張朝暉 成鑫 劉永軍 陳述

摘? 要：電力線路設(shè)施的巡檢與運維，在大量引入無人機之后，大幅提高了線路設(shè)施的運維效率，同時提高了運維質(zhì)量。通過無人機攜帶光學(xué)設(shè)備，對塔架設(shè)施進行細節(jié)拍照，隨后通過人工對照片進行分析判斷故障。為了提高照片故障分析的效率，基于人工智能算法，開發(fā)了相應(yīng)的圖像批處理軟件，將無人機作為數(shù)據(jù)采集端，識別軟件作為后端算法端，通過大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和分析，實現(xiàn)了應(yīng)對多種典型故障具有較高的識別準確率。

關(guān)鍵詞：電力巡檢? 圖像識別? 算法? 人工智能

中圖分類號：TM76 ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2021）02（c）-0032-05

The Application and Research of Image Recognition in Electric Power Inspection

ZHANG Zhaohui? CHENG xin? LIU YongJun? CHEN Shu

（Yangquan Coal Industry （Group） Co.， Ltd. ，Yangquan， Shanxi Province，? 045008 China）

Abstract： Inspection and operation and maintenance of power line facilities， after the introduction of a large number of UAVs， greatly improve the efficiency of operation and maintenance of line facilities， and improve the quality of operation and maintenance. The UAV carries optical equipment to take detailed photos of the tower facilities， and then analyzes the photos manually to judge the fault. In order to improve the efficiency of photo fault analysis， based on the artificial intelligence algorithm， the corresponding image batch processing software is developed. The UAV is used as the data acquisition end， and the recognition software is used as the back-end algorithm end. Through a large amount of data learning and analysis， it can deal with a variety of typical faults with high recognition accuracy.

Key Words： Electric power inspection; Image recognition; Algorithms; Artificial intelligence

隨著多旋翼無人機進入了電力巡檢領(lǐng)域后，成為了巡檢人員視覺和動作的延伸，無人機能去到巡檢人員無法到達或不便到達的地方，高效而安全地完成了原本耗時耗力的周期性工作，把巡檢人員從高強度的體力勞動中逐步解放出來。為響應(yīng)國家2025智能制造戰(zhàn)略，煤礦系統(tǒng)的電力日常運維工作流程進一步細化為：數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)整理-數(shù)據(jù)分析-信息提取-結(jié)論上報幾個環(huán)節(jié)，除了數(shù)據(jù)采集手段得到了質(zhì)的提升外，其余環(huán)節(jié)仍需人工的大量介入，因此為了實現(xiàn)全流程的自動化，需要針對數(shù)據(jù)處理開發(fā)相應(yīng)的自動化軟件。

1? 無人機電力系統(tǒng)巡檢數(shù)據(jù)處理現(xiàn)狀

無人機電力巡檢發(fā)展到現(xiàn)在，目前仍然處于“人巡為主，機巡為輔”的階段，原因還是無人機巡檢目前還處于手動操控為主，巡檢工人在實際上崗前，需要經(jīng)歷一定的培訓(xùn)才能開始使用[1]。隨著電力運維要求的逐步提高，簡化巡檢過程、提高巡檢效率成為無人機在巡檢領(lǐng)域發(fā)展的重要課題，自動化智能化無疑將是無人機發(fā)展的重要方向。

現(xiàn)有電力巡檢無人機的工作模式以人工操作巡檢、人工整理數(shù)據(jù)為主，其巡檢效率及人工參與時間還有較大優(yōu)化空間。目前的巡檢作業(yè)模式和數(shù)據(jù)整理模式面臨的挑戰(zhàn)主要有三大環(huán)節(jié)。（1）需要占用大量人力（包含前期培訓(xùn)和現(xiàn)場操作）（2）數(shù)據(jù)不閉環(huán)（無人機所采集的數(shù)據(jù)不能實時地同步到數(shù)據(jù)處理單元）（3）信息不連續(xù)（處理數(shù)據(jù)得到的信息無法及時傳遞回到生產(chǎn)系統(tǒng)以指導(dǎo)生產(chǎn)）。為了解決以上問題，提出了3種思路：（1）無人機采用自動巡檢以解決數(shù)據(jù)采集階段人工占用量大的問題（2）引入智能識別技術(shù)在前端（無人機）/后端（服務(wù)器）對數(shù)據(jù)進行處理，進而獲取關(guān)鍵信息（3）引入無人機作業(yè)管理平臺，將無人機整個作業(yè)過程信息閉環(huán)。

2? 圖像識別算法研究與應(yīng)用

基于無人機視覺的高壓塔線系統(tǒng)巡檢技術(shù)由于其成本低、安全性高、不受空間限制及航程遠等優(yōu)勢在電力行業(yè)中受到了越來越多的關(guān)注和應(yīng)用。無人機電力塔線系統(tǒng)巡檢的首要任務(wù)是對輸電塔線及其關(guān)鍵部件進行識別定位[2]。目前，機器視覺中常用的目標檢測算法以淺層結(jié)構(gòu)模型為主（支持向量機、回歸算法模型、傳統(tǒng)BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等）。而淺層機器學(xué)習(xí)模型受限于其本身的特征學(xué)習(xí)能力限制，在復(fù)雜背景中的識別效果較為有限。深度學(xué)習(xí)雖然具有較強的特征學(xué)習(xí)分類能力，但絕大多數(shù)深度學(xué)習(xí)中需要大量的卷積和微分計算，計算強度大耗時長。目前常用的基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測算法如RCNN等雖然在識別準確率上高于淺層算法，但識別過程需要的計算時間長，難以滿足實時檢測的要求[3]。

