输电线路覆冰厚度的小波分析图像识别

针对现有输电线路覆冰厚度检测方法的不足,利用南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统中的覆冰图像,选择3阶B样条函数作为平滑函数构造小波基对覆冰图像进行多尺度边缘检测,再采用Hough变换对图像检测边缘进行连接,通过对比导线覆冰前后的厚度差,实现覆冰厚度自动计算。结果表明:多尺度小波边缘检测信息融合与Hough变换直线检测算法,对离散误差、局部断裂等缺陷不敏感,能剔除覆冰图像中冗余和虚假边缘,从而在实际噪声图像中提取所有覆冰导线边缘,图像分辨率提高有助于减少计算误差。最后,经与南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统监测的数据进行对比,所得误差2.5 mm,表明该方法可用于输电线路覆冰厚度在线监测。     

基于航拍的输电线路覆冰厚度监测研究

随着无人机技术的迅速发展,采用无人机对输电线路进行巡视已逐步成为智能运检的趋势。文中提出了一种基于航拍的输电线路覆冰厚度监测方法。首先采用基于小波阈值去噪的图像预处理方法突出航拍图像中的输电线路信息,消除模糊干扰;然后引入二维OTSU算法求取最佳阈值优化传统Canny算子,利用优化算子检测出输电线路边界轮廓;最后,在边界轮廓检测的基础上通过比较覆冰前后输电线路区域图像像素宽度,结合实际输电线路直径求取覆冰厚度。实验结果表明,文中所提方法可对输电线路覆冰厚度进行有效监测,所测误差可达1.5%。     

改进的Hough变换在覆冰厚度测量中的应用

讨论了基于图像处理的输电线路导线覆冰厚度测量原理,针对现有利用图像处理技术检测输电线路覆冰厚度的不足,提出一种新的输电线路导线覆冰厚度测量方法。该方法对采集到的输电线路导线图像进行实时处理,采用中值滤波对覆冰图像进行处理,既较好地去除了噪声,又避免了边界的模糊;在边缘检测上采用Canny算法,能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘;将分类器和等矩取点配对机制融合到Hough变换算法中,减少了Hough变换的存储量,提高了Hough变换的可靠性及算法的准确率;提取边缘轮廓测量输电导线的覆冰厚度。通过实验分析,该方法提高了边缘测量的准确度,具有一定的应用前景。     

输电线路导线覆冰图像处理与识别技术

导线覆冰厚度识别是输电线路覆冰在线监测的关键技术之一,准确可靠的输电线路导线覆冰状态监测系统能够有效地指导输电线路导线除冰工作.根据远程图像直观和图像数据可靠的特点,基于数字视频图像处理技术的输电线路覆冰厚度识别和计算方法,将图像通过灰度化、二值化、形态学预处理及Radon变换直线检测等步骤识别导线轮廓,通过导线覆冰前后图像像素点比较计算导线覆冰厚度,并将结果与其他计算模型得到的覆冰厚度进行了比较和验证.最后提出了优化、完善导线覆冰识别的改进方向.     

应用图像边缘检测方法在线监测输电线路覆冰厚度研究

讨论了用基于小波的图像边缘检测方法在线监测输电线路覆冰厚度的原理,提出了一种新的输电线路导线与绝缘子覆冰厚度的在线监测方法,即通过对安装在高压铁塔上的摄像机和图像采集卡获得的导线与绝缘子覆冰图像进行实时处理,提取其边界轮廓来测量导线与绝缘子上的覆冰厚度。主要对测量系统中的图像处理过程步骤作了说明,重点论述了通过提取边界轮廓来测量覆冰厚度的算法的实现,并在实验室的人工气候室中进行了试验验证。试验结果表明,该输电线路覆冰厚度在线监测方法测量精度高,监测可靠,可应用于高压输电线路覆冰厚度的在线监测。     

基于序列比对方法对线路覆冰厚度长短径的检测研究

覆冰厚度检测是输电线路覆冰研究的关键,厚度的长短径检测的精准性直接决定覆冰厚度的检测结果。本文提出了一种新的覆冰厚度中长短径的检测算法,与传统的用眼睛直接检测的方法相比,该方法客观、可靠,可实现对覆冰厚度的定量检测和定性分析。该算法主要在序列比对的基础上,通过帧差法将有无覆冰的图像进行融合,利用高斯降噪、形态学处理、边缘检测,得到覆冰位置的特征信息;再通过Random-Hough变换,得到线路覆冰图像的长短半径值。同时,利用MATLAB图像处理工具箱进行仿真,实验结果表明了该算法具有极高的有效性。     

