CN103065409A - 输电线监测预警*** - Google Patents

Abstract

本发明提供一种输电线监测预警***，包括设置在输电线监测现场的现场监测装置和监控服务器；所述现场监测装置获取监测现场的视频监控数据，并将所述视频监控数据传输至所述监控服务器；所述监控服务器接收所述视频监控数据；根据所述视频监控数据判断入侵所述监测现场的目标物；对所述目标物进行运动跟踪，获取运动跟踪数据；根据所述运动跟踪数据，判定所述目标物的运行行为和运动轨迹；根据所述运行行为和运动轨迹以及所述监测现场的输电线的位置进行预警。本发明能够对输电线缆进行实时监控，实现对塔吊、挖掘机、推土机等大型机械运动目标的动作检测、跟踪、识别、行为模式理解等，并进行决策和预警。解决传统方案的“被动监控”现状。

Description

输电线监测预警***

技术领域

本发明涉及电力***智能监测的技术领域，特别是涉及一种输电线监测预警***。

背景技术

在电力调度领域，电力电缆属地下隐蔽设备，电缆为外力破坏的隐患一直威胁着电缆线路的安全运行。由于部分道路施工过程无法辨识地下的电力电缆的准确位置，导致在道路、建筑、市政施工过程中，时常发生地下埋藏的电力线缆主绝缘被挖掘机、大型油炮等大型工程机械设备刨断，从而导致大片区线路故障断电的情况。由此给电力***及用电群体造成了非常大的经济损失。

我国输电线路的在线监测技术起步较晚，监测装置和监测***尚不成熟，对人为造成的架空及地下电缆破坏也缺乏有效的检测和预警手段。

针对预防地下电力电缆入侵破坏的传统技术方案主要是在事故发生后，通过断电情况确定施工事故地点，尽快进行修缮通电。

另外一种方法是安装一种智能电缆在线监测装置。此方案要求在电缆上设置专门的传感器，在出现施工破坏断电情况后，通过在线监测电缆温度、电流、电压等数据，进行处理处理，判断断电状态并回传给信息中心报警。

以上传统技术存在着如下缺陷：

传统方法需要在事故发生之后，在海量的数据信息中筛选出事故发生地点，监控时间长，数据分析困难，存在效率底下的缺陷。

由于是在异常情况甚至于突发事故已经发生之后，再进行事后的查验，但此时损失和影响已经造成，无法挽回，完全是一种“亡羊补牢”式的“被动监控”。

而安装智能电缆在线监测装置的监控方法的缺点在于，工程造价成本极高，但在没有普遍铺设的前提下，仍然无法解决大部分传统线缆的破坏问题。同时智能电缆的检测，也属于被动式检测，即在事故发生后，才可以及时定位故障点，依然无法在事故发生之前通过技术手段阻止或预警事故发生。

发明内容

针对上述背景技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种输电线监测预警***，能够对输电线缆进行实时监控，并且能够对事故在发生之前进行预警。

一种输电线监测预警***，包括：设置在输电线监测现场的现场监测装置和监控服务器；

所述现场监测装置用于获取监测现场的视频监控数据，并将所述视频监控数据传输至所述监控服务器；

所述监控服务器用于接收所述视频监控数据；根据所述视频监控数据判断入侵所述监测现场的目标物；对所述目标物进行运动跟踪，获取运动跟踪数据，并排除静止的目标物；根据所述运动跟踪数据，判定所述目标物的运行行为和运动轨迹；根据所述运行行为和运动轨迹，以及所述监测现场的输电线的位置，进行预警。

本发明的输电线监测预警***通过所述现场监测装置获取监测现场的视频监控数据，所述监控服务器对视频监控数据判断入侵所述监测现场的目标物；对所述目标物进行运动跟踪，获取运动跟踪数据，并排除静止的目标物；根据所述运动跟踪数据，判定所述目标物的运行行为和运动轨迹；根据所述运行行为和运动轨迹，以及所述监测现场的输电线的位置，进行预警。因此，能够对输电线缆进行实时监控，并且能够对事故在发生之前进行预警，减少事故对电力线缆造成的损害。

