架空输电线路无人机巡检影像中的隐患识别
刘高1
陈浩2
廖建东2
周华敏2
饶成成2
1.三峡大学 电气学院,湖北宜昌 443002;广东电网有限责任公司 机巡管理中心,广东 广州 5106992.广东电网有限责任公司 机巡管理中心,广东 广州 510699
摘要：[目的]在电力系统中,架空输电线路作为电能传输的关键环节,其安全稳定运行尤为重要.然而,随着自然环境变化和植被快速生长,输电线路走廊内的树木成为影响线路安全的主要隐患之一.树木与输电线路的接近度过高不仅可能引发短路、跳闸等故障,严重时还会导致火灾,威胁电网安全及人民生命财产.因此,为提高树障隐患识别的准确性,设计了一种基于无人机(UAV)巡检影像的架空输电线路树障隐患识别方法.[方法]首先,通过直方图均衡化增强影像对比度,使细节信息更为清晰,并采用变换函数强化影像边缘,为特征提取奠定基础.然后,利用FROST滤波去除影像噪声,在保留边缘细节的同时确保处理准确性.结合二值化方法平滑影像,提取巡检影像中的树障颜色特征及输电线路导线弧垂的纹理特征.针对影像拍摄角度和光线导致的边缘信息缺失,采用插值算法补充缺失的边缘值,保证特征提取的完整性.在此基础上,通过计算相邻数据的欧氏距离获得特征融合的标注结果,实现对输电线路走廊隐患的识别.[结果]实验结果显示,本文方法在识别架空输电线路树障隐患任务中表现优异,不仅准确识别出5个树障隐患区域,且隐患数量识别结果与实际误差较小.在隐患位置坐标的精确性分析中,b区域和d区域的识别坐标分别为(1.43 m,8.3 m)和(1.49 m,9.8 m),与实际数据高度吻合.此外,相较于其他方法的隐患程度识别不准确情况,本文方法在各级树障隐患方面的识别结果更为精确,与实验区域实际情况的数值接近,验证了方法实际应用优势和可靠性.[结论]本文方法能够有效识别输电线路的隐患区域,精准判断隐患数量及特征,具有较高的实用性.该方法结合无人机巡检影像与先进图像处理技术,实现了架空输电线路树障隐患的自动化、智能化识别.通过融合颜色特征和纹理特征,提高了识别准确性与鲁棒性.本研究成果对于提升电力系统的安全性和稳定性具有重要意义,为智能电网建设和发展提供了有力支持.
关键词：输电线路走廊隐患识别二值化方法直方图均衡化特征提取欧氏距离无人机巡检特征融合
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家重点研发计划(2021YEE0204200)广东电网有限责任公司科技项目(031000KK52200004)
论文发表日期：2025-03-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 258-264 )
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