技术领域
[0001] 本
发明涉及到输电线路在线监测领域，具体地说，是涉及到一种基于视频图像智能分析技术的智能预警装置及其预警方法。
背景技术
[0002] 输电线路弧垂测量，就是通常所说的弛度测量，即架线后输电线的松紧程度。特高压输电线的特性和金属一样有热胀冷缩的特性，
温度越升高，
导线就伸得越长，弛度就越大，温度越降低，导线就缩的越短，弛度也就越小。输电线路一个耐张段长达几公里，寒热季节正负温差几十度，导线伸缩的总长度就更大，导线弧垂变化范围过大的话就可能造成倒杆塔事故。对输电线路的弧垂点进行监测将会给
电网的安全稳定运行带来保障。
[0003] 输电线路弧垂点测量的特点和难点是地形条件复杂，即要求技术人员有较好的个
体素质，又要求线路施工测量队伍有较全面的群体素质。在线路弧垂测量施工中，不正确的操作方法、不严密的技术方案，都是酿成事故的隐患。
[0004] 目前输电线的弧垂点测量都是以通过工作人员对输电线的观测计算进行测量。 常用的观测计算测量方法有：
[0005] 1、等长法测量。等长法又称平行四边形法，是最常用的观测弧垂的方法，从观测档两侧架空线悬挂点垂直向下量取
选定的弧垂观测值，绑上弧垂板，调整架空线的拉
力，当架空线与弧垂板连线相切时，中间弧垂即为使用要求的弧垂。
[0006] 等长法的测量适用于平原地带、开阔地带的杆塔弧垂测量，且需要测量人员攀登至杆塔上部，劳动强度很大。
[0007] 2、异常法弧垂测量技术。观测档两侧弧垂板绑扎
位置不等长的弧垂观测方法为异常法，又称不等长法。异常法观测弧垂适用于丘陵地带、坡度较缓的山坡地带的杆塔弧垂测量。测量人员需要攀登至杆塔上部进行测量，且异常法测量步骤过多，容易产生误差。
[0008] 3、
角度法弧垂测量技术。角度法是使用经纬仪观测弧垂的一种方法，是指观测架空输电线线弧垂的角度以代替观测垂直距离，实现用经纬仪在地面直接控制架空线弧垂。在输电线路施工中常采用档端角度法。观测弧垂的步骤：（1）确定经纬仪位置，并复核与观测档架空线悬挂点间的高差。（2）计算在相同温度下的弧垂观测角θ。（3）调整紧线弧垂，使架空线的轴线与经纬仪的横丝视线相切，这时架空线中点弧垂就是架线弧垂。（4）
水平偏转望远镜筒，使边线与横丝相切，即为边线弧垂。测量人员虽然不用攀登到杆塔上部进行测量工作，比较省时省力。但仪器位移次数多非常容易造成误差。
[0009] 综上所述，目前常规的电力线弧垂点测量方法，首先都需要测量人员必须到实地进行观测。其次测量者操作仪器的熟练程度和感觉器官的
鉴别能力有一定的局限性，在选择测量位置、角度、读取测量值等观测过程中每个人的主观判断都有不同，容易使观测值产生主观上的误差。
[0010] 由于高压输电线大多在野外，且弧垂测量工作的强度和复杂度都很大，所以人员不可能经常对弧度变化进行实地测量。目前，线路运维人员对高压输电线的弧垂点的监测还是以人工定期巡检为主。在巡检间隔期内，不能及时掌握线路弧垂点的变化状态。因此，最好是能有一种装置和方法，能对输电线的弧垂点的变化先做一个实时监测，在弧垂点变化范围超过预警值时，能主动提醒线路运维人员到现场进行实地准确的测量，避免因为检测不及时带来线路运行的安全隐患严重化和扩大化。
发明内容
[0011] 本发明的目的是针对上述现有弧垂点测量技术和方法中存在的不足，提供了一种新的针对特高压输电线弧垂点变化进行监测的装置及方法。本发明
专利充分挖掘
图像分析技术在输电线路状态监测中的应用，以实现对特高压输电线路弧垂点的变化范围进行自主监测，主动预警，及时发现弧垂点变化过大的安全隐患并减轻工作强度。
[0012] 为了达到上述发明目的，本发明专利提供的技术方案如下：
[0013] 本发明首先是提供了一种针对特高压输电线弧垂点变化进行监测的装置。该装置通过直流电源进行供电，可安装在特高压输电线路的塔上或者塔下合适的观测位置，接入cvbs模拟视频
信号或者SDI数字
视频信号并对视频信号进行图像分析和处理。
[0014] 一种特高压输电线路弧垂点变化范围的预警监测装置，其特征在于，该预警监测装置包括有：
[0015] 视频图像分析模
