CN117081237A - 一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及*** - Google Patents

一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及***，包括：通过雷达装置扫描输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息；将障碍物信息发送给可视化装置进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息；若是，则触发可视化装置进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息；将隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患，并将包含新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成输电线路隐患的识别。本发明用于解决现有的输电线路可视化监控技术中隐患识别频率与装置功耗之间的矛盾问题，加入雷达装置扫描功能可减少可视化装置的拍照频率，降低可视化装置的功耗，但仍能够提高隐患识别的及时性。

Description

一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及 ***
技术领域
本发明涉及输电线路可视化监控技术领域，具体涉及一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及***。
背景技术
输电线路可视化监控技术是智能电网技术在输电线路监测和隐患预警方面的应用，通过结合高清摄像技术、图像处理和人工智能等技术，实现对输电线路的实时监测、隐患目标的自动检测和过滤，以提高电网运行的可靠性和安全性。输电线路可视化监控技术旨在通过智能化监测和数据驱动的预警机制，减少电网事故和停电风险，提升电力***的可靠性和效率。
输电线路可视化监控技术在对输电线路进行智能化监测时，主要是对输电线路中存在的隐患进行准确的识别，并将识别出的隐患及时反馈给运维人员，使得运维人员能够根据识别出的隐患信息获取到输电线路中新出现隐患的类型以及新出现隐患的所处位置，从而快速且有效地消除新出现隐患，减少电网事故以及停电风险。
但是输电线路由于其布线范围较广，并且输电线路通常布置在较为复杂的室外环境，因此针对输电线路这种大范围的识别目标，现有的输电线路可视化监控技术仅采用图像采集装置对输电线路进行智能化监测的技术方案，存在隐患识别率不高的技术问题。并且大范围的识别目标使得在将可视化捕捉到的目标进行传输和存储，将占据较大的网络带宽和存储成本。另外，在较为复杂的室外环境中，图像采集装置容易受到光照和天气条件的影响，从而导致隐患识别率进一步下降。上述问题使得现有的输电线路可视化监控技术得到的监测数据不够准确，从而在电力***的可靠性和效率的提升上难以满足现有需求。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及***，用于解决现有的输电线路可视化监控技术由于隐患识别率不高，从而难以对输电线路进行有效监测的技术问题。
为解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，包括以下步骤：
通过雷达装置扫描所述输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息；
将所述障碍物信息发送给可视化装置，通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息；
若存在，则触发所述可视化装置对所述输电线路进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息；
将所述隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患，并将包含所述新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成所述输电线路隐患的识别。
作为本发明优选的实施方式，在通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤时，包括：
