图像双分割与小波域多特征融合的高压输电线路典型小目标故障识别

为准确、快速地识别高压输电线路关键部件典型小目标故障,提出一种基于图像双分割与HSV空间颜色和HELM3纹理融合特征的高压输电线路典型小目标故障识别方法。该方法以航拍高压输电线路关键部件故障图像为原始数据,其中包括线夹偏移、绝缘子破损、引流线松股、链接金具锈蚀、铁塔杂物等典型小目标故障,以双分割后图像为研究对象,提取色度,饱和度,数值(hue,saturation,value,HSV)空间9个颜色特征、3层小波分解高频协方差矩阵与低频低阶矩(high frequency covariance matrix eigenvalues and lowfrequencylowerordermomentsin3-layerwavelet domain,HELM3)的18个不变纹理特征,进行支持向量机(supportvectormachine,SVM)的输电线路典型小目标故障分类识别。试验结果表明:在SVM识别模型下对高压输电线路典型小目标故障进行分类,该文的HSV和HELM3特征融合方法,相比于二者单独进行识别,平均识别率分别提高了10.89%和10.19%,达到92.64%;在不同分类模式下,该文SVM分类器的识别率比贝叶斯分类器、K近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)分类器平均识别率提高了至少10个百分点,有明显的识别优势。     

基于遗传优化神经网络在高压瓷瓶裂缝识别中的应用

为了保证高压输电线路的正常运行,可以通过高压输电线路巡检机器人视觉系统完成高压输电线路的检测.本文通过CCD摄像头等硬件模拟机器人的视觉,完成对绝缘瓷瓶裂缝图像的采集,并通过滤除噪声、图像分割等预处理操作和形状特征,完成图像中裂缝的定位.对于聚焦放大后的裂缝图像提取五个特征值,得出图像信息.最后利用遗传算法和BP网络、RBF网络相结合的算法,分别实现对绝缘瓷瓶裂缝五种状态的分类识别.通过仿真和实验比较表明该算法可以有效、可靠地运用于绝缘瓷瓶裂缝类型识别研究中,并可方便地应用于其它领域.     

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.     

基于航拍图像的杆塔编号目标提取

针对输电线路航拍图像中杆塔编号的采集图像,采用了基于灰度特征的方法对杆塔编号图像进行目标提取。首先,对原始图像进行图像增强,突出目标点信息;其次,对增强后的图像进行分割,采用膨胀和腐蚀形态学运算对分割后的图像进行去噪处理;再次,通过改进的Canny边缘检测算子对去噪后的图像进行边缘检测;最后,对图像中的边缘点数量进行区域统计,对统计区域内的目标进行目标提取。结果表明,该方法可有效地对杆塔编号进行目标提取,对输电线路的故障定位提供了技术支撑。     

基于区间二型模糊集的农田障碍物分割方法

针对非结构化农田环境下障碍物图像在应用传统算法进行图像分割时,效果不明显,容易受到水渍、阴影等外界环境影响等问题,提出了一种基于区间二型模糊集的农田障碍物图像分割方法。该方法将采集到的原始农田彩色图像转换到Lab颜色空间,提取出a分量并将其转换为灰度图像,对所得灰度图像进行模糊化处理,将其转换为区间二型模糊集,选择最大熵值所对应的灰度值对图像进行分割。通过实验和分析,本文算法能够更好地分割出农田障碍物目标,是一种有效的农田障碍物图像分割方法。     

图像增强算法在高压输电线路巡检中的应用研究

旋翼无人机应用于高压输电线路的巡检,是国内外电力行业近年来兴起的一种便捷、有效的方法。航拍图像方法则是一种重要的旋翼无人机巡检手段,它可以形象、直观地捕捉到高压输电线路出现的问题,进而引导巡检人员采取进一步的措施。针对旋翼无人机高压输电线航拍巡检中图像预处理部分特有的目标增强问题,提出了一种基于多向滤波的输电线图像增强算法(MDF)。该算法比传统的图像增强算法具有强鲁棒性、高实时性的特点,因而非常适合于旋翼无人机高压输电线路巡检应用。     

基于红蓝色差和改进K-means算法的航拍绝缘子分类识别方法

绝缘子作为输电线路中最重要的基础设施之一,对其准确识别是实现输电线路运行状态的自行监测与故障诊断的重要前提。为了能够对无人机航拍巡检中的绝缘子进行准确识别,提出基于红蓝色差和改进K-means算法的航拍绝缘子分类识别方法。首先,结合红蓝色差灰度化和加权灰度化,采用改进K-means算法对灰度图像进行聚类分割;其次,通过形态学滤波弥补分割缺陷;最后,根据绝缘子目标区域的红蓝色差均值,将绝缘子的分类问题简化为一维数据分类问题,从而实现分类识别。实验结果表明,该方法对复杂背景及不同拍摄角度下的绝缘子均能快速进行准确的分类识别,总识别率可达94.4%,为无人机巡检中输电线路绝缘子的分类识别提供了新的思路。     