块，与广角定焦摄像机连接使用，用于对特高压输电线进行曲线点检测与识别，计算出弧垂点位置并
跟踪该弧垂点位置的变化，并将监测信息输送至通信模块；
[0016] 通信模块，用于将视频图像分析模块输入的图像、视频和预警信息通过无线通信的方式传输至监控中心；
[0017] 电源管理模块，分别连接视频图像分析模块和通信模块，用于为视频图像分析模块和通信模块提供电源管理工作；
[0018] 所述的视频图像分析模块中包括有视频图像核心处理器
电路、cvbs视频采集电路和SDI视频采集电路，所述的cvbs视频采集电路和SDI视频采集电路分别对通过BNC
接口输入的cvbs模拟视频信号或者SDI高清数字视频信号进行
数据采集，分别输出BT656信号和BT1120信号至视频图像核心处理器电路；所述的视频图像核心处理器电路对输入的输出BT656信号或BT1120信号进行分析，通过包括图像滤波、区域增强、特征值提取、曲线点检测、曲线识别、
模式识别、图像编码及图像压缩在内的
图像处理，将分析结果和视频图像输出至通信模块。
[0019] 在本发明特高压输电线路弧垂点变化范围的预警监测装置中，所述的电源管理模块包括有电源保护电路和电源管理电路，电源管理电路对视频图像分析和模块通信模块及外部电源进行分路
开关管理，电源保护电路在复杂电磁环境下做防
雷击、防
电磁干扰保护。
[0020] 本发明其次是提供了一种针对特高压输电线进行弧垂点检测的方法。该方法首先实现对电力线的曲线点检测与曲线识别，然后根据识别出来的曲线轨迹计算出弧垂点的位置，分析判断其变化范围是否超过预设的安全值。
[0021] 一种基于上述预警监测装置对特高压输电线路弧垂点变化范围的预警监测方法，其特征在于，该方法实现对特高压输电线路监控中的弧垂点变化范围进行检测，实现该方法包括特高压输电线路中的电力线进行：a.曲线点检测，b.曲线识别，c.弧垂点检测，d.弧垂点偏差值分析：
[0022] 所述的曲线点检测包括有：
[0023] a1，采用高斯平滑函数对当前图像进行滤波处理，以得到平滑的图像，所述的当前图像或者是实时操作时接收的图像，或者是视频中的当前
帧图像；
[0024] a2，利用当前图像的平滑图像每点灰度值的二阶梯度值构建Hessian矩阵，对该Hessian矩阵的特征值和
特征向量进行分析，以获取当前图像的平滑图像中的检测点；
[0025] a3，将检测点的Hessian矩阵的最大特征值作为该检测点的
曲率强度，将曲率强度最大的检测点作为起始搜索点；
[0026] a4，确定检测点的延伸方向的角度；
[0027] a5，判断检测点是否为曲线点，沿着当前曲线点的延伸方向在周围邻域内确定n个检测点，在当前点为中心的4×4
像素模块内沿着当前检测点的延伸方向存在的检测点，分别计算各检测点与当前曲线点的延伸方向的角度差，取最小的角度差对应的检测点，如果该检测点的曲率强度大于
阈值T，则认为该检测点为疑似下一曲线点，当前曲线点的初始值为起始搜索点；
[0028] 所述的曲线识别包括有：
[0029] b1，基于Hessian矩阵曲线点检测
算法检测曲线点，并将检测点的Hessian矩阵的最大特征值作为该检测点的曲率强度，将曲率强度最大的检测点作为起始搜索点；
[0030] b2，获取当前平滑图像的二值图像的曲线点并连接这些曲线点以形成曲线；
[0031] b3，判断当前曲线是否发生曲线中断，并对中断的曲线进行连接；判断当前曲线是否发生曲线消退，并对消退的曲线进行连接
[0032] b4，判断当前曲线是否连接准确，判断当前图像内曲线是否检测完毕并输出连接正确的曲线；
[0033] 所述的弧垂点检测是利用对称性分析来确定弧垂点在图像中的位置，包括有：
[0034] c1，在
边缘检测图像用于标定的矩形区域中，沿水平x轴进行扫描，保持分布距离大于曲线边缘距离的两个曲线点；
[0035] c2，在对图像相邻的下一水平行重复上述c1步骤的过程，同样保存得到的两个曲线点位置，直到检测不到对应的两个曲线点为止，进入c3；
[0036] c3，分析扫描得到的对称点，通过计算对称对的中点位置，统计构建出一条对称轴，则对称轴与
边缘图像相交的点就是对应弧垂点的位置；