应用智能视频分析算法，对实时回传的视频监控数据进行实时快速处理，可以实现对塔吊、挖掘机、推土机等大型机械运动目标的动作检测、跟踪、识别、行为模式理解等，并根据一定的策略进行智能决策和预警。解决传统方案的“被动监控”现状。

附图说明

图1是本发明输电线监测预警***的结构示意图；

图2是本发明输电线监测预警***一种优选实施方式中现场监测装置的结构示意图；

图3是本发明输电线监测预警***一个优选实施方式中监控服务器的结构示意图。

具体实施方式

请参阅图1，图1是本发明输电线监测预警***的结构示意图。

所述输电线监测预警***，包括：设置在输电线监测现场的现场监测装置11和监控服务器12；

所述现场监测装置11用于获取监测现场的视频监控数据，并将所述视频监控数据传输至所述监控服务器12；

所述监控服务器12用于接收所述视频监控数据；根据所述视频监控数据判断入侵所述监测现场的目标物；对所述目标物进行运动跟踪，获取运动跟踪数据，并排除静止的目标物；根据所述运动跟踪数据，判定所述目标物的运行行为和运动轨迹；根据所述运行行为和运动轨迹，以及所述监测现场的输电线的位置，进行预警。

进一步地，本发明的输电线监测预警***还包括监控终端13，所述监控终端13用于登陆所述监控服务器12，获取所述视频监控数据或者接收预警信息，并对所述监控服务器12发送用户指令。所述监控终端可为普通联网PC，授权用户通过所述监控服务器12分配的账号和密码登录***。用户可以根据获得的权限实现对监控现场情况的监测、查询、和处理相关预警事件。

所述现场监测装置11可以采用各种习知的视频拍摄装置实现，本发明提供一种所述现场监测装置11的设计方案，以使对电力线缆的监测达到更好的效果。

请参阅图2，图2是本发明输电线监测预警***一种优选实施方式中现场监测装置的结构示意图。在本实施方式中，所述现场监测装置11包括摄像装置111、能够在水平和垂直方向旋转的云台112、主控制器113、通信模块114和电源模块115；所述电源模块115用于提供电源；所述摄像装置111设置在所述云台112上，所述主控制器113分别连接所述摄像装置111、所述云台112、以及所述通信模块144，所述主控制器113将所述摄像装置11拍摄的视频监控数据传输至所述通信模块114，控制所述通信模块114将所述视频监控数据发送至所述监控服务器12，并通过所述通信模块114接收所述监控服务器12发送的控制指令，根据所述控制指令12控制所述云台112转动、以及控制所述摄像装置111拍摄获取的视频监控数据。

其中，所述摄像装置111用于采集从输电线监测现场采集实时图像信息；所述云台112具有一个水平、垂直两自由度回转机构，用于搭载相机在水平360°、垂直±90°的大范围内进行扫描性的视频采集。优选地，所述云台112具有水平和垂直两自由度的回转机构、平台以及驱动装置（图未示），所述平台设置在所述回转机构上，所述平台上设置所述摄像装置111，所述驱动装置用于驱动所述回转机构转动。

所述主控制器113是所述现场监测装置11的控制核心，它通过标准以太网口与所述通信模块114连接，从而获得来自所述监控服务器12的控制指令，并经解析后用于所述云台112的运动控制，同时将所述摄像装置111返回的视频信号进行编码压缩便于传输。优选地，所述主控制器113包括：云台控制模块、视频编码模块、命令解析模块和接口模块；所述命令解析模块分别连接所述云台控制模块和所述接口模块，所述云台控制模块连接至所述云台的驱动装置，所述视频编码模块分别连接所述摄像装置和所述接口模块，所述接口模块连接所述通信模块。