通过给所述可视化装置发送标定指令，在标定时间内对所述雷达装置扫描到的所述输电线路预设空间范围内所有障碍物信息进行标定得到一障碍物信息集，并对所述障碍物信息集进行过滤，并且在所述标定时间结束后将所述障碍物信息集进行存储，待下次重新上电时再次加载到缓存中。
作为本发明优选的实施方式，在对所述障碍物信息集进行过滤时，包括：
通过利用IOU交并算法和预设的障碍物重合率计算参数循环获取每个障碍物信息与已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的重合率，具体如公式1所示：
式中，a为已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物的坐标信息(x1,y1,z1)，b为所述每个障碍物的坐标信息(x2,y2,z2)，Va为所述坐标信息(x1,y1,z1)下的正方体，Vb为所述坐标信息(x2,y2,z2)下的正方体，Va∩Vb为正方体Va和正方体Vb的交集，Va∪Vb为正方体Va和正方体Vb的并集；
将所述每个障碍物信息的重合率与预设的障碍物重合率参考值进行比较，若其中一个障碍物信息的重合率小于所述预设的障碍物重合率参考值，则认为所述障碍物信息为新出现的障碍物信息；
其中，所述预设的障碍物重合率计算参数包括预设的重合率计算半径参数、所述预设的障碍物重合率参考值以及预设的障碍物缓存失效时间。
作为本发明优选的实施方式，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：
通过所述坐标信息(x1,y1,z1)和所述预设的重合率计算半径参数r，得到所述正方体Va；
通过所述坐标信息(x2,y2,z2)和所述预设的重合率计算半径参数r，得到所述正方体Vb；
其中，所述正方体Va包含用于获取所述每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标Aa(x1-r,y1-r,z1-r)和Ba(x1+r,y1+r,z1+r)；所述正方体Vb包含用于获取所述每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标Ab(x2-r,y2-r,z2-r)和Bb(x2+r,y2+r,z2+r)。
作为本发明优选的实施方式，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：
通过所述正方体Va的对角顶点坐标和所述正方体Vb的对角顶点坐标，得到所述正方体Va和所述正方体Vb的交集Va∩Vb，具体如公式2、公式3、公式4、公式5、公式6、公式7以及公式8所示：
Δx1＝max(x1-r,x2-r)(2)；
Δy1＝max(y1-r,y2-r)(3)；
Δz1＝max(z1-r,z2-r)(4)；
Δx2＝min(x1+r,x2+r)(5)；
Δy2＝min(y1+r,y2+r)(6)；
Δz2＝min(z1+r,z2+r)(7)；
Va∩Vb＝(Δx2-Δx1)*(Δy2-Δy1)*(Δz2-Δz1)(8)。
作为本发明优选的实施方式，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：
通过所述正方体Va的对角顶点坐标和所述正方体Vb的对角顶点坐标，得到所述正方体Va和所述正方体Vb的并集Va∪Vb，具体如公式9、公式10以及公式11所示：
Va＝(x1+r-x1+r)*(y1+r-y1+r)*(z1+r-z1+r)＝8r3(9)；
Vb＝(x2+r-x2+r)*(y2+r-y2+r)*(z2+r-z2+r)＝8r3(10)；
Va∪Vb＝Va+Vb-(Va∩Vb)＝16r3-(Va∩Vb)(11)。
作为本发明优选的实施方式，在获取每个障碍物信息的重合率时，还包括：
通过所述预设的障碍物缓存失效时间得到所述已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的实际障碍物缓存失效时间，若所述实际障碍物缓存失效时间大于当前时间，则判断该已缓存的障碍物信息为无效，并删除该已缓存的无效的障碍物信息，跳过该已缓存的无效的障碍物信息获取下一个已缓存的障碍物信息的重合率；
其中，在得到所述实际障碍物缓存失效时间时，具体如公式12所示：
Jz＝Sz+Hz(12)；
式中，Jz为所述实际障碍物缓存失效时间，Sz为所述已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的扫描时间，Hz为所述预设的障碍物缓存失效时间。
