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针对输电线路无人机自动巡检信息冗杂,数据噪声较大,海量数据传输难以完整传输的问题,提出了一种输电线路无人机自动巡检系统不间断作业实时监控方法,保障输电线路不间断作业。构建输电线路不间断作业监控架构,利用无人机自动巡检系统的无人机飞行器实时采集输电线路图像信息,经无线传输模块传输至地面站存储;输电线路不间断作业监控模块调用采集到的数据,采用非局部均值滤波算法去噪处理输电线路图像,将去噪后图像输入至卷积神经网络,优化检测异常输电线路图像,并利用粗定位算法定位异常点,便于巡检人员实时修复输电线路,实时监控输电线路不间断作业。实验结果表明,所提方法能够清晰、直观地检测到输电线路异常点,实时监控输电线路不间断作业;拥有较为优秀的去噪效果,为后期高效、实时检测输电线路异常点提供保障;信息传输性能突出,保证海量数据传输具有极高的完整性。 相似文献
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在电力系统中,架空高压输电线路是重要组成部分.为了保证输电线路的稳定安全运行、减少巡检员的工作量、同时为管理人员提供有效的监督依据,文中开发了基于GPS的输电线路巡检系统,该系统由终端手持机和后台管理系统组成,集卫星定位系统(GPs)、计算机通信技术和手持式处理终端于一体,具有低成本、操作方便、使用时间长等特点.该系统具有安排线路、记录数据、监督工作状态.汇总数据等功能,同时实现了无纸化办公以及巡检标准的规范化. 相似文献
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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。 相似文献
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针对输电线路巡检需求,为了提高巡检的效率,充分考虑了影响输电线路运行状态的各种因素,采用基于粗糙集理论与决策树的数据挖掘方法,建立了输电线路运行状态预测模型,将从输电线路历史异常数据中提取的规则应用于输电线路异常预测,根据预测结果可以制定出科学合理的巡检计划,经过测试样本的验证,该模型有较高的准确率. 相似文献
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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。 相似文献
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针对各种施工吊车、塔吊等超高车辆在输电线路线旁作业或线下通行以及各种违法、违章行为造成输电线路断裂、短路,导致停电等事故隐患,设计一种基于超声波测距的输电线路防外力破坏预警系统.该系统由线上测距机和现场告警终端构成,采用超声波测距获得输电线路与隐患目标之间的距离,利用短距离无线传输将距离测量信号传送至现场告警终端,由现场告警终端分析、判决、处理后执行语音报警,从而达到保护输电线路安全的目的.详细介绍了系统功能、系统构成、无线模块及其与单片机之间的接口编程等. 相似文献