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        基于圖像識別技術(shù)的輸電線路智能監(jiān)控系統(tǒng)

        2021-12-28 22:15:22趙銘
        家園·電力與科技 2021年11期
        關(guān)鍵詞:智能監(jiān)控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別

        趙銘

        摘要:在我國進(jìn)入21世紀(jì)迅猛發(fā)展的新時期,針對持續(xù)多發(fā)的輸電線路外力破壞事件,人工巡視以及傳統(tǒng)監(jiān)控設(shè)備并不能及時有效發(fā)現(xiàn)事故隱患,因此提出基于圖像識別技術(shù)的輸電線路智能監(jiān)控系統(tǒng).該系統(tǒng)應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型,可以智能識別出輸電線路現(xiàn)場的安全隱患。建立起前端采集圖像,數(shù)據(jù)無線傳輸,后臺識別分析,隱患定向推送的智能監(jiān)控新模式.

        關(guān)鍵詞:輸電線路;圖像識別;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);智能監(jiān)控

        引言

        架空輸電線路由于運(yùn)行在山郊野外,受氣候、運(yùn)行環(huán)境的影響遠(yuǎn)大于本身設(shè)備性能的影響。它的運(yùn)行維護(hù)工作面臨著管控面廣,不可控因素多,無定理、公式可推循等難題。隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的日益成熟,本文研究基于高清視頻監(jiān)測平臺的輸電線路設(shè)備可視化智能巡檢模式,經(jīng)實(shí)際應(yīng)用,大幅降低了重點(diǎn)隱患區(qū)域輸電線路設(shè)備的巡檢效率。

        1系統(tǒng)組成

        該系統(tǒng)主要由三部分組成:現(xiàn)場視頻監(jiān)控設(shè)備、4G無線通信裝置、以及后臺服務(wù)器,實(shí)現(xiàn)的主要功能如下:(1)現(xiàn)場視頻監(jiān)控設(shè)備:包括有光伏電池板、鉛酸蓄電池、光伏充放電管理器、網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)、符合IP65標(biāo)準(zhǔn)的防水防塵裝置、就地聲光報警裝置等;實(shí)現(xiàn)的功能有實(shí)時視頻回傳到后臺視頻服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的遠(yuǎn)程配置與控制、光伏供電、就地的聲光報警等功能。(2)4G無線通信裝置:集成于網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī),實(shí)現(xiàn)的功能是支持實(shí)時視頻回傳到后臺服務(wù)器,以及后臺服務(wù)器的輸出信號的接收等。(3)后臺服務(wù)器:包括有公網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)、視頻服務(wù)器、智能識別服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、短信貓等裝置;實(shí)現(xiàn)的功能:公網(wǎng)接收來自4G無線網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)場實(shí)時視頻,并經(jīng)過防火墻后傳輸給視頻服務(wù)器,視頻服務(wù)器對接收的視頻數(shù)據(jù)實(shí)時解碼并在局域網(wǎng)內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)視頻數(shù)據(jù)到智能識別服務(wù)器對視頻圖像進(jìn)行智能分析處理,同時根據(jù)處理的結(jié)果發(fā)布預(yù)警信息,并通過短信貓發(fā)布至相應(yīng)的管理人員,以及遠(yuǎn)程啟動現(xiàn)場聲光報警的等。后臺服務(wù)器對所有信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。

        2基于圖像識別技術(shù)的輸電線路智能監(jiān)控系統(tǒng)

        2.1輸電線路外部隱患的物體檢測技術(shù)

        為滿足輸電線路智能監(jiān)控的需求,單純的提取圖像特征,然后基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像識別并不能滿足實(shí)際需求.相比圖像分類,物體檢測是圖像識別領(lǐng)域中一個更復(fù)雜的問題,因?yàn)橐粡垐D片中可以包含多種物體的信息,將各個物體準(zhǔn)確提取并分類就需要首先識別物體所在位置.結(jié)合輸電線路中的應(yīng)用場景,物體檢測要分析出監(jiān)控畫面中存在的物體種類以及具體的坐標(biāo)位置.基于CNN技術(shù)的物體檢測模型一般將問題分解為如何提取候選區(qū)域和對候選區(qū)域進(jìn)行分類的兩個子問題.提取候選區(qū)域是物體檢測模型訓(xùn)練的必備步驟,相較于GPU上更快的運(yùn)算速度,由于該算法是在CPU上實(shí)現(xiàn)的,所以計算候選區(qū)域成為了整個模型運(yùn)算時間的瓶頸.在各種候選區(qū)域的計算方法中,應(yīng)用滑動窗口技術(shù)的FasterR-CNN網(wǎng)絡(luò)是較為優(yōu)秀的模型.FasterR-CNN網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上,在最后一層輸出特征值上設(shè)置一個滑動窗,將滑動窗和候選區(qū)域網(wǎng)絡(luò)全連接.模型以滑動窗中心為中點(diǎn),給定若干個不同尺度和長寬比的錨點(diǎn),根據(jù)每個錨點(diǎn)生成相應(yīng)的候選區(qū)域,隨著滑動窗口滑過圖像中的每個位置,完成對整個圖像的掃描.