作为本发明优选的实施方式，在将所述隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患时，包括：
通过利用IOU交并算法和预设的隐患重合率计算参数循环获取每个隐患信息与已缓存的隐患信息集中的每个隐患信息的重合率，具体如公式13所示：
式中，a为已缓存的隐患信息集中的同一类型隐患目标在图像中的像素位置信息；b为同一类型隐患目标在图像中的像素位置信息；Sa为隐患目标a的矩形，矩形Sa包含用于获取所述每个隐患信息的重合率的对角顶点坐标Aa(x1,y1)，Ba(x2,y2)；Sb为隐患目标b的矩形，矩形Sb包含用于获取所述每个隐患信息的重合率的对角顶点坐标Ab(x3,y3)，Bb(x4,y4)；
通过所述矩形Sa的对角顶点坐标和所述矩形Sb的对角顶点坐标，得到所述矩形Sa和所述矩形Sb的交集Sa∩Sb，具体如公式14、公式15、公式16、公式17以及公式18所示：
Δx1＝max(x1,x3)(14)；
Δy1＝max(y1,y3)(15)；
Δx2＝min(x2,x4)(16)；
Δy2＝min(y2,y4)(17)；
Sa∩Sb＝(Δx2-Δx1)*(Δy2-Δy1)(18)；
通过所述矩形Sa的对角顶点坐标和所述矩形Sb的对角顶点坐标，得到所述矩形Sa和所述矩形Sb的并集Sa∪Sb，具体如公式19、公式20以及公式21所示：
Sa＝(x2-x1)*(y2-y1)(19)；
Sb＝(x4-x3)*(y4-y3)(20)；
Sa∪Sb＝Sa+Sb-(Va∩Vb)(21)；
将所述每个隐患信息的重合率与预设的隐患重合率参考值进行比较，若其中一个隐患信息的重合率小于所述预设的隐患重合率参考值，则认为所述隐患信息为新出现的隐患信息；
其中，所述预设的隐患重合率计算参数包括预设的隐患重合率参考值和预设的隐患缓存失效时间。
作为本发明优选的实施方式，在获取每个隐患信息的重合率时，还包括：
通过所述预设的隐患缓存失效时间得到所述已缓存的隐患信息集中的每个隐患信息的实际隐患缓存失效时间，若所述实际隐患缓存失效时间大于当前时间，则判断该已缓存的隐患信息为无效，并删除该已缓存的无效的隐患信息，跳过该已缓存的无效的隐患信息获取下一个已缓存的隐患信息的重合率；
其中，在得到所述实际隐患缓存失效时间时，具体如公式22所示：
Jy＝Sy+Hy(22)；
式中，Jy为所述实际隐患缓存失效时间，Sy为所述已缓存的隐患信息集中的每个隐患信息的识别时间，Hy为所述预设的隐患缓存失效时间。
一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别***，包括：
障碍物信息获取单元：用于通过雷达装置扫描所述输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息；
障碍物信息过滤单元：用于将所述障碍物信息发送给可视化装置，通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息；
隐患信息获取单元：用于当存在新出现的障碍物信息时，触发所述可视化装置对所述输电线路进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息；
隐患识别单元：用于将所述隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出的新隐患，并将包含所述新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成所述输电线路隐患的识别。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
(1)本发明所提供的输电线路隐患识别方法，在对输电线路的隐患进行识别时首先通过雷达装置对隐患进行初步检测和筛选，雷达装置的可探测范围更广，因此针对输电线路这种大范围的识别目标进行初步识别时，雷达装置在识别准确性上会高于可视化装置，从而在一定程度上提高了隐患识别率；
(2)由于雷达装置相较于可视化装置，不易受到天气条件和光照的影响，因此本发明所提供的输电线路隐患识别方法能进一步地提高隐患识别率；
(3)本发明只有在通过雷达装置初步判断有新出现的隐患后，才通过可视化装置对隐患做进一步的识别，从而有效避免每次隐患的识别都需要利用可视化装置进行目标的可视化捕捉导致占据较大带宽和储存的问题，并且降低可视化装置的功耗；
