CN109193468A - 一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法 - Google Patents
一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109193468A CN109193468A CN201811376219.6A CN201811376219A CN109193468A CN 109193468 A CN109193468 A CN 109193468A CN 201811376219 A CN201811376219 A CN 201811376219A CN 109193468 A CN109193468 A CN 109193468A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- inspection
- monitoring center
- electricity
- controlling terminal
- transmission line
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02G—INSTALLATION OF ELECTRIC CABLES OR LINES, OR OF COMBINED OPTICAL AND ELECTRIC CABLES OR LINES
- H02G1/00—Methods or apparatus specially adapted for installing, maintaining, repairing or dismantling electric cables or lines
- H02G1/02—Methods or apparatus specially adapted for installing, maintaining, repairing or dismantling electric cables or lines for overhead lines or cables
Landscapes
- Electric Cable Installation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,包括以下步骤:S1、获取各电塔的基本参数信息,并导入监控中心;S2、根据基本参数信息建立三维电塔模型,并标注出各待检测金具部件位置;S3、根据三维电塔模型设定巡检航线,并发送至地面控制终端;S4、地面控制终端控制无人机按照巡检航线自动进行巡检拍摄,并将拍摄图像实时传输至监控中心;S5、监控中心通过深度神经网络处理技术对图像中的金具部件进行精确检测,实现故障检测分析;S6、将故障检测分析结果远程发送至地面控制终端,检修人员根据故障检测分析结果进行针对性的故障维修。其应用时,可以有效提高输电线路的巡检效率和精确度,同时还能防止出现漏检的情况。
Description
技术领域
本发明涉及电力***监控技术领域,具体涉及一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法。
背景技术
在电网供电过程中,需要对整个电力运输***进行巡检、监控,进过调研发现,销钉缺失是电塔运营中频繁出现的故障,是电力运输的一个重要隐患,其占电塔巡检所发现故障的总数的70%~90%。目前普遍通过无人机拍摄与人工看图的方式来发现电塔潜在风险,这种方式主要存在以下问题:1、人工控制无人机拍摄难以保证拍摄全面准确。2、人工判图的准确度和效率难以保障。3、不能对每个金具上面的螺母螺栓销钉是否缺失进行检测或者对螺母螺栓销钉这种小物体检测效果不好,容易漏检。
发明内容
本发明针对现有技术存在的不足,提供一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,其应用时,可以有效提高输电线路的巡检效率和精确度,同时还能防止出现漏检的情况。
本发明通过以下技术方案实现:
一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,包括以下步骤:
S1、获取输电线路上各电塔的基本参数信息,并将基本参数信息导入监控中心;
S2、监控中心根据基本参数信息建立三维电塔模型,并在三维电塔模型中标注出各待检测金具部件位置信息;
S3、监控中心根据三维电塔模型中各待检测金具部件的位置信息设定对应的巡检航线,并将设定好的巡检航线远程发送至地面控制终端;
S4、地面控制终端控制无人机飞行至对应电塔的参照点,然后按照巡检航线自动进行巡检拍摄,在巡检拍摄过程中,每到达一处巡检航线上标注的待检测金具部件点,无人机对待检测金具部件自动进行设定角度的悬停拍摄,并将拍摄图像实时传输至地面控制终端,地面控制终端将图像与航线标注点结合后远程发送至监控中心;
S5、监控中心通过深度神经网络处理技术对图像中的金具部件进行精确检测,并实现对金具部件上螺母和螺栓的图像定位,然后基于定位出的螺母和螺栓通过分类器实现故障检测分析;
S6、监控中心将故障检测分析结果远程发送至地面控制终端,检修人员根据地面控制终端显示的故障检测分析结果进行针对性的故障维修。
优选地,在步骤S4中,所述参照点即为巡检航线的初始点。
优选地,所述无人机内设有差分GPS***。
优选地,在步骤S4中,无人机按照巡检航线自动进行巡检拍摄过程中,若巡检航线标定的待检测金具部件点与实际不符时,检修人员可通过地面控制终端手动控制无人机进行航线修正,地面控制终端将修正产生的数据实时远程传输至监控中心,监控中心根据修正数据对三维电塔模型及巡检航线进行适应性修改,并将修改后的巡检航线反馈至地面控制终端进行使用。
优选地,在步骤S5中,监控中心对图像进行深度神经网络处理时,首先将金具部件标注出来,使用Faster-RCNN方法训练金具部件位置定位模型,并使用训练好的定位模型对图像中的金具部件位置进行检测,将检测结果进行螺母和螺栓的人工标注,使用Faster-RCNN方法训练螺母和螺栓的检测模型。
优选地,在步骤S5中,监控中心对图像进行深度神经网络处理时,使用训练好的螺母和螺栓检测模型检测金具部件得到螺母和螺栓的位置,使用ResNet方法进行螺母和螺栓故障类型的分类器训练,并利用训练好的螺母螺栓故障类型分类器进行图像分析,判断出螺母和螺栓的状态并标注。