[0037] 所述的弧垂点偏差值分析是指通过图像处理计算电力线现在的弧垂点位置，与原始的弧垂点位置进行比较，计算弧垂点的偏差值，将偏差值与用户预先设置的弧垂偏差值进行比较，超过预设偏差值则标记为以此偏差过大事件，同时统计发生弧垂点偏差过大事件连续发生的时间，若超过用于预设的时间阈值，则标记为最终弧垂点变化范围过大事件，主动发出报警，从而实现对弧垂点变化的预警监测。
[0038] 所述的一种特高压输电线路弧垂点变化范围的预警监测方法，对Hessian矩阵的特征值和特征向量进行分析包括有如下步骤：
[0039] 首先，获取每点的Hessian矩阵的最大特征值和法线方向；
[0040] 其次，采用假设法来判断当前图像的平滑图像每一点是否为检测点，假设点为曲线上一点，设点 的邻边点 沿法线方向 的一阶导数为0，可以计算得到 ，如果满足 ，则认为点
是检测点，否则认为点 不是检测点；
[0041] 最后，构建一个与当前的平滑图像相应的二值图像，该二值图像中检测点的灰度值设为255，非检测点的灰度值设为0 。
[0042] 在本发明一种特高压输电线路弧垂点变化范围的预警监测方法中，在完成曲线点检测的
基础上，先做噪声滤除，再做边缘检测和干扰去除：噪声滤除采用中值滤波算法进行处理；边缘检测算法采用Canny边缘检测算子，提取图像的边缘信息为对称性分析提供保证；干扰去除是基于曲线的边缘距离在某一固定范围内，距离比较小，而干扰物的边缘在标定区域内可能表现为单边缘或干扰物的边缘间的距离较大，利用这一特征进行干扰排除。
[0043] 基于上述发明内容，本发明专利
申请与
现有技术相比具有如下技术优点：
[0044] 1.本发明充分挖掘图像分析技术在输电线路状态监测中的应用，通过对电力线的曲线点检测与曲线识别，进而求出弧垂点的位置，跟踪监测弧垂点的变化并对其变化范围是否超出预设的安全区域范围进行判断，实现了对特高压输电线的弧垂点变化范围进行测量，可以自行监测，主动预警输出，避免这些事件的发生给国民经济和工农业、人民生活用电带来重大损失
[0045] 2.本发明对特高压输电线弧垂点监测装置采用视频图像处理对输电线路的视频场景进行曲线点检测和识别，是一种基于视频监控技术，图像分析技术的弧垂点监测方法，大大减少人为的主管测量误差，减轻了线路维护人员工作强度。
附图说明
[0046] 图1是本发明的特高压输电线路弧垂点的监测装置的内部原理说明图。
[0047] 图2是本发明的特高压输电线路弧垂点监测方法中弧垂点检测
信号处理流程图。
具体实施方式
[0048] 下面我们结合附图和具体的
实施例来对本发明的特高压输电线路弧垂点变化范围的预警监测装置及预警监测方法做进一步的详细阐述，以求更为清楚明白的理解该其结构连接方式和处理方法流程，但不能以此来限制本发明专利申请保护范围。
[0049] 图1是本发明所述的特高压输电线路弧垂点监测装置的内部原理说明图。本发明弧垂点变化预警监测装置内部由3个模块组成，其中视频图像分析模块1对特高压输电线进行曲线点检测与识别，计算出弧垂点位置并跟踪其变化。通信模块2提供了3G、WIFI等无线网络通信方式，可将预警监测装置的报警信息和相关图像与视频数据通过无线通信的方式传至监控中心。电源管理模块3则为其他两个模块提供电源管理工作。
[0050] 视频图像处理模块1由视频图像核心处理器电路11、cvbs视频采集电路12、SDI视频采集电路13组成。其中核心处理器电路11的核心处理器采用美国TI公司的DM8127。视频图像处理模块2首先要对输入的视频信号进行数据采集，这部分的电路包括cvbs视频采集电路12，sdi视频采集电路13。视频图像处理模块2的输入接口为BNC接口，可接入cvbs模拟视频信号或者SDI高清数字视频信号。Cvbs视频采集电路12兼容模拟视频输入，SDI视频采集电路13兼容高清数字SDI视频输入。cvbs视频采集电路12的输出为BT656信号；SDI视频采集电路13的输出为BT1120信号。BT656信号和BT1120信号都送入核心处理器电路11。