(4)另外通过雷达装置进行初步筛选后，大大缩小了识别的范围，此时再通过可视化装置做进一步的识别，相较于现有技术直接采用可视化装置进行识别的技术方案，将大大减少所需采集的图像数量和大小，进一步解决带宽和储存占据较大的技术问题；
(5)本发明所提供的输电线路隐患识别方法，通过雷达装置对输电线路隐患进行初步识别，大大缩小了识别范围，并且初步识别过程相较于现有技术更适合用于大范围的输电线路以及输电线路所处的复杂环境；另外，再通过可视化装置对经过筛选的识别范围做进一步的识别，从而借助可视化装置更好的识别能力以及细节展示能力，实现输电线路隐患的准确识别。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
附图说明
图1-是本发明实施例的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法步骤图。
具体实施方式
本发明所提供的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1：通过雷达装置扫描输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息；
步骤S2：将障碍物信息发送给可视化装置，通过可视化装置对障碍物信息进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息；
步骤S3：若存在，则触发可视化装置对输电线路进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息；
步骤S4：将隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患，并将包含新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成输电线路隐患的识别。
进一步地，本发明所提供的输电线路隐患识别方法，在安装雷达装置和可视化装置时，要尽可能确保雷达装置的法线和可视化装置的法线保持平行，上述法线的平行设置使得雷达装置和可视化装置的探测方向不会因为存在较大的偏差，从而影响到隐患识别的准确率。
具体地，本发明在完成输电线路隐患的识别后，可将包含新隐患的图像叠加障碍物信息上传至运维平台，从而便于运维人员根据隐患识别结果及时消除输电线路存在的隐患。
具体地，在上述步骤S2中，通过雷达装置扫描得到的障碍物信息包含障碍物位置信息和障碍物扫描时间信息。
在上述步骤S2中，在通过可视化装置对障碍物信息进行标定和过滤时，包括：
通过给可视化装置发送标定指令，在标定时间内对雷达装置扫描到的输电线路预设空间范围内所有障碍物信息进行标定得到一障碍物信息集，并对障碍物信息集进行过滤，并且在标定时间结束后将障碍物信息集进行存储，待下次重新上电时再次加载到缓存中。
具体地，标定指令包括指令码、标定时长参数以及标定区域空间范围参数。运维人员通过给可视化装置发送标定指令，对当前要监控的空间范围内的障碍物进行标定，去除已知障碍物带来的误报。在标定时间内对雷达装置扫描到的预设空间范围内所有障碍物信息进行过滤，在标定时间结束后将预设空间范围内所有障碍物信息集保存至存储中，待下次重新上电时再次加载到缓存中。
可视化装置接收雷达装置扫描到的所有障碍物信息，利用IOU交并算法和预设障碍物重合率计算参数对每个障碍物信息循环与已缓存障碍物信息集中的每个障碍物信息进行重合率计算，若其中一个障碍物信息进行重合率计算后都小于预设值则触发可视化装置进行拍照，否则可视化装置进入休眠等待下一次雷达装置发送障碍物信息。
若当次障碍物信息中有新出现的障碍物则触发可视化装置进行拍照和智能图像识别。可视化装置在进行智能图像识别时，利用可视化装置中的NPU和预先训练好的隐患识别模型对图像进行智能识别，得出隐患类型和隐患在图像中的位置信息。
若图像识别出隐患，则再次利用IOU交并算法和预设的隐患重合率计算参数对每个隐患信息循环与已缓存隐患信息集中的每个隐患信息进行重合率计算，若其中一个隐患信息进行重合率计算后都小于预设值则将隐患图片叠加障碍物信息上传至运维平台。
进一步地，在对障碍物信息集进行过滤时，包括：
通过利用IOU交并算法和预设的障碍物重合率计算参数循环获取每个障碍物信息与已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的重合率，具体如公式1所示：
