基于圖像識別技術的輸電線路智能監控系統

郭蔚波

摘要：目前在輸電線路上的實際應用不足，在已經應用的相關系統中發現，輸電線路的在線監控中，對接用戶較多且需要監控的數據參數較多，導致監控系統在多用戶多數據條件中，系統響應緩慢，且容易出現崩潰。為此設計基于圖像識別技術的輸電線路智能監控系統，該系統可有效改善系統多用戶多監控數據下的運行性能。

關鍵詞：圖像識別技術;輸電線路

1 基于圖像識別技術的輸電線路智能監控系統硬件設計

1.1 DM385 IP攝像機

本文系統中使用的IP攝像機型號為DM385，運用TI公司的TMS320DM385芯片。而DM385攝像機可以自主實現視頻穩定、自動對焦、邊緣增強等功能，同時可以在攝像機上外接視頻輸入模塊、串口以及網絡傳輸模塊[5-6]。

DM385 IP攝像機具有圖像質量高，實時性好以及性能穩定的優點。對攝像機所拍攝的視頻的處理采用DM385視頻處理器，該處理器具有高集成性和低功耗的特點，攝像機可以兼容安置[7]。同時圖像輸出主碼流為1080P/960P/720P等。DM385 IP攝像機在夜晚同樣可以進行圖像視頻采集，呈現出清晰的影像，滿足系統需求[8]。

1.2 系統太陽能供電管理電路設計

本文系統中放置在線路基點的攝像機供電采用太陽能光伏板來進行供電，在供電管理中采用鋰電池進行供電管理，通過兩組鋰電池的交替充放電，來對DM385 IP攝像機進行不間斷供電，同時通過繼電器來控制兩路鋰電池的供電輸出，供電原理圖如圖1所示。

通過邏輯組將圖1中的電池組成或門結構，同時經過LDO來讓電源電壓降壓，并供電給MCU，同時電池組的輸出經過濾波后，在MCU的轉換中，MCU對電壓進行采樣，并作為繼電器動作的判別依據。再經過MCU進行電池電壓比較，并控制繼電器R1和R2的動作流程，讓太陽能光伏板對電池組B1和B2進行充電[9]。而當MCU控制繼電器R3和R4進行動作時，可以將供電模式切換為鋰電池組進行供電[10]。而當設備斷電后，重新啟動工作時，需要讓鋰電池組充電并恢復正常工作，此時，需要設定閾值電壓，當電壓低于閾值電壓時，電壓需要切斷供電電池的輸出，當高于閾值電壓時則恢復供電。

2 基于圖像識別技術的輸電線路智能監控系統軟件設計

2.1 嵌入式系統環境搭建

為了實現系統主程序對攝像機模擬視頻信號的采集，以及格式轉換并呈現給用戶[11]，考慮到在監控系統中用戶往往較多，且并行事務較多，本文系統環境采用嵌入式結構進行搭建[12]。嵌入式環境中，包括Linux操作系統下的PC宿主機，以及DVS357的開發板，PC宿主機的系統為Windows 7，開發板和宿主機間連接一個交換機，并在同一網絡下。系統關鍵結構如圖2所示。

通過對使用Linux服務環境下的宿主機添加工具鏈，并使其建立起交叉的編譯程序。在Windows的工作臺上，將其與JTAG和DVS357開發平臺相互連接[13]。由于DVS357中，提供了多種源代碼，而在Linux服務下，需要進入到/opt目錄中進行解壓安裝操作，則可輸入命令：Host #tar zxvf DVS357_SDK.tar.gz 通過將需要的源代碼引入到服務中的/opt的根目錄下，并登錄root賬號，直接使用root權限來進行操作。將root目錄中的.bash_profile文件，在指令程序段中PATH=PATH：HOME/bin 命令段下面添加：PATH=“/opt/mv_pro_5.0/montavista/pro/devkit/arm/v5t_le/bin：/opt/mv_pro_5.0/bin：PATH”，保留命令并退出即可完成。

2.2 識別圖像導線

通過使用DM385 IP攝像機收集到的線路圖像，本文通過Hough變換法來對導線進行識別并定位導線的絕緣子位置[14]。Hough變換通過將圖像上直線的點，變換為過點直線的系數域，并利用共線與直線相角的關系來實現直線的檢測和定位，而在圖像的坐標系中，經過（x，y）的直線可表示為：

2.3 線路絕緣子監控

在完成圖像中導線的識別，即可根據圖像線路的輪廓特征對線路絕緣子進行檢測。在識別后的導線輪廓中心點上擬合所得的直線斜率，并設為K，同時定義二維數組A[][]。在輪廓序列H中，取一個輪廓Ci。對輪廓Ci的傾角差值dif_θ=|θi-θ|，當dif_θ≤θ時，繼續運算，否則重新進行輪廓Ci的選取。在輪廓序列H中，選取輪廓Cj，并計算Ci與Cj中心點的連線斜率Κi=yi-yjxi-xj以及斜率差值dif_Ki=|Ki-K|，使dif_Ki≤K，當條件不滿足時，則需要重新對輪廓Cj進行選取。當上述完成后，計算：

同時得出二維數組，若A[i][0]=0，那么就在A[][]中保存線路位置間距以及Cj位置，并使其滿足A[i][0]=di，A[i][1]=j。系統依次對圖像中的數組A[][]中元素進行考察，當A[i][0]不在區間R中時，判斷輪廓中的Ci、Cj的絕緣子以及與其相鄰的絕緣子是否產生缺陷，并將數據上傳至系統操作頁面中，通過圖像以及輸電線路中的絕緣子參數情況，實現對輸電線路的智能監控。

結束語

本文設計的輸電線路智能監控系統中，應用圖像識別技術，并對系統架構進行了優化，改善了系統多用戶多監控數據下的運行性能。但在研究中仍存在不足，未來將會進一步研究系統中的太陽能供電電路，使用戶可以獲取到系統節點電池的電壓值信息。另外研究中缺乏實際條件下的實驗支持，未來研究將會根據實際條件進行更深入的研究。

參考文獻：

[1]何宇，王棟，王鑫，等.特高壓輸電線路巡視輔助檢修機器人的研制[J].通信電源技術，2020，37（5）：47-48.

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[3]徐振磊，曾懿輝，郭圣，等.基于圖像識別技術的輸電線路智能監控系統應用[J].計算機系統應用，2020，29（1）：67-72.

[4]郭圣，曾懿輝，張紀賓，等.輸電線路防外力破壞智能監控系統的應用[J].廣東電力，2018，31（4）：139-143.

[5]陳道龍，舒凡娣，孫宇軒，等.輸電線路智能監控光-儲獨立供電技術研究[J].電子設計工程，2019，27（4）：151-157.