视频差异化分析在输电线路杆塔防盗系统中的应用

针对当前电力输电线路杆塔塔材、导线等被盗现象频繁发生的问题,结合国内外研究现状,提出一种基于视频差异化分析技术的输电线路杆塔智能防盗监控技术。该技术采用基于Kalman滤波的背景差分法与Cam—shift相结合的目标检测跟踪方法,分析处理输电线路杆塔附近环境的视频图像并自动报警,实现智能监控。在山西省晋中供电分公司220kV输电线路杆塔防盗系统的应用实践表明,该方法可为电力系统安全提供有力保障。     

输电线路智能警示装置及安装机器人的研究

针对现有警示装置的缺点,笔者提出一种安装在高压输电线路上的智能警示装置。该装置采用球体外形提高防风能力,从输电线路获取工作电源,发出闪光警示信号;采用微波和双红外探测技术,当物体靠近输电线路达到警示距离时发出声响警示信号。提出一种用于在输电线路上安装和拆除上述警示装置的机器人。该机器人采用轮式行走机构,在机器人上装有摄像头,图像信息无线传输到地面,工作人员根据图像信息对机器人进行遥控操作。机器人亦可用于警示球的拆卸。试验结果表明:输电线路智能警示装置能够主动探测到移动目标并自动报警,提高了警示装置的警示效果,且具有防风机构设置,能够适用于风力较大地区;安装机器人能够在输电线路上带电安装或拆除警示装置,操作简单,提高了警示装置的安装速度和安装质量,经济效益明显。     

基于组合式目标检测框架的低漏报率缺陷识别方法

针对输电线路机巡影像缺陷识别中低漏报率的需求,提出了一种基于组合式深度目标检测框架的输电线路低漏报率缺陷识别方法。该方法首先利用典型目标检测算法在输电线路巡检图像数据集上进行训练,得到输电线路设备缺陷的特征提取网络;随后引入位置随机分布函数改进目标预测的方式,并利用自适应非极大值抑制判别器,对2个网络的特征提取结果进行自适应融合,最终得到巡检图片中缺陷的类型和位置。测试结果表明,该方法能够有效降低巡检图像缺陷识别的漏报率,采用该方法得到的主要缺陷的平均漏报率远低于其他深度学习模型,可同时实现多类缺陷的检测,能有效促进输电线路常规巡检中缺陷自动识别的应用和推广。     

基于DeepLab v3+深度卷积网络的输电导线图像识别方法

输电导线图像识别是电力设备自动巡检过程中的重要环节。针对传统导线检测方法需人工设计目标特征、抗干扰能力差等问题，提出一种基于深度卷积网络（DeepLab v3+）的输电导线图像识别方法。首先，采用DeepLab v3+网络模型，实现导线的初步识别。通过多层卷积自动学习导线特征，并通过解码器结构融合导线低层的细节特征与高层的语义特征，较好地实现导线像素分割。然后，针对识别结果中存在的断裂和伪导线问题，采用改进的最小点对法和长度阈值法进一步精细化处理。最后，采用八方向搜索法提取每一条导线并编号。实验结果表明，所提方法能很好地提取出输电线路图像中的导线。     

基于优化Gabor滤波器的输电导线断股图像检测

输电导线在运行中可能发生损伤、断股现象,对其进行及时检测和诊断对于保证电网的安全运行具有重要意义。现代输电线路状态检修一般采用直升机或者巡线机器人搭载视频检测装置的方式。文中提出应用Gabor滤波器对输电导线视频图像数据进行处理,实现输电导线断股的图像检测,即通过计算完好导线图像与滤波器卷积能量的输出响应、应用小生境遗传算法寻找最优的Gabor滤波器参数和分割阈值,最后通过检测图像的滤波和能量的二值化处理得到检测结果。实验结果表明,该算法能够较好地提取输电导线断股处的故障信息,具有适用性广、识别能力强、检测速度快等优点。     

基于输配全局的城市电网供电能力研究

提出一种基于输配全局的城市电网供电能力分析模型。采用基于直流潮流的线性规划模型对城市电网输电网络供电能力进行求解并将其作为系统上层约束;将传统配电网模型细化至中压馈线,分别构建高、中压配电网供电能力模型;计算N-1安全约束下高压配电线路、中压配电变压器及中压配电线路在不同转供方式下对应的最大供电能力,选取其中最小值作为系统最大供电能力。算例结果表明：基于输配全局的分析方法可以有效量化输电网对城市电网供电能力的影响,同时根据不同转供方式下的供电能力差异能够直观地对变压器故障情况下的负荷转移方式做出选择,验证了所提模型的有效性。     

