无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障检测中的实践应用研究

为解决目前贵州电网电力巡线工作中人工巡检存在精度低、效率慢、智能化水平低等问题,本文结合无人机倾斜摄影技术的工作原理,对输电线路杆塔、通道及周边环境进行无人机航飞、建模,形成电力线通道三维点云,利用自动匹配的导线精确计算出树障距离和位置。即将无人机倾斜摄影技术用于电力线巡检,可在恢复输电线路通道三维点云的基础上实现树障的定量化检测,探索出一种无人机智能电力巡线新方法。本文将从无人机航空摄影方法、地表三维点云重建方法、导线三维重建方法和树线距离量测方法四个方面,重点分析无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障巡检作业中的工作原理和流程,并结合一线巡检班组的实验数据,阐述其在实践中的具体应用。     

图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用

目前,巡检高压输电线路过程中,其中一项常见方式是利用无人机进行线路巡线。研究和处理无人机航拍收集的通道图像,能够及时发现线路器件是否存在问题。利用图像处理技术,能够有效解决人工处理效率低下、误差率高等问题,在无人机电力线路巡检领域具有广阔的发展前景。基于此,针对当前国内和国外无人机电力线路巡检中图像处理技术的应用情况,探讨无人机电力线路巡检中影响图像处理技术的因素,研究图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用。     

输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统

针对日益繁重的输电线路巡视工作以及输电专业无人机巡视方面难度大、风险高、自动化程度低等问题,本文提出了一种输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统及方法,结合人工智能图像识别技术实现了机巡数据的智能处理,建立了输电线路自动智能巡检作业的新模式.本文重点介绍了巡检系统的结构、功能及关键技术,通过佛山地区输电线路巡视的应用实践,该系统大大提高了电网巡检效率,证明了其有效性和合理性.     

基于激光雷达和可见光立体测量的无人机电力巡线技术研究

随着社会经济的迅速发展,电力供电可靠性要求在不断提高,输配电线路的覆盖范围越来越广,电力巡检技术正在向自动化、智能化方向不断发展.随着无人机技术的发展与普及,将其应用于电力线路巡检技术中将极大提高电力工人在线路巡线、紧急抢修及状态监测等方面的工作效率.本文基于激光雷达和可见光立体测量技术,对无人机激光雷达巡线作业模式下的激光点云自动分类方式进行了研究,并基于多旋翼可见光立体测量的电力线路走廊进行三维建模,以达到有效提升模型生产效率的目的.基于本文提出的方法,对某段电力线路巡检,验证了本文所提出的无人机电力巡线技术的有效性及可行性.     

基于激光点云数据的输电线路安全检测分析研究

输电线路安全检测与分析是电力系统的智能化、数字化建设不可或缺的重要组成部分。当前输电线路超高压、大容量建设趋势,增加了输电线路检测与维护的难度。因此为提高人工巡检效率,突破复杂地形对巡线的局限性,提高空间定位精度,设计了一种基于激光点云数据的输电线路安全检测分析系统。系统功能主要包括电力走廊点云自动分类提取、安全检测分析,能够对电力线、杆塔等输电设备数据以及建筑物、河流等其他走廊地物数据进行自动分类提取;通过检测电力线与其他走廊地物之间的距离判别危险点类型,生成安全分析报告;为验证系统有效性,将系统分析数据与人工现场测量数据进行对比分析,结果表明,该系统能够精准地判别输电线路危险点,具有较高的实际应用价值。     

输电线路部件视觉缺陷检测综述

随着我国电网系统的不断发展，基层巡检作业负担越来越重，运维成本越来越高，如何实现输电线路部件缺陷的智能化检测变得愈发重要。同时，由于国家《新一代人工智能发展规划》的提出和国家电网"数字新基建"的部署，人工智能应用于电力设备运维的相关技术得到了快速发展，对输电线路部件视觉缺陷准确检测成为亟待解决的关键问题之一。早期基于图像处理和特征工程的部件视觉缺陷检测方法对图像质量的要求较高，无法真正应用于现实复杂的输电线路作业环境；随着深度学习的兴起，基于深度学习的检测模型可以有效地将部件目标及其缺陷从复杂的输电线路航拍图像中提取出来，既节省了人工设计特征的时间，又在性能上达到了显著提升，因此逐渐成为主流研究方法。本文首先描述了基于传统算法的输电线路关键部件视觉缺陷检测技术，回顾了深度学习的发展过程并分析了深度学习在缺陷检测领域的优缺点；围绕输电线路上3个重要的部件：绝缘子、金具以及螺栓，介绍了其定位与缺陷检测的研究现状；分析了输电线路部件缺陷检测中研究的样本不平衡问题、小目标检测问题、细粒度检测问题等几个关键问题；分析了符合电网巡检任务复杂场景需求和故障诊断标准的输电线路部件缺陷检测技术的未来发展趋势。     