基于随机Hough变换的线路覆冰厚度图像识别技术

为了提高输电导线覆冰厚度的计算精度,提出了一种基于随机Hough变换计算输电导线覆冰厚度的方法。首先对导线的图像进行灰度处理,去除色调和色彩饱和度;然后利用Canny算子检测,对图像进行去噪和去除图像背景处理,只保留图像前景;再利用随机Hough变换和最小二乘法确定导线边缘直线;最后根据覆冰前后导线图像的像素来计算覆冰厚度。计算结果表明,该方法的计算精度比基于传统Hough变换的计算精度提升了14%,可以显著地提高输电线路覆冰厚度的监测精度和水平。     

无人机输电线路覆冰监测图像边缘检测方法

针对南方地区架空输电线路可能遭受的覆冰灾害,实现无人机输电线路的覆冰监测,图像边缘检测方法应用研究具有重要的意义。文章对Canny算子、Sobel算子及自适应权值Sobel算子三种边缘检测方法原理进行了分析,并利用三种方法对无人机输电线路覆冰监测图像进行对比试验处理。实验结果证明自适应权值Sobel算子相对于另外两种算子计算结果更接近于理想值,故具有更强的抗噪能力,对图像边缘有较高的检验精度,极大地改进了图像边缘识别的效果。     

基于三维重建的输电线路覆冰在线监测方法

输电线路覆冰常危害电力系统安全运行,有效监测输电线路覆冰状况能够预防由覆冰引起的重大电力事故。文中提出一种基于图像三维重建的输电线路覆冰在线监测方法,该方法利用计算机双目视觉原理,通过2台不同位置的摄像机采集同一段线路的2幅覆冰图像,检测出图像的匹配点,利用图像间的视差计算线路覆冰在三维空间的深度,重建出线路覆冰的三维模型,最后由三维模型计算得到线路覆冰的厚度及其分布状况。应用所提出方法对2组实测图像进行三维重建分析,结果表明该方法不仅能够准确计算线路覆冰的厚度,还可反映覆冰的厚度分布特征。     

输电线路覆冰图像边缘检测方法研究

输电线路覆冰图像边缘轮廓的提取方法有多种,通过列举对比经典边缘检测方法和新型边缘检测方法的原理、性能和特点,对处理输电线路覆冰图像边缘检测方法的选择具有指导意义。     

利用远程系统的输电线路覆冰厚度图像识别

架空线路覆冰是危害电力系统安全运行的重要因素之一,迫切需要准确可靠的覆冰监测方法。为此,运用计算机图形学,利用图像滤波、自适应阈值变换和基于LoG算子的边缘检测技术,提出了一种基于远程在线系统的覆冰厚度图像测量方法。结果表明,在使用现有远程终端采集的图片进行单点覆冰厚度识别时,识别精度与图片分辨率呈正相关。使用高分辨率的图片有助于提高识别精度,且较为直观地观察到输电线路覆冰情况。与基于力学的覆冰计算模型相比,能直接测定单点覆冰厚度,对识别绝缘子上覆冰厚度从而预防冰闪有一定意义。     

基于小波变换和形态学处理的输电线路覆冰监测系统

为解决高压架空线路覆冰灾害监测困难的问题,设计了一种基于小波变换与图像形态学处理的输电线路覆冰远程监测系统。系统硬件部分为直接安装于输电线路的球体终端装置,装置通过感应取电供电,实时采集现场图片。针对现有覆冰厚度图像测量算法对噪声敏感的问题,提出通过小波变换分离图像高频与低频分量,结合形态学开闭运算对覆冰线路边缘进行处理,可有效抑制噪声与光照等干扰因素。经验证,系统能够准确测量线路覆冰厚度,实现线路覆冰的有效监测。     

输电线路绝缘子覆冰厚度图像识别算法

针对当前绝缘子覆冰监测方法研究现状,提出对于复杂环境下的绝缘子覆冰识别。首先利用模板匹配在图像中实现绝缘子的定位检测,然后对图像进行预处理、图像分割、边缘提取等处理,提取出覆冰前后绝缘子边缘,根据区域像素初步判断有无覆冰,若有覆冰进一步再计算其覆冰厚度。最后利用提出的算法对模拟覆冰实验室和现场采集的输电线路图像进行分析,将算法计算结果与模拟覆冰实验室人工测量的绝缘子覆冰厚度值进行比较,误差小于1.5 mm。结果表明,算法能够识别绝缘子覆冰并计算其覆冰厚度,可以真实地反映现场绝缘子覆冰情况。     

基于图像处理的输电线路覆冰厚度测量

提出以安装在杆塔上的工业摄像机采集的输电线路覆冰前后的图像为研究对象,对其进行图像灰度化、图像增强、图像分割等处理,通过摄像机标定将图像坐标转换为世界坐标,比较覆冰前后图像的边界轮廓来计算输电线路实际覆冰厚度的方法.通过实例分析证明该方法操作方便,误差较小,能够实现输电线路导线和绝缘子覆冰厚度的定量描述.     