高压输电线路电晕放电特性及其电磁辐射场计算

电晕特性及其对周围环境所造成的电磁辐射干扰是高压输电线设计时需要考虑的重要因素。首先对电晕脉冲电流进行了理论研究；然后采用短偶极子天线模型计算该脉冲电流所产生的电磁辐射场；最后仿真研究了不同电压等级对辐射场的影响、不同观测点的电磁环境。结果表明，该方法有利于估算高压输电线电晕放电所产生的电磁辐射干扰。     

超高压交叉线路空间电磁环境分析

针对存在交叉跨越的超高压输电线路,采用有限元法研究交叉线路三维空间电磁环境,分析不同相序排列及不同交叉角对空间电磁环境的影响。对于规划中或已建成的输电线路,当目标区域出现环境电磁场超标时,引入混沌变参数粒子群算法搜索屏蔽效果最好的屏蔽线架设位置,从而实现目标区域的最优屏蔽。     

一种基于视频图像识别的输电线路屏蔽环振动频率监测方法

针对输电线路屏蔽环振动频率监测困难的问题,提出一种非接触式振动频率识别方法。以某已建成特高压线路屏蔽环为例,进行振动频率识别,并采用精细化有限元方法对屏蔽环进行模态分析,验证了该方法的可行性。分析表明：屏蔽环振动频率图像识别方法与有限元方法计算频率接近,能使用图像识别方法对输电线路屏蔽环进行振动频率识别。     

融合Hough直线检测和Grab-cut的风机叶片自适应分割方法

完整的边缘信息对风力发电机叶片的边缘缺陷检测至关重要,但由于户外采集的风机叶片图像背景复杂多样,现有图像分割算法的分割精度不足,无法保证边缘缺陷的完整性。因此,提出一种基于图像边缘特征与颜色信息的自适应图像分割方法实现风机叶片边缘检测。首先,使用Hough直线检测初步定位叶片直线边缘;然后,在目标区域应用基于Otus阈值分割和形态学运算的Grab-cut算法,实现叶片图像的自适应分割。采用无人机采集多个场景的图像作为测试样本,对分割方法与其他方法进行定性和定量对比分析。结果表明,该方法能自适应且准确地实现风机叶片图像分割,并保留边缘缺陷的完整性,其边缘覆盖率(0.971 7)和边界位移误差(3.040 3)指标均优于其他方法,对风机叶片的边缘缺陷检测具有重大潜在应用价值。     

复杂地形情况下高压交流输电线路电磁环境特性分析

为研究复杂地形高压交流输电线路电磁环境,基于镜像法的思想,提出改进格林函数的模拟电荷法.给出该方法的理论框架和实施步骤,并进行验证;分析不同角度斜坡,不同高度特高压交流输电线路的电磁环境特性.分析结果表明:斜坡对输电线路的工频电场影响较明显,其影响是先减小后增加;斜坡对输电线路的可听噪声和无线电干扰的影响不明显.由该方...     

正常运行方式下跨电压等级四回线零序电流补偿系数整定

跨电压等级同塔四回线路中某一条线路发生接地短路时,故障线路不仅受到同一电压等级非故障线路零序互感的影响,还受到不同电压等级线路零序互感的影响,同时对于超高压线路多采用长距离输电,电容电流的影响也不容忽视。综合分析了四回线路正常运行方式下,一线路发生接地短路时非故障线路零序互感和长线路零序电容电流对零序电流补偿系数的影响,根据公式提出了新的零序电流补偿系数整定方式。最后利用PSCAD仿真结果验证了本文方法更能准确地反映故障位置,且能使两侧的距离Ⅰ段保护范围有交叉,提高了线路接地距离保护性能。     

基于激光测距成像和图像处理的输电线路防护技术

针对目前输电线路防外力破坏自动化水平不高的现状,考虑激光扫描成像的特点,结合图像直线特征提取和空间转换,以及样本匹配理论,提出了一种在参数空间内的危险目标自动识别方法。通过脉冲飞行时间法来扫描获取目标各点的空间位置数据,并将原始数据映射为一幅灰度图像,将灰度图像进行图像处理,包括二值化、去噪、边缘检测,最终通过Hough变换提取出图像中的直线特征,在参数空间中,提出了判断图像间相似性的度量函数,并建立了目标图像与危险目标数据库的匹配函数,从而实现输电线下方危险目标的自动识别,防止输电线路遭受外力破坏。实验结果显示,能顺利检测到危险目标且不会发生误报,是一种可行的检测输电线路中危险目标的方法。