式中，a为已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物的坐标信息(x1,y1,z1)，b为每个障碍物的坐标信息(x2,y2,z2)，Va为坐标信息(x1,y1,z1)下的正方体，Vb为坐标信息(x2,y2,z2)下的正方体，Va∩Vb为正方体Va和正方体Vb的交集，Va∪Vb为正方体Va和正方体Vb的并集；
将每个障碍物信息的重合率与预设的障碍物重合率参考值进行比较，若其中一个障碍物信息的重合率小于预设的障碍物重合率参考值，则认为障碍物信息为新出现的障碍物信息；
其中，预设的障碍物重合率计算参数包括预设的重合率计算半径参数、预设的障碍物重合率参考值以及预设的障碍物缓存失效时间。
具体地，a为上一次障碍物坐标信息(x1,y1,z1)，b为本次障碍物坐标信息(x2,y2,z2)。若其中一个障碍物信息进行重合率计算后都小于预设重合率参考值则触发可视化装置进行拍照，否则可视化装置进入休眠；预设的障碍物重合率参考值宜设定为40％到80％。
进一步地，若障碍物信息的重合率小于预设的障碍物重合率参考值，则将该障碍物信息加入到已缓存的障碍物信息集中；若障碍物信息的重合率大于等于预设的障碍物重合率参考值，则更新已缓存的障碍物信息集中该障碍物信息。
更进一步地，在对障碍物信息集进行过滤时，还包括：
通过坐标信息(x1,y1,z1)和预设的重合率计算半径参数r，得到正方体Va；
通过坐标信息(x2,y2,z2)和预设的重合率计算半径参数r，得到正方体Vb；
其中，正方体Va包含用于获取每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标Aa(x1-r,y1-r,z1-r)和Ba(x1+r,y1+r,z1+r)；正方体Vb包含用于获取每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标Ab(x2-r,y2-r,z2-r)和Bb(x2+r,y2+r,z2+r)。
更进一步地，在对障碍物信息集进行过滤时，还包括：
通过正方体Va的对角顶点坐标和正方体Vb的对角顶点坐标，得到正方体Va和正方体Vb的交集Va∩Vb，具体如公式2、公式3、公式4、公式5、公式6、公式7以及公式8所示：
Δx1＝max(x1-r,x2-r) (2)；
Δy1＝max(y1-r,y2-r) (3)；
Δz1＝max(z1-r,z2-r) (4)；
Δx2＝min(x1+r,x2+r) (5)；
Δy2＝min(y1+r,y2+r) (6)；
Δz2＝min(z1+r,z2+r) (7)；
Va∩Vb＝(Δx2-Δx1)*(Δy2-Δy1)*(Δz2-Δz1) (8)。
具体地，若Δx1>＝Δx2或者Δy1>＝Δy2或者Δz1>＝Δz2，则Va∩Vb值为0，IOU值也为0。
更进一步地，在对障碍物信息集进行过滤时，还包括：
通过正方体Va的对角顶点坐标和正方体Vb的对角顶点坐标，得到正方体Va和正方体Vb的并集Va∪Vb，具体如公式9、公式10以及公式11所示：
Va＝(x1+r-x1+r)*(y1+r-y1+r)*(z1+r-z1+r)＝8r3(9)；
Vb＝(x2+r-x2+r)*(y2+r-y2+r)*(z2+r-z2+r)＝8r3(10)；
Va∪Vb＝Va+Vb-(Va∩Vb)＝16r3-(Va∩Vb)(11)。
进一步地，在获取每个障碍物信息的重合率时，还包括：
通过预设的障碍物缓存失效时间得到已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的实际障碍物缓存失效时间，若实际障碍物缓存失效时间大于当前时间，则判断该已缓存的障碍物信息为无效，并删除该已缓存的无效的障碍物信息，跳过该已缓存的无效的障碍物信息获取下一个已缓存的障碍物信息的重合率；
其中，在得到实际障碍物缓存失效时间时，具体如公式12所示：
Jz＝Sz+Hz(12)；
式中，Jz为实际障碍物缓存失效时间，Sz为已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的扫描时间，Hz为预设的障碍物缓存失效时间。
具体地，预设的障碍物缓存失效时间用于在进行重合率计算时判断缓存中的障碍物信息是否有效，若(缓存中障碍物信息的扫描时间+预设的障碍物缓存失效时间)大于当前时间，则删除缓存中的该障碍物信息，并跳过缓存中的该障碍物信息的重合率计算。
具体地，在上述步骤S3中，采集到的隐患图像包含一个到多个隐患信息，对上述隐患图像进行智能识别得到的隐患信息包含隐患类型、隐患位置、置信度以及识别时间。
