架空输电线路智能视频监控研究与分析

对野外架空输电线路实施远程智能视频监控,可以大大提高对蟹电线危险状况的远程预警和告警能力。本文从高压输电线路监控的实际应用需求分析出发,提出了视频监控系统功能性能的需求,并就系统视频识别核心算法展开了数学分析。     

基于小波神经网络的输电线路故障类型识别

电力系统故障类型识别是对电力系统故障进行快速准确处理的重要保证。本文所提出的故障类型识别技术是基于150km双端电气量输电线路准确故障的数字仿真,根据故障前后所测的三相电流和零序电流数据,利用db1小波对数据分解,将低频部分归一化处理后,用过渡电阻Rs=5Ω,100km处的样本来训练网络,再利用BP神经网络来判断50km和150km处接地过渡电阻Rs=10Ω,相间过渡电阻Rr=0．2Ω时的10种短路故障类型,均没有发生误判。从网络的训练和检测结果可以看出,小波神经网络训练时收敛速度较快,并且检测故障速度和准确度都很高。这说明,小波神经网络能够满足现代电力系统的要求,为以后的故障定位和诊断工作打下了良好的基础。     

基于优化ResNet的输电线路航拍图像分类方法

图像分类算法常被搭载在无人机系统中,以剔除无人机巡线过程中采集到的大量无用数据.针对这一问题,本文在分析了无用图像及有用图像特征的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的输电线路智能图像筛选方法.收集无人机巡检捕捉到的航拍图像,并以此为基础建立了一个输电线路航拍数据集,基于ResNet优化并利用航拍图像数据集训练该网络,经...     

基于改进YOLOv4的输电线路异物检测算法

针对输电线路异物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOv4(you only look once的第4个版本)的输电线路异物检测算法.首先,对YOLOv4的特征金字塔池化模块进行改进,以在背景干扰的情况下保留更多目标信息、减少最大池化导致的目标信息丢失;其次,对原有的BCE(binary cross entropy)损失函数进行优化,得到GBCE(gradient-boosting binary cross entropy)损失函数,以提升算法区分相似目标的能力;最后,在数据集上使用多种算法进行对比实验.实验结果表明:相对于其他3种算法,基于改进YOLOv4的输电线路异物检测算法具有更好的综合性能.     

航拍图像序列的多运动目标定位

针对航拍图像序列中运动目标使用仿射模型来描述航拍图像序列中的背景运动，提出了一种基于稀疏采样的局部补偿误差函数泰勒展开算法，该算法能有效地估计出模型参数；又根据图象序列中背景运动与目标运动的矢量不一致的特点，采用矢量聚类的算法，实现了对多个目标的准确定位．提出的算法对噪声和光照都具有强抑制性，可以在图像质量相对较差时，能确保对运动目标的快速定位．     

基于Faster RCNN算法的输电线路防震锤识别研究

针对输电线路人工检测金具成本大、效率低及后期分析样本时寻找缺陷困难等问题,提出了 一种基于深度学习的输电线路金具识别方法.首先,通过无人机巡检获取一定数量的样本,通过将已标记处理的样本与相对应xml坐标文件进行联合扩充的方法,获得角度丰富化、数量多样化和部分噪声化的数据集;然后,采用Faster RCNN卷积神经网络算...     

基于特征检测的航拍图像电力线提取方法

在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中电力线特征的基础上,针对单一Ratio算子和Hough变换提取电力线效率低、效果差的不足,提出一种基于特征检测的电力线提取算法.首先,运用Ratio算子检测直线像素点并运用Hough变换的方法提取图像中的直线信息;然后,运用特征检测算法对电力线进行提取;最后,通过实验验证了所提算法能够从复杂的自然背景中完整提取电力线,同时能有效避免漏检、误检等情况,并有较好的噪声抑制能力.该研究为电力线典型故障的检测识别提供了有力支撑,具有较好的工程应用价值.     

