本發(fā)明涉及電力設(shè)備巡檢，具體為一種電力巡檢方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電力設(shè)備巡檢是保障電力系統(tǒng)安全運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的電力巡檢方法多依賴人工巡檢和常規(guī)圖像采集設(shè)備，如普通攝像機(jī)或單一光譜相機(jī)。這些設(shè)備通常只能采集單一光譜信息，對(duì)設(shè)備表面故障（如裂紋、腐蝕、變形等）的識(shí)別效果有限，無法全面、準(zhǔn)確地檢測(cè)多種表面異常。

2、現(xiàn)有的電力巡檢系統(tǒng)大多需要依賴紅外熱像儀、聲音傳感器等多種傳感設(shè)備以采集不同類型的巡檢數(shù)據(jù)。然而，這種多傳感器組合巡檢方法存在硬件復(fù)雜、功耗高、設(shè)備維護(hù)成本高等問題，難以滿足長時(shí)間、大范圍巡檢的需求。此外，在路徑規(guī)劃方面，常規(guī)巡檢方法通常按設(shè)備地理位置生成巡檢路徑，而缺乏根據(jù)設(shè)備故障優(yōu)先級(jí)規(guī)劃路徑的有效機(jī)制，難以保證巡檢任務(wù)對(duì)高優(yōu)先級(jí)故障的快速響應(yīng)。

3、因此，需要一種電力巡檢方法，以減少設(shè)備負(fù)擔(dān)，提升巡檢數(shù)據(jù)的獲取質(zhì)量和效率，并根據(jù)故障嚴(yán)重程度優(yōu)化巡檢路徑，提高巡檢的響應(yīng)性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：現(xiàn)有的電力設(shè)備巡檢方法存在硬件復(fù)雜、功耗高，且難以有效根據(jù)故障嚴(yán)重程度優(yōu)化巡檢路徑的問題，以及如何提升巡檢任務(wù)響應(yīng)性的優(yōu)化問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種電力巡檢方法，包括：

4、使用ulp相機(jī)對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行多光譜圖像采集；對(duì)采集到的多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的多光譜圖像融合，分析電力設(shè)備表面異常區(qū)域；對(duì)電力設(shè)備表面異常區(qū)域進(jìn)行特征提取；將提取的特征與故障特征庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)行缺陷分類；基于缺陷分類結(jié)果生成巡檢路線。

5、作為本發(fā)明所述的電力巡檢方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述多光譜圖像采集包括：

6、使用ulp相機(jī)對(duì)電力設(shè)備表面采集可見光圖像，記錄設(shè)備表面的顏色和亮度信息；

7、將ulp相機(jī)切換至近紅外光通道，采集同一目標(biāo)區(qū)域的近紅外光圖像，記錄設(shè)備表面的紅外反射特性；

8、將采集到的可見光和近紅外光圖像按區(qū)域編號(hào)后存儲(chǔ)。

9、作為本發(fā)明所述的電力巡檢方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述預(yù)處理包括對(duì)存儲(chǔ)的可見光和近紅外光圖像執(zhí)行高斯濾波，得到降噪后的圖像；

10、對(duì)經(jīng)過高斯濾波處理后的圖像應(yīng)用中值濾波，去除斑點(diǎn)噪聲；

11、將中值濾波處理后的圖像輸入到canny邊緣檢測(cè)算法中，生成包含設(shè)備表面邊緣信息的圖像；

12、對(duì)包含邊緣信息的圖像進(jìn)行拉普拉斯算子處理，得到細(xì)節(jié)增強(qiáng)的圖像。

13、作為本發(fā)明所述的電力巡檢方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述分析電力設(shè)備表面異常區(qū)域包括通過基于圖像特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法，將可見光圖像與近紅外圖像對(duì)齊，對(duì)齊后的圖像組合形成復(fù)合圖像；

14、對(duì)復(fù)合圖像中的可見光和近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)融合，得到融合后的圖像；

15、使用閾值分割算法對(duì)融合后的圖像進(jìn)行分割，提取亮度和顏色超過設(shè)定閾值的區(qū)域，生成包含電力設(shè)備表面異常區(qū)域的二值圖像。

16、作為本發(fā)明所述的電力巡檢方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述進(jìn)行特征提取包括在二值圖像中標(biāo)記的異常區(qū)域中，提取該區(qū)域的rgb色彩直方圖，并生成顏色特征向量；

17、使用灰度共生矩陣對(duì)異常區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行分析，得到紋理特征，包括對(duì)比度和均勻性參數(shù)；

18、計(jì)算異常區(qū)域的平均反射強(qiáng)度值，生成亮度特征；

19、將顏色特征、紋理特征和亮度特征整合為異常區(qū)域的特征參數(shù)集合，形成完整的特征向量。

20、作為本發(fā)明所述的電力巡檢方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述進(jìn)行缺陷分類包括將異常區(qū)域的特征向量輸入到缺陷分類模型中，與故障特征庫中的標(biāo)準(zhǔn)特征進(jìn)行相似性比對(duì)，計(jì)算相似度；