基于无人机巡检的输电线路规避系统设计

针对无人机进行输电线路巡检时存在与线路发生碰撞的风险,影响无人机巡线系统及输电线路运行安全。基于毫米波雷达传感器,采用LTCC多层技术,设计了输电线路规避系统,通过采用恒虚警算法和多目标检测算法,设计了规避算法。试验结果表明,输电线路规避系统对输电导线和地线的测试范围在50m左右,误差小于1m,规避效果良好,对保障无人机巡检系统和输电线路运行安全具有重要的意义。     

110 kV架空输电线路无人机巡检点降维优化对策

传统的110 kV架空输电线路例行检查方式存在效率低下、人力投入过高的问题。因此,需要研究一种无人机智能巡检技术来提高巡检工作的效率和安全性。本文以架空输电线路中最常用的110ZM输电塔为例,首先对塔的被观测点进行离散建模,并降维分析得到二维模型,然后使用PSO智能优化算法改进模型,以获得更优的覆盖率。结果表明,无人机巡线作业能缩短工作周期,显著减少飞行点数量,提高观测效率。     

架空输电线路巡线机器人越障过程运动学仿真分析

本文针对高压输电线路巡检作业,提出采用三臂结构的巡线机器人作业方案。根据该方案,进行了巡线机器人结构设计和运动学分析,利用三维参数化造型软件SolidWorks建立了该机器人的虚拟样机,利用机械系统动力学仿真软件ADAMS对巡线机器人进行了运动机构仿真,模拟机器人的实际运动状态,通过模拟和分析,寻求巡线机器人的合理结构,验证了结构设计与动作规划的合理性,得到高压输电线路巡线机器人的合理设计方案。     

无人机航拍图像中电力线检测方法研究进展

随着各大电力公司对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）巡检的大力推广,“机巡为主,人巡为辅”已成为我国电力巡检的主要运维模式。电力线检测作为电力巡检的关键技术,在无人机自主导航、低空避障飞行以及输电线路安全稳定运行等方面发挥着重要作用。众多研究者将输电线路的无人机航拍图像用于线路设备识别与故障诊断,利用机器视觉的方法在电力线检测技术研究中占据主导地位,也是未来的主要发展方向。本文综述了近10年来无人机航拍图像中电力线检测方法的研究进展。首先简述了电力线特征,阐明了电力线检测的传统处理方法的一般流程及所面临的挑战;然后重点阐述了使用传统图像处理方法及深度学习方法的电力线检测原理,前者包括基于Hough变换的方法、基于Radon变换的方法、基于LSD （line segment detector）的方法、基于扫描标记的方法及其他检测方法,后者根据深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）的结构不同分为基于DCNN的分类方法及基于DCNN的语义分割方法,评述各类方法的优缺点并进行分析与比较,与传统图像处理方法相比,深度学习方法能更有效地实现航拍图像中的电力线检测,并指出基于DCNN的语义分割方法在电力线目标智能识别与分析中发挥着重要作用;随后介绍了电力线检测的常用数据集及性能评价指标;最后针对电力线检测方法目前存在的问题,对下一步的研究方向进行展望。     

机载LiDAR输电线路杆塔快速定位方法研究

杆塔位置是机载激光雷达电力巡检应用中进行输电线路点云分段、杆塔提取、变化检测的基础。为了提高其自动定位的精度和效率,提出了一种适用于复杂地形的高压输电线路杆塔自动定位方法。首先在分析了输电线路点云相对高度、垂直和水平分布特征基础上,采用格网预处理剔除低位点格网、聚类分析确定候选类簇,然后利用格网垂直连续分布系数、高程分布系数和凸包系数等识别杆塔点所在格网,并以邻近格网中心作为杆塔水平位置。实验结果表明：相比前人的方法,算法的杆塔定位精度提高了11.7%,查准率和召回率分别提高了50%和20%,尤其是在地形起伏大且不连续的情况下具有较好的普适性。     

Study on Power Tower Extraction and Fast Positioning from Airborne LiDAR Data

Airborne LiDAR has become an important technique for transmission line digitalization,reconstruction and safety inspection.Moreover,accurately and efficiently extracting the position of each tower from massive point clouds is basic and important task for the applications in power industry.In this study,a method was proposed to efficiently extract the point clouds and fast determine the position of power towers using airborne LiDAR data.Firstly,the point clouds of power towers were automatically separated from raw data based on the spatial distribution characteristics of airborne LiDAR data.Secondly,each power tower was efficiently detected using a region\|growing algorithm.Finally,a least square linear fitting method was used to determine the accurate position of each power tower.The new proposed method was applied to several LiDAR data sets in areas with high voltage transmission lines.Results indicated that the integrity of the power towers’ points is up to 91.1%,and the accuracy of center positions is high enough with the medium error of 13.5 cm.Additionally,our study also concluded that the proposed method is robust and applicable even the point density is relatively low.     