基于CS-SVM的输电线路雷电过电压识别

准确识别输电线路雷电过电压有利用于防雷设计.为了提高输电线路雷电过电压的识别率,提出一种布谷鸟搜索算法优化支持向量机的输电线路雷电过电压识别模型(CS-SVM).首先提取输电线路雷电过电压的特征,然后采用支持向量机建立输电线路雷电过电压识别的分类器,并采用布谷鸟搜索算法对支持向量机参数进行优化,最后采用仿真实验测试其性能.仿真实验结果表明,CS-SVM不仅提高了输电线路雷电过电压识别率,而且加快了识别速度,获得比其他模型更优的识别结果.     

基于神经网络的输电线路故障识别方法

针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器(single multibox detector,SSD)目标检测算法。建立导线故障样本缺陷库,对导线故障图片进行处理,在已有模型上对故障特征进行训练,调整超参数优化模型,对模型进行测试,最终将模型在嵌入式设备上进行部署。结果表明,与传统的Faster-RCNN结合VGG16网络模型相比较,大小为传统模型的1/23. 78,测试速度快了28倍,精确度为92. 60%。该系统不仅有较好的识别效果,而且满足实时性。     

面向DSP的无人机航拍图像清晰化系统的设计与实现

影响无人机航拍成像清晰化的原因有两点:一是无人机在飞行拍摄过程中因存在多种运动模式,导致航拍成像存在运动模糊问题;二是航拍观测由于成像光路长,即使在无雾天气下空气粒子对光线的衰减也较大.此外,现有图像清晰化处理的各类主流算法大都基于PC机设计实现,未考虑底层硬件资源配置问题,难以应用到资源有限的嵌入式设备当中.该文针对...     

小波变换数字算法及其在高压输电线保护中的应用

从电力系统继电保护应用的角度，结合香农采样定理，深入探讨了连续信号和离散信号的小波变换的关系，给出了离散信号的积分小波变换和离散小波变换的数字计算方法。从理论上研究了信号小波变换的误差与尺度函数和小波函数的关系。结果表明：小波变换的误差来源一是信号在尺度空间的投影与抽样空间的投影转换，二是小波以及尺度函数的选择。小波的时频定位特性越好，即时间频率窗的面积越小，计算误差越小。阐述了小波分析在电力系统高压输电线路的行波保护以及单端暂态量保护中的应用。     

基于上下文敏感度的动态图像目标识别

针对机载实时系统获取的图像序列既不满足背景固定又没有目标、背景的高灰度比,而且常规方法处理这些图像存在局限性,提出了基于上下文敏感度的运动图像目标识别算法.首先,对标准Hough变换(HT)算法进行改进,即沿着某一方向做HT,如果线段长度或已识别的目标点数加上剩余线段长度小于阈值,则停止此方向的扫描,这种变换克服了标准HT以图像边界点为扫描边界的缺点.其次,在静态图像识别的基础上,定义了图像识别的置信度,对运动图像前后帧的关系进行了量化,据此实现了对目标的识别.实验结果表明,与标准HT相比,改进的算法不仅具有很强的稳定性和高抗干扰能力,识别准确性高,而且处理速度是标准HT的3～5倍.     

基于骨骼线约束的随机蕨抗干扰三维体态识别方法

针对复杂环境下体态识别易受他人遮挡干扰,识别准确率低等问题,提出了一种基于骨骼线几何特征约束的随机蕨抗干扰三维体态识别方法。首先检测目标运动区域,融合运动目标多尺度深度信息和梯度特征;再采用kinect提取人体骨骼,获得骨骼几何特征,建立骨骼特征约束项,排除他人遮挡干扰;最后采用随机蕨进行三维体态分类识别。实验结果表明,该方法识别准确率可达80%以上,抗他人遮挡干扰性强。     

湖北地区超高压线路防融冰闪络装置研究

针对湖北地区超高压线路多次发生的融冰闪络现象,列出湖北地区超高压线路融冰闪络特点,分析发生闪络的原因,并设计一种防融冰闪络装置,供借鉴.     