[0051] 核心处理器电路11对BT656或者BT1120数字视频信号进行分析，通过一系列如图像滤波、区域增强、特征值提取、曲线点检测，曲线识别、模式识别、图像编码、图像压缩等信号处理后，将分析结果和视频图像数据送至通信模块2。
[0052] 通信模块2中有支持3G、WIFI的网络通信电路21。通信模块2负责建立视频图像处理模块1至后台监控中心的无线通信通道，将监测预警装置的数据和信息上传至后台监控中心，并接收来自后台监控中心的指令。
[0053] 电源管理模块3主要由电源保护电路31与电源管理电路32组成。电源管理电路32对整个装置的供电进行分路开关管理。电源保护电路31则是考虑了监测装置应用在特高压输电线路环境下复杂的电磁环境的要求，对电源管理电路做了防雷击防电磁干扰的保护。
[0054] 如图2所示，图2是本发明的特高压输电线路弧垂点监测方法中弧垂点检测信号处理流程图。本发明涉及到的智能预警装置以如下的一种方法来实现电力输电线路监控中的曲线的检测。主要的实现步骤有：
[0055] 步骤一：
[0056] 采用高斯平滑函数对当前图像（其中，当前图像可以是实时操作时接收的图像，也可以是一段视频中的当前帧图像）进行滤波处理，以得到平滑的图像。
[0057] 步骤二：
[0058] 利用当前图像的平滑图像每点灰度值的二阶梯度值构建Hessian矩阵，对该Hessian矩阵的特征值和特征向量进行分析，以获取当前图像的平滑图像中的检测点。
[0059] 首先获取每点的Hessian矩阵的最大特征值和法线方向。
[0060] 然后采用假设法来判断当前图像的平滑图像每一点是否为检测点。假设点为曲线上一点，设点 的邻边点 沿法线方向 的一阶导数为0，可以计算得到 ，如果满足 ，则认为点 是检测
点，否则认为点 不是检测点。构建一个与当前的平滑图像相应的二值图像，该二值图像中检测点的灰度值设为255，非检测点的灰度值设为0。
[0061] 步骤三：
[0062] 将检测点的Hessian矩阵的最大特征值作为该检测点的曲率强度，将曲率强度最大的检测点作为起始搜索点。
[0063] 步骤四：
[0064] 确定 检 测点的 延 伸方向的 角度 ，检 测点 的延 伸方 向的 角度 为，按此方向角度搜索下一个曲线检测点；
[0065] 步骤五：
[0066] 判断检测点是否为曲线点。
[0067] 沿着当前曲线点的延伸方向在周围邻域内确定n个检测点，即在当前点为中心的4×4像素模块内沿着当前检测点的延伸方向存在的检测点，分别计算各检测点与当前曲线点的延伸方向的角度差，取最小的角度差对应的检测点，如果该检测点的曲率强度大于阈值T，则认为该检测点为疑似下一曲线点，当前曲线点的初始值为起始搜索点。
[0068] 该方法的优势在于能够对噪声，环境干扰具有一定的抵抗力，算法计算速度快，能够准确检测曲线信息，为电力线识别提供有用的曲线点检测点。
[0069] 本发明涉及到的智能预警装置以如下的一种方式来实现电力输电线路监测中电力线的曲线识别。
[0070] 具体实现过程是：
[0071] 步骤一：
[0072] 基于Hessian矩阵曲线点检测算法检测曲线点，并将检测点的Hessian矩阵的最大特征值作为该检测点的曲率强度，将曲率强度最大的检测点作为起始搜索点。
[0073] 步骤二：
[0074] 该步骤获取当前平滑图像的二值图像的曲线点并连接这些曲线点以形成曲线。
[0075] 步骤三：
[0076] 判断当前曲线是否发生曲线中断，并对中断的曲线进行连接；判断当前曲线是否发生曲线消退，并对消退的曲线进行连接。
[0077] 步骤四：判断当前曲线是否连接准确，判断当前图像内曲线是否检测完毕并输出连接正确的曲线。
[0078] 本发明涉及到的智能预警装置以如下的一种方式来实现电力输电线路监测中电力线的弧垂点的检测。
[0079] 弧垂点位置所在的轴线通常为输电线两侧的对称线，而此对称线与曲线的交点位置即为弧垂点的真实位置。所以，弧垂点可采用基于曲线对称性分析的检测方式。