所述通信模块114优选采用3G通信模块，基于电信运营商现有3G通信网络，实现前端的现场监测装置和后端监控服务器的之间的各类数据及命令的交互。

所述电源模块115，优选采用蓄电池和太阳能电池板结合的方式供电，避免有线取电带来的设备安装局限。在本实施方式中。所述电源模块115包括：太阳能电池板、蓄电池以及电源转换装置；所述太阳能电池板连接所述蓄电池，采集太阳能发电后对所述蓄电池供电，所述蓄电池连接所述电源转换模块。所述蓄电池直接输出驱动所述云台112和所述摄像装置111的12V电源，而所述电源转换模块则将所述蓄电池输出的12V电源转换为3.3V直流电源，用于驱动所述主控制器113与所述通信模块114。

本发明的现场监测装置11采用便携式设计，设备采用3G无线通信方式传递视频信息和控制指令，配备蓄电池和太阳能电池板供电，彻底避免了布线带来的施工问题。该方案使得监控点易于部署和拆除，且设备在完成某监测点某阶段的监测任务后，还可以很容易移植到其它监测点重复使用，降低了电力电缆监测成本。

所述监控服务器12接收和保存设置在各个现场监测节点的所述现场监测装置11的视频信息，实现不同检测节点与监控终端的信息交互，以及进行智能视频分析处理。在服务器上集中监控、处理、下发控制和设置命令、存储等，并管理监控终端的用户账号信息，实现监控现场和控制终端的实时交互。

请参阅图3，图3是本发明输电线监测预警***一个优选实施方式中监控服务器的结构示意图。

作为一种优选实施方式，所述监控服务器12包括：图像识别模块121，运动跟踪模块122、运动行为识别模块123和运动行为分析模块124。

所述图像识别模块121用于通过基于脉冲耦合神经网络和混合高斯模型结合的入侵目标检测方法，对接收的所述视频监控数据进行分割、边缘检测、细化和匹配处理，判断入侵所述监测现场的目标物。所述图像识别模块121的入侵检测采用了成熟的基于脉冲耦合神经网络和混合高斯模型结合的入侵目标检测方法，对输入实时视频图像数据进行处理，最终获得可能的入侵目标物，为下一处理过程提供信息。

在图像识别模块121发现可能的入侵的目标物后，所述运动跟踪模块122用于通过基于Kalman滤波和均值漂移结合的目标跟踪方法，对所述目标物进行运动预测和运动跟踪，获取运动跟踪数据，并排除静止的目标物。

所述运动行为识别模块123用于通过基于支持向量机（SVM）的行为模式分类方法，根据所述运动跟踪数据进行行为分析，判定所述目标物的运行行为和运动轨迹。

所述运动行为分析模块124用于通过SVM的改进模型LS-SVM运动分析方法，根据所述运行行为和运动轨迹以及所述监测现场的输电线的位置，对所述目标物的运行行为和运动轨迹进行分类、回归、时间序列预测和无监督学习，判断所述目标物的运行行为和运动轨迹的危险性，并根据判断结果进行预警。通过所述运动行为分析模块124排除明显的无危险运动（例如远离运动）及可能的危险运动，从而实现通过视频进行入侵分析功能。

通过上述基于动态视频的运动目标跟踪方法，算法过程包括入侵的运动目标检测、跟踪和目标运动模式识别。对于挖掘机、推土机等大型机械的入侵检测和运动目标检测，实现对大型工程机械行为动态的智能分析。

本发明的输电线监测预警***应用了创新的智能视频分析算法，对实时回传的视频信息进行实时快速处理，可以实现对塔吊、挖掘机、推土机等大型机械运动目标的动作检测、跟踪、识别、行为模式理解等，并根据一定的策略进行智能决策和预警。解决传统方案的“被动监控”现状。

本发明还具有以下优点：

采用3G无线进行数据通信，避免通信线缆的繁琐布线工作；采用太阳能电池板进行供电，避免供电线缆的繁琐布线工作；综合应用脉冲耦合神经网络和混合高斯模型结合的目标检测方法、基于kalman滤波和均值漂移的目标跟踪方法与支持向量机SVM的行为分析方法。应用智能分析算法及决策算法，分析出工程机械的运动趋势，实现对大型工程机械行为动态的智能分析，在机械设备有可能触碰并破坏电缆之前发出声光预警，同时在后台信息中心提出预警信息，提醒电力单位提高该点监控力度。***应用于对地下线缆在施工环境下的预警式保护，防患于未然，从根本上解决了大型机械对地下埋藏式电缆的破坏。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种输电线监测预警***，其特征在于，包括：设置在输电线监测现场的现场监测装置和监控服务器；