面向输电线路覆冰厚度辨识的多感受野视觉边缘智能识别方法研究

输电线路覆冰积雪表现出强随机性和不可抗拒性,导致实际输电线路覆冰应急处理极度困难,亟需覆冰监测终端的边缘智能识别能力。为此,以电力视觉边缘智能为基础,提出了一种基于轻量型多感受野特征表达网络的输电线路覆冰厚度终端级辨识方法。该方法首先通过轻量化的卷积神经网络Mobile Net V3提取覆图像的特征,然后引入多感受野模块增大模型对覆冰影像的映射区域,从而增强其特征提取能力,其次采用多尺度目标检测网络(singleshotmultibox detector,SSD)实现覆冰厚度的辨识与监测。最后,采用实际场景下感知到的覆冰影像在计算资源有限的边缘智能装置中进行试验验证。试验结果表明:所提出的边缘智能识别方法能够实现覆冰厚度的终端级识别,并能在极端天气的覆冰场景下保持较高识别精度,避免了覆冰影像的长距离传输,实现了极端天气下覆冰监测的边缘智能自治,具有很强的泛化能力和实际适用价值。     

基于3组力传感器和倾角传感器的输电线路导线覆冰在线监测技术

为减小由于传感器数量不足导致的输电线路等值覆冰厚度计算误差,设计了基于3组力传感器和倾角传感器的新型导线覆冰在线监测装置。该装置集成了微气象、导线温度、分布式多杆塔拉力、图像等多项监测功能。建立了相应的等值覆冰厚度力学计算模型,并将该模型与覆冰图像处理技术相结合,给出了一种导线覆冰密度计算方法。新型输电线路覆冰在线监测装置于2013-03在贵州电网220 kV线路洒红Ⅰ回安装运行,2013-03-15—2013-03-18期间,该线路发生轻微覆冰,利用该技术得到等值线路覆冰平均厚度2 mm,而忽略大、小号侧杆塔绝缘子串倾角和导线温度的前期覆冰厚度计算模型得到的覆冰厚度均为0。结果表明该新型输电线路导线覆冰在线监测技术能够全面、准确和灵敏地监测线路的覆冰状况。     

基于图像边缘检测和法向探测的导线覆冰监测方法

输电线路导线覆冰是影响电网安全稳定运行的主要隐患之一,现有的覆冰监测存在传感器监测类型单一、精度低、不能实时处理等突出问题。提出了一种基于图像边缘检测和法向探测的覆冰监测方法。该方法首先对线路的微拍图像进行预处理,并采用八邻域追踪等算法进行边缘检测获得导线最长边,进一步设计了边缘法向探测的覆冰厚度检测方法。此法不仅可以判断是否存在覆冰,而且可以计算出导线的覆冰厚度。基于ARM 8.2处理器的嵌入式系统实验结果表明,所提出的方法实时检测导线覆冰厚度的相对误差不超过9%,且比现有的称重法降低了约6.1%。     

基于电容传感器的架空输电线覆冰厚度检测方法

提出了一种新的架空输电线覆冰厚度检测方法,并设计了覆冰检测电容传感器。基于电容传感器给出一种输电线路覆冰厚度监测系统的设计方案。利用电容效应计算出传感器电容值与架空线覆冰厚度的关系曲线。实际应用时,通过比较传感器测量到的电容值与预设关系曲线得出架空输电线覆冰厚度。测试结果验证了电容式架空输电线覆冰厚度检测方法的有效性。     

基于图像分割评估运行绝缘子自然覆冰程度

为准确评估输电线路覆冰程度以保证电力系统安全稳定运行,研究了运行绝缘子自然覆冰的图像分割方法,提出了覆冰程度评估参数—覆冰绝缘子面积变化百分比。对比研究了阈值法、Sobel、Laplacian和Canny算子法、种子区域增长法和Grab Cut图论法等6种图像分割方法对田地、树木和丘陵等3种典型背景和未覆冰、轻微覆冰、覆冰和严重覆冰等4种覆冰程度的覆冰绝缘子分割效果,结果表明与其他方法相比,Grab Cut图论法可以更精确地分割出覆冰绝缘子。利用该方法分割南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统2014–12—2015–02的10组典型运行绝缘子覆冰图像,计算得到覆冰绝缘子面积变化百分比,并与人工观冰标准厚度和系统称重法监测的等效覆冰厚度进行了对比研究,结果表明,覆冰绝缘子面积变化百分比与人工观冰标准厚度的关联性达0.79。     

架空输电线路覆冰在线监测系统的开发与应用

针对现有输电线路覆冰监测手段存在的不足,开发了1种新型输电线路覆冰在线监测系统。该系统由高电位在线监测装置、低电位在线监测装置、自动气象站、传输网络及主站系统等组成,通过实时采集环境微气象数据、导线特征数据及线路走廊图像数据,计算出导线等值覆冰厚度;结合覆冰图像信息及现场微气象数据,实现对线路覆冰情况的预警。通过在某500 kV输电线路上实际应用,证明了该系统对输电线路覆冰监测预警的有效性。