[0080] 在前面完成图像的曲线点检测的基础上，先做噪声滤除，再做边缘检测和干扰去除。噪声滤除采用中值滤波算法进行处理，能够在保证纹理信息不被平滑的同时，去除干扰噪声点。边缘检测算法采用Canny边缘检测算子，提取图像的边缘信息；采用Canny边缘检测算子的好处是能够自适应的调整阈值，有效地提取出所需要的边缘信息，为后面对称性分析提供保证。干扰去除主要是考虑到检测的边缘信息，除了包含曲线的边缘信息外，还包括一些干扰物的边缘信息，若不去除，对于后期的曲线对称性分析，容易得到错误的结果；干扰去除主要是基于曲线的边缘距离在某一固定范围内，距离比较小，而干扰物的边缘在标定区域内可能表现为单边缘或干扰物的边缘间的距离较大，利用这一特征进行干扰排除的一种机制。
[0081] 对称性分析用来确定弧垂点在图像中的位置，以能够及时地跟踪弧垂点位置情况，作出相应判断是否发生异常等情况；对称性分析是基于曲线边缘图像进行处理，曲线的边缘点以通过弧垂点位置的一直线形成对称分布这样一特征，来判断弧垂点的位置，具体实现的步骤如下：
[0082] 步骤一：在边缘检测图像用户标定的矩形区域内，沿水平x轴进行扫描，保存分布距离大于曲线边缘距离的两个曲线点；
[0083] 步骤二：在对图像相邻的下一水平行重复上述步骤一的过程，同样保存得到的两个曲线点位置，直到检测不到对应的两个曲线点为止，进入步骤三；
[0084] 步骤三：分析扫描得到的对称点，通过计算对称对的中点位置，统计构建出一条对称轴，则对称轴与边缘图像相交的点就是对应弧垂点的位置。
[0085] 通过图像处理计算输电线的现在的弧垂点位置，与原始的弧垂点位置进行比较，计算弧垂点的偏差值。将偏差值在与用户预先设置的弧垂偏差值进行比较，超过预设偏差值则标记为一次偏差过大事件。同时统计发生弧垂点偏差过大事件连续发生的时间，若超过用户预设的时间阈值，则标记为最终弧垂点变化范围过大事件，主动发出报警，从而实现对弧垂点变化的预警监测。
[0086] 在具体应用过程中可以采用如下步骤来完成特高压输电线路弧垂点变化的预警监测工作：
[0087] 第一步，将智能预警装置安装好，并接好外部电源，接入视频信号。
[0088] 本发明的智能预警装置可安装在高压输电线路
铁塔上，或者两个铁塔连线中间的地面区域上，选择定焦摄像机能对两塔之间的电力线的空中
姿态形成最佳观察效果的位置即可。智能预警装置的外部电源输入为直流12v即可，一般由
太阳能电源提供。智能预警装置可通过安装广角定焦镜头摄像机，获取高压输电线的视频场景图像，定焦镜头摄像机输出的视频信号通过BNC接头与智能预警装置内的视频图像处理模块1相连接。
[0089] 第二步，弧垂点预警监测装置加电后会自动开始工作。
[0090] 监测装置上电启动工作后会主动向后端管理平台中心发设备注册信息，表示设备已经开始在线工作，装置与后端管理
软件平台之间的通信已经建立。工作人员这时可以在后端管理平台软件上看到已经注册的预警监测装置的信息，并看到装置回传回来的现场的输电线的视频场景。监测装置检测出来的视频场景内的输电线的弧垂点的位置也会
叠加显示在视频图像上。
[0091] 第三步，在后端管理平台软件界面上，进入检测规则设置页面，设置弧垂点变化范围的安全区域，设置方式为直接在视频画面上画一个闭合矩形区域为安全区域范围，这个矩形区域的位置坐标信息将通过无线通信发送到前端预警监测装置，预警监测装置将保存这些信息。
[0092] 第四步，前端监测装置开始实时监测导线的弧垂点的位置，如果弧垂点在视频场景重点坐标位置信息超出了第三步设置的矩形区域范围，将产生预警信息，并将此时的实时视频和图像传回后端管理中心软件平台，完成一次预警监测流程。
[0093] 本发明中的视频图像分析模块通过对视频图像信号进行实时分析与处理,主要包括视频场景标定、电力线曲线点检测、电力线曲线识别，弧垂点检测，然后对弧垂点变化范围进行判断，超出预设范围则实时上传预警信息和相关视频图像数据到监控管理中心。本发明装置针对特高压输电线路的特点，应用了视频图像智能分析技术，实现了对输电线路弧垂点变化情况的实时监测，在弧垂点变化范围超过预设的安全区域范围时主动向管理中心报警。
[0094] 以上的所述乃是本发明所运用的技术原理，若依本发明的构想所作的改变，其所产生的功能作用仍未超出
说明书及附图所涵盖的精神时，仍应属本发明的保护范围。