优选地,地面控制终端设置人机交互界面,地面控制终端与监控中心之间进行远程无线数据交互。
优选地,在步骤S6中,检修人员根据监控中心发送的故障检测分析结果进行实际故障确认,确认成功后,监控中心自动生成相应的巡检故障报告。
本发明具有如下的优点和有益效果:
1、本发明一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,使用无人机按设定航线进行拍摄巡检,节省大量人力。
2、本发明一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,可以有效提高输电线路的巡检效率和精确度。
3、本发明一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,可以有效防止出现漏检的情况。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1为本发明的实施步骤示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例
如图1所示,一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,包括以下步骤:
S1、获取输电线路上各电塔的基本参数信息,并将基本参数信息导入监控中心;
S2、监控中心根据基本参数信息建立三维电塔模型,并在三维电塔模型中标注出各待检测金具部件位置信息;
S3、监控中心根据三维电塔模型中各待检测金具部件的位置信息设定对应的巡检航线,并将设定好的巡检航线远程发送至地面控制终端;
S4、地面控制终端控制无人机飞行至对应电塔的参照点,然后按照巡检航线自动进行巡检拍摄,在巡检拍摄过程中,每到达一处巡检航线上标注的待检测金具部件点,无人机对待检测金具部件自动进行设定角度的悬停拍摄,并将拍摄图像实时传输至地面控制终端,地面控制终端将图像与航线标注点结合后远程发送至监控中心;
S5、监控中心通过深度神经网络处理技术对图像中的金具部件进行精确检测,并实现对金具部件上螺母和螺栓的图像定位,然后基于定位出的螺母和螺栓通过分类器实现故障检测分析;
S6、监控中心将故障检测分析结果远程发送至地面控制终端,检修人员根据地面控制终端显示的故障检测分析结果进行针对性的故障维修。
在步骤S4中,所述参照点即为巡检航线的初始点,可以将参照点统一设置为电塔的最顶端或其他标志性部位上,便于进行初始校准。
述无人机内置有差分GPS***,其定位精确度高,可以使无人机精准地按照巡检航线飞行。
在步骤S4中,无人机按照巡检航线自动进行巡检拍摄过程中,若巡检航线标定的待检测金具部件点与实际不符时,检修人员可通过地面控制终端手动控制无人机进行航线修正,地面控制终端将修正产生的数据实时远程传输至监控中心,监控中心根据修正数据对三维电塔模型及巡检航线进行适应性修改,并将修改后的巡检航线反馈至地面控制终端进行使用。
在步骤S5中,监控中心对图像进行深度神经网络处理时,首先将金具部件标注出来,使用Faster-RCNN方法训练金具部件位置定位模型,并使用训练好的定位模型对图像中的金具部件位置进行检测,将检测结果进行螺母和螺栓的人工标注,使用Faster-RCNN方法训练螺母和螺栓的检测模型。
在步骤S5中,监控中心对图像进行深度神经网络处理时,使用训练好的螺母和螺栓检测模型检测金具部件得到螺母和螺栓的位置,使用ResNet方法进行螺母和螺栓故障类型的分类器训练,并利用训练好的螺母螺栓故障类型分类器进行图像分析,判断出螺母和螺栓的状态并标注。
地面控制终端设置人机交互界面,地面控制终端与监控中心之间进行远程无线数据交互,便于检修人员通过地面控制终端随时随地与监控中心进行联系。
在步骤S6中,检修人员根据监控中心发送的故障检测分析结果进行实际故障确认,确认成功后,监控中心自动生成相应的巡检故障报告。
可利用深度神经网络处理技术将对金具部件上螺母和螺栓的定位和识别扩展至其他小型部件如R型销钉等。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取输电线路上各电塔的基本参数信息,并将基本参数信息导入监控中心;
S2、监控中心根据基本参数信息建立三维电塔模型,并在三维电塔模型中标注出各待检测金具部件位置信息;
S3、监控中心根据三维电塔模型中各待检测金具部件的位置信息设定对应的巡检航线,并将设定好的巡检航线远程发送至地面控制终端;
S4、地面控制终端控制无人机飞行至对应电塔的参照点,然后按照巡检航线自动进行巡检拍摄,在巡检拍摄过程中,每到达一处巡检航线上标注的待检测金具部件点,无人机对待检测金具部件自动进行设定角度的悬停拍摄,并将拍摄图像实时传输至地面控制终端,地面控制终端将图像与航线标注点结合后远程发送至监控中心;
S5、监控中心通过深度神经网络处理技术对图像中的金具部件进行精确检测,并实现对金具部件上螺母和螺栓的图像定位,然后基于定位出的螺母和螺栓通过分类器实现故障检测分析;
S6、监控中心将故障检测分析结果远程发送至地面控制终端,检修人员根据地面控制终端显示的故障检测分析结果进行针对性的故障维修。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,其特征在于,在步骤S4中,所述参照点即为巡检航线的初始点。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,其特征在于,所述无人机内设有差分GPS***。
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,其特征在于,在步骤S4中,无人机按照巡检航线自动进行巡检拍摄过程中,若巡检航线标定的待检测金具部件点与实际不符时,检修人员可通过地面控制终端手动控制无人机进行航线修正,地面控制终端将修正产生的数据实时远程传输至监控中心,监控中心根据修正数据对三维电塔模型及巡检航线进行适应性修改,并将修改后的巡检航线反馈至地面控制终端进行使用。