21、根據(jù)相似度結(jié)果，將異常區(qū)域識(shí)別為特定缺陷類型；

22、使用預(yù)設(shè)的嚴(yán)重程度標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合缺陷類型和相似度，對(duì)缺陷進(jìn)行嚴(yán)重程度分級(jí)；

23、將設(shè)備編號(hào)、缺陷類型、嚴(yán)重程度以及設(shè)備地理位置信息組合生成完整的故障數(shù)據(jù)記錄。

24、作為本發(fā)明所述的電力巡檢方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述生成巡檢路線包括以故障數(shù)據(jù)庫中的故障數(shù)據(jù)記錄為輸入，根據(jù)故障的嚴(yán)重程度對(duì)每個(gè)故障點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，分配優(yōu)先級(jí)權(quán)重，使用a*算法生成覆蓋所有故障點(diǎn)的最優(yōu)路徑；

25、生成的巡檢路徑按故障點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)順序排列，形成巡檢任務(wù)清單，并將任務(wù)清單傳輸至巡檢人員的移動(dòng)設(shè)備。

26、本發(fā)明的另外一個(gè)目的是提供一種基于ulp相機(jī)的電力巡檢系統(tǒng)，其能通過構(gòu)建基于ulp相機(jī)的電力巡檢系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有電力設(shè)備巡檢系統(tǒng)中的硬件復(fù)雜度高、數(shù)據(jù)采集成本高、巡檢路徑缺乏優(yōu)先級(jí)機(jī)制的問題。

27、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于ulp相機(jī)的電力巡檢系統(tǒng)，包括：圖像采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、異常識(shí)別模塊、特征提取模塊、缺陷分類模塊以及巡檢規(guī)劃模塊；所述圖像采集模塊用于使用ulp相機(jī)對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行多光譜圖像采集；所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)采集到的多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理；所述異常識(shí)別模塊用于將預(yù)處理后的多光譜圖像融合，分析電力設(shè)備表面異常區(qū)域；所述特征提取模塊用于對(duì)電力設(shè)備表面異常區(qū)域進(jìn)行特征提取；所述缺陷分類模塊用于將提取的特征與故障特征庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)行缺陷分類；所述巡檢規(guī)劃模塊用于基于缺陷分類結(jié)果生成巡檢路線。

28、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述電力巡檢方法的步驟。

29、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述電力巡檢方法的步驟。

30、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提供的電力巡檢方法通過ulp相機(jī)實(shí)現(xiàn)低功耗的多光譜數(shù)據(jù)采集，涵蓋可見光和近紅外光譜信息，顯著降低了硬件復(fù)雜度和系統(tǒng)功耗。結(jié)合多光譜圖像融合與特征提取技術(shù)，可高效識(shí)別設(shè)備表面的異常區(qū)域，并與故障特征庫比對(duì)，完成缺陷分類與嚴(yán)重程度分級(jí)?；谌毕莘诸惤Y(jié)果和嚴(yán)重程度，使用a*算法生成最優(yōu)巡檢路徑，使得巡檢任務(wù)能夠優(yōu)先覆蓋高優(yōu)先級(jí)故障點(diǎn)，提高巡檢的響應(yīng)性。最終實(shí)現(xiàn)了從圖像采集到巡檢任務(wù)生成的全流程自動(dòng)化，提高了巡檢任務(wù)的整體效率。

技術(shù)特征：

1.一種電力巡檢方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的電力巡檢方法，其特征在于：所述多光譜圖像采集包括：

3.如權(quán)利要求2所述的電力巡檢方法，其特征在于：所述預(yù)處理包括：

4.如權(quán)利要求3所述的電力巡檢方法，其特征在于：所述分析電力設(shè)備表面異常區(qū)域包括：

5.如權(quán)利要求4所述的電力巡檢方法，其特征在于：

6.如權(quán)利要求5所述的電力巡檢方法，其特征在于：

7.如權(quán)利要求6所述的電力巡檢方法，其特征在于：

8.一種采用如權(quán)利要求1至7任一所述的電力巡檢方法的系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的電力巡檢方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的電力巡檢方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種電力巡檢方法、系統(tǒng)、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及電力設(shè)備巡檢技術(shù)領(lǐng)域，包括：使用ULP相機(jī)對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行多光譜圖像采集；對(duì)采集到的多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的多光譜圖像融合，分析電力設(shè)備表面異常區(qū)域；對(duì)電力設(shè)備表面異常區(qū)域進(jìn)行特征提??；將提取的特征與故障特征庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)行缺陷分類；基于缺陷分類結(jié)果生成巡檢路線。本發(fā)明提供的電力巡檢方法降低了硬件復(fù)雜度和系統(tǒng)功耗，使用A*算法生成最優(yōu)巡檢路徑，使得巡檢任務(wù)能夠優(yōu)先覆蓋高優(yōu)先級(jí)故障點(diǎn)，提高巡檢的響應(yīng)性。最終實(shí)現(xiàn)了從圖像采集到巡檢任務(wù)生成的全流程自動(dòng)化，提高了巡檢任務(wù)的整體效率。

技術(shù)研發(fā)人員：寧雪峰,林志強(qiáng),韋薇,袁展圖,陳文睿,秦立斌,黎榮偉,溫景和,張艷艷,陳鵬,黃英杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司東莞供電局
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26