基于移动终端的通信设备和线路巡检系统设计

为便于电力通信设备和线路运行的维护管理与规范化作业,开发了基于移动终端的巡检系统。构建了包括外网移动端、客户端、内网数据库的三层架构体系,在Web服务器的顶端采用MyBatis持久层框架,提出了HTML5技术的移动Web App开发模式,利用Eclipse集成开发环境和ORACLE关系型数据库构建内外网移动交互平台,并在移动终端、网络层、应用层、数据库等四个层次进行安全防护。巡检系统的应用情况表明,该移动终端巡检系统实现了巡检任务的自动分派以及检修任务的跟踪处理,并能对通信设备的台账及线路运行资料进行现场核对和更新,能够根据巡检与检修的次数以及隐患点自动完成对通信设备运行状况的等级评价,提高了现场操作的规范性和时效性以及运维人员的工作效率,确保了通信设备和线路安全稳定运行。     

基于无人机载多载荷的输电线路巡检方法研究检测

无人机进行电力线路巡检的作业模式在南方电网已经开展了一些示范验证并获得一定的推广应用,目前的巡检方式多为无人机或有人机挂载激光雷达进行巡检。为提高线路巡检效率、提高隐患目标识别准确度,本文提出激光雷达和可见光相机一体化应用的方法来提高巡检自动化程度、提高巡检精细度、提高作业效率及可靠性。首先针对一次飞行同步采集巡检区域的激光点云数据和可见光影像数据,在对采集的数据分别进行相应的预处理;然后将点云数据和影像数据融合处理分析,实现输电线路隐患目标自动识别和精准定位。采用旋翼无人机实际巡检获取的输电线路激光点云数据和影像数据对该过程进行了验证,试验结果表明,基于无人机载多载荷的输电线路巡检具有较高的自动化程度和准确性,缺陷识别检测的水平距离误差为0.1467米,缺陷识别的垂直距离误差为 0.1025米,缺陷识别的净空距离误差为0.1575米,识别检测效果良好,对输电线路巡检具有重要的意义。     

基于车辆与步行轨迹数据挖掘的输电线路巡视路径规划研究

为解决近年来输电线路规模日益扩大,巡视人员扩充不足导致的人均线路维护量过高、巡视质量下降、巡视路径规划欠佳、出行车辆安排不够合理等问题,确保电网安全稳定运行。本文基于PMS2.0系统中的杆塔台账数据、国网统一车辆管理平台中的车行轨迹数据、PDA移动手持终端记录的巡视人员步行轨迹数据等,结合导航电子地图（离线版）,挖掘出各数据之间存在的关联性、耦合性,深入分析人员的巡视习惯,建立了最优规划路径计算模型,实现了对目标杆塔自动导航寻路功能,并通过现场验证,提高了线路巡视效率;在此基础上,将班组所辖线路进行网格划分,优化了周期巡视计划和特殊区域巡视计划。研究结果可为提高线路巡视计划灵活性、规划合理巡视路径、安排出行车辆提供强有力的决策依据。     

基于多旋翼无人机的电力巡线飞控系统研究与实现

为解决目前贵州电网所开展的无人机可见光摄影巡线工作中存在的效率慢、自动化水平低等问题,本文结合摄影测量学原理,针对无人机在电力巡线作业中特殊的飞行需求,基于飞控SDK二次开发平台,设计出一套无人机智能电力巡线飞行控制系统.本文将从电力巡线飞控系统设计、电力巡线航线设计原理、基于飞控SDK的开发原理以及飞行控制重要功能实...     

机载脉冲激光雷达剖面测量技术的进展及应用

机载脉冲激光雷达(LiDAR)剖面测量技术是一种先进的主动遥感测量技术,可以快速、大面积地直接获取地表地物、森林和水下地貌等的三维信息,具有机动性强、高效和实时等优点。该技术可用于海岸线海水深度测量,海岸生态状况监测,森林资源调查及地震等突发事件响应,具有巨大的应用潜力和广阔的发展前景。首先全面介绍了国外机载脉冲激光雷达剖面测量技术的发展历史,评述了各个发展阶段,并介绍了国内该技术的发展状况。然后分析了机载脉冲激光雷达剖面测量技术的主要应用领域。最后对机载脉冲激光雷达剖面测量技术的未来发展趋势作了展望。