在上述步骤S4中，在将隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患时，包括：
通过利用IOU交并算法和预设的隐患重合率计算参数循环获取每个隐患信息与已缓存的隐患信息集中的每个隐患信息的重合率，具体如公式13所示：
式中，a为已缓存的隐患信息集中的同一类型隐患目标在图像中的像素位置信息；b为同一类型隐患目标在图像中的像素位置信息；Sa为隐患目标a的矩形，矩形Sa包含用于获取每个隐患信息的重合率的对角顶点坐标Aa(x1,y1)，Ba(x2,y2)；Sb为隐患目标b的矩形，矩形Sb包含用于获取每个隐患信息的重合率的对角顶点坐标Ab(x3,y3)，Bb(x4,y4)；
通过矩形Sa的对角顶点坐标和矩形Sb的对角顶点坐标，得到矩形Sa和矩形Sb的交集Sa∩Sb，具体如公式14、公式15、公式16、公式17以及公式18所示：
Δx1＝max(x1,x3)(14)；
Δy1＝max(y1,y3)(15)；
Δx2＝min(x2,x4)(16)；
Δy2＝min(y2,y4)(17)；
Sa∩Sb＝(Δx2-Δx1)*(Δy2-Δy1)(18)；
若Δx1>＝Δx2或者Δy1>＝Δy2，则值为0，IOU值也为0。
通过矩形Sa的对角顶点坐标和矩形Sb的对角顶点坐标，得到矩形Sa和矩形Sb的并集Sa∪Sb，具体如公式19、公式20以及公式21所示：
Sa＝(x2-x1)*(y2-y1)(19)；
Sb＝(x4-x3)*(y4-y3)(20)；
Sa∪Sb＝Sa+Sb-(Va∩Vb)(21)；
将每个隐患信息的重合率与预设的隐患重合率参考值进行比较，若其中一个隐患信息的重合率小于预设的隐患重合率参考值，则认为隐患信息为新出现的隐患信息；
其中，预设的隐患重合率计算参数包括预设的隐患重合率参考值和预设的隐患缓存失效时间。
具体地，若其中一个隐患信息进行重合率计算后都小于预设的隐患重合率参考值则将隐患图片叠加障碍物信息上传至运维平台，否则可视化装置进入休眠；预设的隐患重合率参考值宜设定为40％到80％。
进一步地，在获取每个隐患信息的重合率时，还包括：
通过预设的隐患缓存失效时间得到已缓存的隐患信息集中的每个隐患信息的实际隐患缓存失效时间，若实际隐患缓存失效时间大于当前时间，则判断该已缓存的隐患信息为无效，并删除该已缓存的无效的隐患信息，跳过该已缓存的无效的隐患信息获取下一个已缓存的隐患信息的重合率；
其中，在得到实际隐患缓存失效时间时，具体如公式22所示：
Jy＝Sy+Hy(22)；
式中，Jy为实际隐患缓存失效时间，Sy为已缓存的隐患信息集中的每个隐患信息的识别时间，Hy为预设的隐患缓存失效时间。
具体地，预设的隐患缓存失效时间用于在进行重合率计算时判断缓存中的隐患信息是否有效，若(缓存中的隐患信息的识别时间+预设的隐患缓存失效时间)大于当前时间，则删除缓存中的该隐患信息，并跳过缓存中的该隐患信息的重合率计算。
本发明所提供的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别***，包括：障碍物信息获取单元、障碍物信息过滤单元、隐患信息获取单元以及隐患识别单元。
障碍物信息获取单元：用于通过雷达装置扫描输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息。
障碍物信息过滤单元：用于将障碍物信息发送给可视化装置，通过可视化装置对障碍物信息进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息。
隐患信息获取单元：用于当存在新出现的障碍物信息时，触发可视化装置对输电线路进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息。
隐患识别单元：用于将隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出的新隐患，并将包含新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成输电线路隐患的识别。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过雷达装置扫描所述输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息；
将所述障碍物信息发送给可视化装置，通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息；
