塊、交流導線近線識別模塊和現(xiàn)場報警模塊組成，如圖6所示。通過北斗定位施工機械的經(jīng)緯度，識別與導線之間的水平位置關(guān)系;通過北斗定位的高程位置，識別與導線之間的距離;通過交流導線近線識別傳感器偵測近線位置;通過現(xiàn)場聲光報警提醒施工人員主要操作安全，避免引起不可挽回的事故發(fā)生。

LoRa是semtech公司創(chuàng)建的低功耗局域網(wǎng)無線標準，低功耗一般很難覆蓋遠距離，LoRa的名字就是遠距離無線電（Long Range Radio），它最大特點就是在同樣的功耗條件下比其他無線方式傳播的距離更遠，實現(xiàn)了低功耗和遠距離的統(tǒng)一，它在同樣的功耗下比傳統(tǒng)的無線射頻通信距離擴大3～5倍。

2.3 遠程監(jiān)控平臺

遠程監(jiān)控平臺是基于移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的管控后臺，后臺基于互聯(lián)網(wǎng)，能根據(jù)不同設(shè)備、不能同的隱患點設(shè)備子不同的預警策略，同時將預警圖片推送給對應的設(shè)備管理人，其具有實時監(jiān)測、系統(tǒng)配置、用戶管理、歷史查詢、應急預案、電話調(diào)度的功能。根據(jù)功能需求，預警平臺軟件包括4個部分：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)輸出和數(shù)據(jù)顯示。數(shù)據(jù)獲取接收來自現(xiàn)場告警終端通過GPRS網(wǎng)絡傳輸過來的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)分析用于保存和分析獲取的報警數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)顯示用于將數(shù)據(jù)分析出的數(shù)據(jù)在平臺軟件界面上顯示出來;預警輸出用于監(jiān)控中心以交互形式向管理人員以短信形式下發(fā)預警信息。

3? 結(jié)語

通過上文描述的架空輸電線路電線路防外破圖像監(jiān)控裝置能有效地監(jiān)控輸電線路通道、桿塔本體及周邊的桿塔。通過一機多視頻通道及“鷹眼”視頻控制方式、預存臨近桿塔位置的方式可以有效地提高輸電線路的監(jiān)控，從而保證輸電線路的安全，是值得大力推廣的。如果能配合視頻圖像的智能視覺識別，其監(jiān)控效率還會更高。不過深度學習的智能分析算法還在起步階段，隨著算法的日趨成熟、無盲區(qū)的無人值守監(jiān)控需求越來越大，未來的應用一定會普及、更高效、更精準。

參考文獻

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