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,其特征在于,在步骤S5中,监控中心对图像进行深度神经网络处理时,首先将金具部件标注出来,使用Faster-RCNN方法训练金具部件位置定位模型,并使用训练好的定位模型对图像中的金具部件位置进行检测,将检测结果进行螺母和螺栓的人工标注,使用Faster-RCNN方法训练螺母和螺栓的检测模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,其特征在于,在步骤S5中,监控中心对图像进行深度神经网络处理时,使用训练好的螺母和螺栓检测模型检测金具部件得到螺母和螺栓的位置,使用ResNet方法进行螺母和螺栓故障类型的分类器训练,并利用训练好的螺母螺栓故障类型分类器进行图像分析,判断出螺母和螺栓的状态并标注。
7.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,其特征在于,地面控制终端设置人机交互界面,地面控制终端与监控中心之间进行远程无线数据交互。
8.根据权利要求1所述的一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法,其特征在于,在步骤S6中,检修人员根据监控中心发送的故障检测分析结果进行实际故障确认,确认成功后,监控中心自动生成相应的巡检故障报告。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811376219.6A CN109193468A (zh) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | 一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811376219.6A CN109193468A (zh) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | 一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109193468A true CN109193468A (zh) | 2019-01-11 |
Family
ID=64939947
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811376219.6A Pending CN109193468A (zh) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | 一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109193468A (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110188709A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-08-30 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 基于深度学习的遥感影像中油桶的检测方法和检测*** |
CN110726725A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-24 | 许昌许继软件技术有限公司 | 一种输电线路金具锈蚀检测方法及装置 |
JP2021009508A (ja) * | 2019-06-28 | 2021-01-28 | ソフトバンク株式会社 | 点検管理システム、点検管理サーバ、点検管理方法および点検管理プログラム |
CN112436432A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-03-02 | 湖南宇尚电力建设有限公司 | 一种超高空高压电缆的维护方法 |
CN112684806A (zh) * | 2019-10-18 | 2021-04-20 | 天津工业大学 | 一种基于双重避障和智能识别的电力巡检无人机*** |
CN113241671A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-10 | 广东电网有限责任公司 | 一种输电线路监测装置、***及方法 |
CN113485433A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-08 | 国网青海省电力公司海西供电公司 | 输电线路的巡检方法与装置 |
CN115185290A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-10-14 | 东南大学 | 一种无人机悬索桥主缆巡检路径规划的方法及装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102510011A (zh) * | 2011-10-24 | 2012-06-20 | 华北电力大学 | 基于微型多旋翼无人直升机的电力杆塔智能巡检方法 |
CN105739512A (zh) * | 2016-02-01 | 2016-07-06 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 无人机自动巡检***及方法 |
CN108413964A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-08-17 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种无人机输电线路巡检航迹规划方法及*** |
CN108733755A (zh) * | 2018-04-11 | 2018-11-02 | 国网山东省电力公司信息通信公司 | 一种基于输电线路三维信息的智能巡检方法及*** |
-
2018
- 2018-11-19 CN CN201811376219.6A patent/CN109193468A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102510011A (zh) * | 2011-10-24 | 2012-06-20 | 华北电力大学 | 基于微型多旋翼无人直升机的电力杆塔智能巡检方法 |
CN105739512A (zh) * | 2016-02-01 | 2016-07-06 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 无人机自动巡检***及方法 |