航空图像中线状目标的自动识别

本文构造了一个航空图像中线状目标的自动识别系统，其中包括低层目标的细化边缘提取，中层目标中心链的特征表达和高层的目标识别定位。整个过程充分利用人类关于线状目标的知识，提出了一系列针对线状目标特征的识别算法，解决了高噪声航拍图片中线状目标的边缘提取及边缘提取不连续所带来的识别难题，并用可靠的实验结果证明了系统的有效性和普适性。     

基于框架的远距红外桥梁目标识别

针对远距红外图像中桥梁目标的特征,提出了一种基于知识框架的桥梁目标识别算法,由于远距红外桥梁图像背景复杂,干扰大,同时目标在图像中所占区域小,采用基于整幅图像的全局算法是不现实的,因此,依据桥梁的特征,先检测潜在的桥梁点区域,然后对这些局部区域进行考察分析,根据其与预先建立的知识框架实例匹配程度的不同赋相应的置信度,从而去除虚假目标,找到真正的桥梁,实验证明这种局部的处理算法对远距桥梁目标的识别是有效的。     

基于弧垂效应的特高压线路无线电干扰研究

在电力需求日益增加而能源资源及负荷分布极不均衡的国情下,对特高压输电技术的深入研究和完善刻不容缓,其中特高压输电线路无线电干扰水平的准确评估和控制极为关键.目前特高压交流线路无线电干扰研究方法中使用较普遍的是激发函数法,该文采用一种更适合我国国情的激发函数对特高压线路无线电干扰进行研究,在2维模型的基础上用考虑弧垂的等效分析法进行了算例仿真,并与已运行的1 000 kV晋东南-南阳-荆门特高压交流示范工程线路无线电干扰实测数据进行对比,发现考虑弧垂的等效分析法更适用于实际工程,说明了实际特高压线路工程无线电干扰预测中考虑弧垂的必要性.最后分析了无线电干扰影响因素并提出了相应的减弱干扰措施,可为国家特高压输电线路以及杆塔的设计选型提供重要参考.     

多层介质多导体传输线的小波矩量法分析

全电荷格林函数法是解决分层介质的多导体传输线的参数提取的一个通用有效的方法,但是用矩量法处理时需将导体表面和介质分界面一起剖分,系数矩阵的阶数较大,计算效率降低。详细分析了多层介质多导体传输线,并在矩量法处理时引入小波变换,使原稠密系数矩阵变换为稀疏矩阵,从而提高了求解速度。     

基于HOUGH变换的二维条码识别技术的研究

条形码在日常生活中具有广泛的用途,但常用的一维条形码存在信息含量小的缺点,已不能满足实际的需要,因此,二维条码技术应运而生.本文研究了关于Data Matrix二维条形码自动识别的相关技术,包括对二维条形码图像的预处理、图像的提取及其译码等,并通过实验模拟得到了很好的实验结果,实现了Data Matrix二维条形码的自动识别过程.     

基于改进的区域生长和Hough变换的钻孔图像水平裂隙识别

利用前视钻孔摄像系统(Axial View Borehole Camera System, AVBCS)获取地质钻孔孔壁图像并分析地质结构是一种重要的地质勘查方式。针对目前钻孔孔壁图像基本由人工判读的现状,提出了一种基于改进的区域生长和Hough变换的钻孔孔壁图像水平裂隙识别算法。首先,利用三种图像预处理算法提高钻孔图像中裂隙区域的对比度;然后,结合OTSU算法和圆形度自动提取种子点,并利用双阈值准则进行中心区域生长,以消除中心干扰区域;最后,利用Hough变换算法完成裂隙的检测与识别。实验结果表明本文提出的裂隙识别算法对于不同的水平裂隙和离层图像都可以准确、自动的检测出裂隙。