        2.2導(dǎo)、地線缺陷識別

        導(dǎo)、地線缺陷識別主要識別散股和斷落缺陷。識別方法上總體步驟與絕緣子缺陷識別類似,由于導(dǎo)、地線識別范圍因線路檔距不同而變化,無法很好的確定全部導(dǎo)、地線范圍,本文采取通過識別導(dǎo)、地線掛點(diǎn)狀態(tài)來判斷是否存在導(dǎo)、地線斷落的缺陷,并以掛點(diǎn)為基點(diǎn)通過導(dǎo)、地線弧垂懸鏈線方程進(jìn)行模擬導(dǎo)、地線在圖像上的范圍,再判斷該范圍內(nèi)是否有明顯散股或受損缺陷。

        2.3報警和聯(lián)動機(jī)制設(shè)計

        該系統(tǒng)設(shè)計了三級的報警和聯(lián)動機(jī)制,詳細(xì)設(shè)計如下:(1)現(xiàn)場視頻監(jiān)控裝置的聲光報警;(2)后臺控制中心的報警聯(lián)動:智能識別服務(wù)器處理到報警信息后,根據(jù)設(shè)定的報警信息類型不同,對報警信息聯(lián)動處理。

        將報警信息通過短信貓將短信或彩信(報警地點(diǎn)現(xiàn)場圖像)的方式發(fā)送到相應(yīng)設(shè)備主管人員的手機(jī)上。該系統(tǒng)同時支持手機(jī)或者PAD等客戶端通過網(wǎng)頁訪問的方式實(shí)時查看各監(jiān)控點(diǎn)實(shí)時視頻信息,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制等。(3)客戶端聯(lián)動:接收到報警信息的客戶端,可將畫面切換到報警設(shè)備聯(lián)動畫面,響應(yīng)報警信息回傳到后臺服務(wù)器,讓設(shè)備主管領(lǐng)導(dǎo)知曉設(shè)備管理人員已接受信息,并進(jìn)行相應(yīng)處理。

        2.4嵌入式系統(tǒng)環(huán)境搭建

        為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)主程序?qū)z像機(jī)模擬視頻信號的采集,以及格式轉(zhuǎn)換并呈現(xiàn)給用戶,考慮到在監(jiān)控系統(tǒng)中用戶往往較多,且并行事務(wù)較多,本文系統(tǒng)環(huán)境采用嵌入式結(jié)構(gòu)進(jìn)行搭建。嵌入式環(huán)境中,包括Linux操作系統(tǒng)下的PC宿主機(jī),以及DVS357的開發(fā)板,PC宿主機(jī)的系統(tǒng)為Win-dows7,開發(fā)板和宿主機(jī)間連接一個交換機(jī),并在同一網(wǎng)絡(luò)下。2.5圖像識別模型的訓(xùn)練基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法,在系統(tǒng)應(yīng)用前需要訓(xùn)練好相應(yīng)的圖像識別模型.經(jīng)統(tǒng)計近十年的輸電線路外力破壞事件,事故原因基本為吊車、挖掘機(jī)、樁機(jī)和大型運(yùn)輸車輛的碰撞引發(fā).故在此次的訓(xùn)練中,提取了以往監(jiān)控照片中存在外部隱患的典型照片約3000張,包含桿塔、吊車、挖掘機(jī)、樁機(jī)和大型運(yùn)輸車輛五個類別.經(jīng)過圖像分類、圖像標(biāo)注,制作出標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)集,輸入識別模型進(jìn)行訓(xùn)練.訓(xùn)練結(jié)束后檢驗(yàn)結(jié)果,測試該模型識別能力mAP是否達(dá)標(biāo).若不達(dá)標(biāo),調(diào)整數(shù)據(jù)集再次訓(xùn)練模型.經(jīng)過多次迭代,最終生成合格模型.

        2.6智能巡檢系統(tǒng)功能設(shè)計

        1)預(yù)置位設(shè)置在視頻云臺控制界面,可保存當(dāng)前位置(角度),并可根據(jù)監(jiān)測部件進(jìn)行分組,主要分為導(dǎo)線、地線、絕緣子、金具、線路走廊、其它等巡視重點(diǎn)部件。每一類部件根據(jù)歷史主要缺陷類型和區(qū)域,劃定主要識別區(qū)域,以提高識別準(zhǔn)確率。2)標(biāo)準(zhǔn)圖片設(shè)置在已設(shè)置預(yù)置位的基礎(chǔ)上,需為每個位置設(shè)置一張標(biāo)準(zhǔn)圖片,用于巡檢圖片分析。設(shè)置好的標(biāo)準(zhǔn)圖片重點(diǎn)識別區(qū)域應(yīng)進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)記和劃分,同時與該類缺陷主要識別區(qū)域?qū)?yīng)。3)巡視周期設(shè)置根據(jù)線路狀態(tài)等級設(shè)置定期拍照巡檢周期以及巡檢預(yù)置位順序,系統(tǒng)會自動按建立的路線進(jìn)行巡檢,可針對攝像頭設(shè)置多個位置。在設(shè)定的周期內(nèi),系統(tǒng)自動調(diào)用攝像頭進(jìn)行拍照并調(diào)用智能分析接口分析當(dāng)前是否存在異常,如果異常給出異常圖片位置及產(chǎn)生告警。

        結(jié)語

        本文設(shè)計的輸電線路智能監(jiān)控系統(tǒng)中,應(yīng)用圖像識別技術(shù),并對系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化,改善了系統(tǒng)多用戶多監(jiān)控數(shù)據(jù)下的運(yùn)行性能。但在研究中仍存在不足,未來將會進(jìn)一步研究系統(tǒng)中的太陽能供電電路,使用戶可以獲取到系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電池的電壓值信息。另外研究中缺乏實(shí)際條件下的實(shí)驗(yàn)支持,未來研究將會根據(jù)實(shí)際條件進(jìn)行更深入的研究。

        參考文獻(xiàn):

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