若存在，则触发所述可视化装置对所述输电线路进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息；
将所述隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患，并将包含所述新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成所述输电线路隐患的识别。
2.根据权利要求1所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤时，包括：
通过给所述可视化装置发送标定指令，在标定时间内对所述雷达装置扫描到的所述输电线路预设空间范围内所有障碍物信息进行标定得到一障碍物信息集，并对所述障碍物信息集进行过滤，并且在所述标定时间结束后将所述障碍物信息集进行存储，待下次重新上电时再次加载到缓存中。
3.根据权利要求2所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在对所述障碍物信息集进行过滤时，包括：
通过利用IOU交并算法和预设的障碍物重合率计算参数循环获取每个障碍物信息与已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的重合率，具体如公式1所示：
式中，a为已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物的坐标信息(x1,y1,z1)，b为所述每个障碍物的坐标信息(x2,y2,z2)，Va为所述坐标信息(x1,y1,z1)下的正方体，Vb为所述坐标信息(x2,y2,z2)下的正方体，Va∩Vb为正方体Va和正方体Vb的交集，Va∪Vb为正方体Va和正方体Vb的并集；
将所述每个障碍物信息的重合率与预设的障碍物重合率参考值进行比较，若其中一个障碍物信息的重合率小于所述预设的障碍物重合率参考值，则认为所述障碍物信息为新出现的障碍物信息；
其中，所述预设的障碍物重合率计算参数包括预设的重合率计算半径参数、所述预设的障碍物重合率参考值以及预设的障碍物缓存失效时间。
4.根据权利要求3所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：
通过所述坐标信息(x1,y1,z1)和所述预设的重合率计算半径参数r，得到所述正方体Va；
通过所述坐标信息(x2,y2,z2)和所述预设的重合率计算半径参数r，得到所述正方体Vb；
其中，所述正方体Va包含用于获取所述每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标Aa(x1-r,y1-r,z1-r)和Ba(x1+r,y1+r,z1+r)；所述正方体Vb包含用于获取所述每个障碍物信息的重合率的对角顶点坐标Ab(x2-r,y2-r,z2-r)和Bb(x2+r,y2+r,z2+r)。
5.根据权利要求4所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：
通过所述正方体Va的对角顶点坐标和所述正方体Vb的对角顶点坐标，得到所述正方体Va和所述正方体Vb的交集Va∩Vb，具体如公式2、公式3、公式4、公式5、公式6、公式7以及公式8所示：
Δx1＝max(x1-r,x2-r) (2)；
Δy1＝max(y1-r,y2-r) (3)；
Δz1＝max(z1-r,z2-r) (4)；
Δx2＝min(x1+r,x2+r) (5)；
Δy2＝min(y1+r,y2+r) (6)；
Δz2＝min(z1+r,z2+r) (7)；
Va∩Vb＝(Δx2-Δx1)*(Δy2-Δy1)*(Δz2-Δz1) (8)。
6.根据权利要求5所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在对所述障碍物信息集进行过滤时，还包括：
通过所述正方体Va的对角顶点坐标和所述正方体Vb的对角顶点坐标，得到所述正方体Va和所述正方体Vb的并集Va∪Vb，具体如公式9、公式10以及公式11所示：
Va＝(x1+r-x1+r)*(y1+r-y1+r)*(z1+r-z1+r)＝8r3 (9)；
Vb＝(x2+r-x2+r)*(y2+r-y2+r)*(z2+r-z2+r)＝8r3 (10)；
Va∪Vb＝Va+Vb-(Va∩Vb)＝16r3-(Va∩Vb) (11)。