2.1 基于YOLOv3方法的電力部件識別定位

YOLOv3在基本保證準確度的前提下，速度大幅提升，背景誤檢率低，通用性強。因此本文以YOLOv3識別方法為主，提取電力部件的識別特征并進行目標識別驗證[4]。

YOLOv3方法中的目標檢測識別過程如圖1所示。其主要實現(xiàn)步驟為：（1）分割圖像，邊界框的預(yù)測和分類。YOLOv3將輸入圖像分成SxS個格子，每個格子在三個不同的尺度預(yù)測若干個邊界框及其置信度，以及若干物體屬于某種類別的概率信息。邊界框信息為物體的中心位置相對于格子位置的偏移量及寬度和高度。置信度反映是否包含物體以及包含物體情況下位置的準確性。YOLOv3對每個邊界框通過邏輯回歸預(yù)測一個物體的得分，如果預(yù)測的這個邊界框與真實的邊框值大部分重合且比其他所有預(yù)測的要好，那么這個值就為1。如果重合度沒有達到一個閾值（YOLOv3中設(shè)定的閾值是0.5），那么這個預(yù)測的邊界框?qū)缓雎裕簿褪菚@示成沒有損失值。（2）CNN提取網(wǎng)格中的特征。CNN對整個圖像進行系列卷積運算，得到特征圖。取出特征圖上每個邊框內(nèi)的特征形成高維特征向量。（3）圖像中物體的識別分類。每個網(wǎng)格預(yù)測多個邊界框，根據(jù)計算得到的分類誤差，置信度以及類別概率等判別物體[5]。

2.2 軟件架構(gòu)

本文使用了最新檢測的YOLO3深度學(xué)習(xí)目標算法模型對輸電塔線系統(tǒng)中的關(guān)鍵部件進行識別取得了良好的效果，同時，由于YOLO3內(nèi)只使用單個卷積神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)核心對視頻圖像中的目標檢測對象進行識別，其效率更高速度更快。通過測試發(fā)現(xiàn)，基于YOLO3模型的輸電塔線系統(tǒng)關(guān)鍵部件識別平均時間在0.36ms，完全達到了實時檢測的要求[6]。

該軟件針對無人機電力巡檢而開發(fā)，基于航拍圖像的輸電線路部件故障自動檢測系統(tǒng)，主要依托QT強大的人機交互功能和先進的人工智能算法對輸電線路部件進行智能識別分類。

本系統(tǒng)包含識別診斷和缺陷管理兩大模塊（見圖2）。識別診斷模塊利用泛化性強、識別精度高的網(wǎng)絡(luò)模型對輸電線路部件圖像實現(xiàn)批量自動故障檢測并分類保存。缺陷管理模塊主要對識別診斷結(jié)果進行人工確認，通過故障部件圖像經(jīng)緯度信息確定所屬塔桿所在具體位置，自動生成相應(yīng)的故障檢測報表，以便維修工作人員及時維護，為輸電線路故障檢測提高工作效率，從而實現(xiàn)了輸電線路部件識別及故障檢測智能化（見圖3）。

2.3 應(yīng)用情況

對桿塔上的部件，如接地裝置、拉線及基礎(chǔ)、絕緣子、導(dǎo)線、地線、引流線、防雷裝置、各種監(jiān)測裝置、桿號、警告、防護、指示、相位等標識電纜、電纜頭等的狀態(tài)進行圖像數(shù)據(jù)采集。本次實驗數(shù)據(jù)集來源于無人機巡檢圖像（見圖4）。訓(xùn)練集共有2000張圖像，圖5隨機展示了數(shù)據(jù)集中的8張圖像。

本次實驗使用YOLO3 模型對測試集圖像進行測試，結(jié)果如表1所示，針對塔線系統(tǒng)的四個關(guān)鍵部分的識別正確率較高，對不同目標的平均運算速度為 32.9ms。同時，我們對比了幾種不同常用模型的目標識別速度（以幀每秒 FPS單位為標準），從結(jié)果如可以看到，Yolo V3模型的處理速度要遠遠好于常用模型，30.4幀每秒的速度完全達到了對視頻進行實時目標識別定位的要求。

3? 結(jié)語

本文對山西陽泉市陽煤集團的電力系統(tǒng)通過引入無人機實現(xiàn)巡檢數(shù)據(jù)的自動化采集以及基于的YOLO3深度學(xué)習(xí)目標算法開發(fā)了數(shù)據(jù)處理軟件，開展自動化電力巡檢研究。通過大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和分析，實現(xiàn)了應(yīng)對多種典型故障具有較高的識別準確率，初步形成了一整套行之有效的電力系統(tǒng)巡檢自動化系統(tǒng)，為后續(xù)進一步實現(xiàn)全自動化、智能化的煤礦電力運維提奠定了良好的基礎(chǔ)。

參考文獻

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