CN108413964A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-08-17 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种无人机输电线路巡检航迹规划方法及*** |
CN108733755A (zh) * | 2018-04-11 | 2018-11-02 | 国网山东省电力公司信息通信公司 | 一种基于输电线路三维信息的智能巡检方法及*** |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110188709A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-08-30 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 基于深度学习的遥感影像中油桶的检测方法和检测*** |
JP2021009508A (ja) * | 2019-06-28 | 2021-01-28 | ソフトバンク株式会社 | 点検管理システム、点検管理サーバ、点検管理方法および点検管理プログラム |
JP7046873B2 (ja) | 2019-06-28 | 2022-04-04 | ソフトバンク株式会社 | 点検管理システム、点検管理サーバ、点検管理方法および点検管理プログラム |
CN112684806A (zh) * | 2019-10-18 | 2021-04-20 | 天津工业大学 | 一种基于双重避障和智能识别的电力巡检无人机*** |
CN110726725A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-24 | 许昌许继软件技术有限公司 | 一种输电线路金具锈蚀检测方法及装置 |
CN112436432A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-03-02 | 湖南宇尚电力建设有限公司 | 一种超高空高压电缆的维护方法 |
CN112436432B (zh) * | 2020-12-01 | 2022-11-01 | 国网安徽省电力有限公司池州供电公司 | 一种超高空高压电缆的维护方法 |
CN113241671A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-10 | 广东电网有限责任公司 | 一种输电线路监测装置、***及方法 |
CN113485433A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-08 | 国网青海省电力公司海西供电公司 | 输电线路的巡检方法与装置 |
CN115185290A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-10-14 | 东南大学 | 一种无人机悬索桥主缆巡检路径规划的方法及装置 |
CN115185290B (zh) * | 2022-08-12 | 2024-05-14 | 东南大学 | 一种无人机悬索桥主缆巡检路径规划的方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109193468A (zh) | 一种基于无人机技术的输电线路运维监控方法 | |
CN105739512B (zh) | 无人机自动巡检***及方法 | |
CN111537515B (zh) | 基于三维实景模型的铁塔螺栓缺陷展示方法和*** | |
CN109240311B (zh) | 基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法 | |
CN111307823B (zh) | 基于边云协同的变电设备典型视觉缺陷检测***及方法 | |
CN107994539B (zh) | 一种基于云服务器的配电线路故障检测*** | |
CN110033453A (zh) | 基于改进YOLOv3的输变电线路绝缘子航拍图像故障检测方法 | |
CN112884931A (zh) | 一种用于变电站的无人机巡检方法及*** | |
CN110254468A (zh) | 一种轨道表面缺陷智能在线检测装置及检测方法 | |
CN107014827A (zh) | 基于影像处理的输电线路缺陷分析方法、装置和*** | |
CN107328783A (zh) | 一种基于无人机的桥梁智能检测*** | |
CN111754483A (zh) | 一种基于热像仪进行异常设备识别的方法及*** | |
CN104267714B (zh) | 卫星姿态轨道控制测试***和***测试方法 | |
CN108416299A (zh) | 一种电力线路智能巡检*** | |
CN108761237A (zh) | 无人机电力巡检图像关键电力部件自动诊断与标注*** | |
CN112734370A (zh) | 一种基于bim的工程监理信息管理方法及*** | |
CN114358242A (zh) | 一种异质结电池生产监控***及方法 | |
CN107917342A (zh) | 天然气站场无人值守声像定位监控***及方法 | |
CN110701003A (zh) | 风电机组叶片缺陷自动检测***及检测方法 | |
CN113885573A (zh) | 基于三维模型和北斗cors差分定位的无人机自主巡检方法 | |
CN106327604B (zh) | 一种无人机自动化巡检*** | |
CN114721432A (zh) | 基于大数据用无人机智能巡检设备及巡检图像缺陷分析方法 | |
CN103198326B (zh) | 一种输电线路直升机巡检的图像分类方法 | |
CN115908049A (zh) | 一种基于智能识别的风机叶片悬停位置动态识别*** | |
CN109887266A (zh) | 一种车辆用室外定位追踪方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190111 |