7.根据权利要求3所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在获取每个障碍物信息的重合率时，还包括：
通过所述预设的障碍物缓存失效时间得到所述已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的实际障碍物缓存失效时间，若所述实际障碍物缓存失效时间大于当前时间，则判断该已缓存的障碍物信息为无效，并删除该已缓存的无效的障碍物信息，跳过该已缓存的无效的障碍物信息获取下一个已缓存的障碍物信息的重合率；
其中，在得到所述实际障碍物缓存失效时间时，具体如公式12所示：
Jz＝Sz+Hz (12)；
式中，Jz为所述实际障碍物缓存失效时间，Sz为所述已缓存的障碍物信息集中的每个障碍物信息的扫描时间，Hz为所述预设的障碍物缓存失效时间。
8.根据权利要求1所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在将所述隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出新隐患时，包括：
通过利用IOU交并算法和预设的隐患重合率计算参数循环获取每个隐患信息与已缓存的隐患信息集中的每个隐患信息的重合率，具体如公式13所示：
式中，a为已缓存的隐患信息集中的同一类型隐患目标在图像中的像素位置信息；b为同一类型隐患目标在图像中的像素位置信息；Sa为隐患目标a的矩形，矩形Sa包含用于获取所述每个隐患信息的重合率的对角顶点坐标Aa(x1,y1)，Ba(x2,y2)；Sb为隐患目标b的矩形，矩形Sb包含用于获取所述每个隐患信息的重合率的对角顶点坐标Ab(x3,y3)，Bb(x4,y4)；
通过所述矩形Sa的对角顶点坐标和所述矩形Sb的对角顶点坐标，得到所述矩形Sa和所述矩形Sb的交集Sa∩Sb，具体如公式14、公式15、公式16、公式17以及公式18所示：
Δx1＝max(x1,x3) (14)；
Δy1＝max(y1,y3) (15)；
Δx2＝min(x2,x4) (16)；
Δy2＝min(y2,y4) (17)；
Sa∩Sb＝(Δx2-Δx1)*(Δy2-Δy1) (18)；
通过所述矩形Sa的对角顶点坐标和所述矩形Sb的对角顶点坐标，得到所述矩形Sa和所述矩形Sb的并集Sa∪Sb，具体如公式19、公式20以及公式21所示：
Sa＝(x2-x1)*(y2-y1) (19)；
Sb＝(x4-x3)*(y4-y3) (20)；
Sa∪Sb＝Sa+Sb-(Va∩Vb) (21)；
将所述每个隐患信息的重合率与预设的隐患重合率参考值进行比较，若其中一个隐患信息的重合率小于所述预设的隐患重合率参考值，则认为所述隐患信息为新出现的隐患信息；
其中，所述预设的隐患重合率计算参数包括预设的隐患重合率参考值和预设的隐患缓存失效时间。
9.根据权利要求1所述的基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法，其特征在于，在获取每个隐患信息的重合率时，还包括：
通过所述预设的隐患缓存失效时间得到所述已缓存的隐患信息集中的每个隐患信息的实际隐患缓存失效时间，若所述实际隐患缓存失效时间大于当前时间，则判断该已缓存的隐患信息为无效，并删除该已缓存的无效的隐患信息，跳过该已缓存的无效的隐患信息获取下一个已缓存的隐患信息的重合率；
其中，在得到所述实际隐患缓存失效时间时，具体如公式22所示：
Jy＝Sy+Hy (22)；
式中，Jy为所述实际隐患缓存失效时间，Sy为所述已缓存的隐患信息集中的每个障隐患信息的识别时间，Hy为所述预设的隐患缓存失效时间。
10.一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别***，其特征在于，包括：
障碍物信息获取单元：用于通过雷达装置扫描所述输电线路预设空间范围内的所有障碍物，得到障碍物信息；
障碍物信息过滤单元：用于将所述障碍物信息发送给可视化装置，通过所述可视化装置对所述障碍物信息进行标定和过滤，判断是否存在新出现的障碍物信息；
隐患信息获取单元：用于当存在新出现的障碍物信息时，触发所述可视化装置对所述输电线路进行图像采集，并基于采集到的图像进行智能识别得到隐患信息；
隐患识别单元：用于将所述隐患信息与缓存中的隐患信息进行重叠比较筛选出的新隐患，并将包含所述新隐患的图像叠加障碍物信息进行输出，完成所述输电线路隐患的识别。
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