所述现场监测装置用于获取监测现场的视频监控数据，并将所述视频监控数据传输至所述监控服务器；

所述监控服务器用于接收所述视频监控数据；根据所述视频监控数据判断入侵所述监测现场的目标物；对所述目标物进行运动跟踪，获取运动跟踪数据，并排除静止的目标物；根据所述运动跟踪数据，判定所述目标物的运行行为和运动轨迹；根据所述运行行为和运动轨迹以及所述监测现场的输电线的位置进行预警。

2.如权利要求1所述的输电线监测预警***，其特征在于，所述现场监测装置包括摄像装置、能够在水平和垂直方向旋转的云台、主控制器、通信模块和电源模块；所述电源模块用于提供电源；所述摄像装置设置在所述云台上，所述主控制器分别连接所述云台、所述摄像装置、以及所述通信模块，将所述摄像装置拍摄的视频监控数据传输至所述通信模块，控制所述通信模块将所述视频监控数据发送至所述监控服务器，并通过所述通信模块接收所述监控服务器发送的控制指令，根据所述控制指令控制所述云台转动、以及控制所述摄像装置拍摄获取的视频监控数据。

3.如权利要求2所述的输电线监测预警***，其特征在于：所述云台包括水平和垂直两自由度的回转机构、平台以及驱动装置，所述平台设置在所述回转机构上，所述平台上设置所述摄像装置，所述驱动装置用于驱动所述回转机构。

4.如权利要求3所述的输电线监测预警***，其特征在于，所述主控制器包括：云台控制模块、视频编码模块、命令解析模块和接口模块；所述命令解析模块分别连接所述云台控制模块和所述接口模块，所述云台控制模块连接至所述云台的驱动装置，所述视频编码模块分别连接所述摄像装置和所述接口模块，所述接口模块连接所述通信模块。

5.如权利要求2至4中任意一项所述的输电线监测预警***，其特征在于，所述电源模块包括：太阳能电池板、蓄电池以及电源转换装置；所述太阳能电池板连接所述蓄电池，所述蓄电池连接所述电源转换模块。

6.如权利要求1所述的输电线监测预警***，其特征在于，所述监控服务器包括：

图像识别模块，用于通过基于脉冲耦合神经网络和混合高斯模型结合的入侵目标检测方法，对接收的所述视频监控数据进行分割、边缘检测、细化和匹配处理，判断入侵所述监测现场的目标物。

7.如权利要求1所述的输电线监测预警***，其特征在于，所述监控服务器包括：

运动跟踪模块，用于通过基于Kalman滤波和均值漂移结合的目标跟踪方法，对所述目标物进行运动预测和运动跟踪，获取运动跟踪数据，并排除静止的目标物。

8.如权利要求1所述的输电线监测预警***，其特征在于，所述监控服务器包括：

运动行为识别模块，用于通过基于支持向量机（SVM）的行为模式分类方法，根据所述运动跟踪数据进行行为分析，判定所述目标物的运行行为和运动轨迹。

9.如权利要求1所述的输电线监测预警***，其特征在于，所述监控服务器包括：

运动行为分析模块，用于通过SVM的改进模型LS-SVM运动分析方法，根据所述运行行为和运动轨迹以及所述监测现场的输电线的位置，对所述目标物的运行行为和运动轨迹进行分类、回归、时间序列预测和无监督学习，判断所述目标物的运行行为和运动轨迹的危险性，并根据判断结果进行预警。

10.如权利要求1所述的输电线监测预警***，其特征在于，还包括监控终端，所述监控终端用于登陆所述监控服务器，获取所述视频监控数据或者接收预警信息，并对所述监控服务器发送用户指令。

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