基于图像识别技术的输电线路智能监控系统

郭蔚波

摘要：目前在输电线路上的实际应用不足，在已经应用的相关系统中发现，输电线路的在线监控中，对接用户较多且需要监控的数据参数较多，导致监控系统在多用户多数据条件中，系统响应缓慢，且容易出现崩溃。为此设计基于图像识别技术的输电线路智能监控系统，该系统可有效改善系统多用户多监控数据下的运行性能。

关键词：图像识别技术;输电线路

1 基于图像识别技术的输电线路智能监控系统硬件设计

1.1 DM385 IP摄像机

本文系统中使用的IP摄像机型号为DM385，运用TI公司的TMS320DM385芯片。而DM385摄像机可以自主实现视频稳定、自动对焦、边缘增强等功能，同时可以在摄像机上外接视频输入模块、串口以及网络传输模块[5-6]。

DM385 IP摄像机具有图像质量高，实时性好以及性能稳定的优点。对摄像机所拍摄的视频的处理采用DM385视频处理器，该处理器具有高集成性和低功耗的特点，摄像机可以兼容安置[7]。同时图像输出主码流为1080P/960P/720P等。DM385 IP摄像机在夜晚同样可以进行图像视频采集，呈现出清晰的影像，满足系统需求[8]。

1.2 系统太阳能供电管理电路设计

本文系统中放置在线路基点的摄像机供电采用太阳能光伏板来进行供电，在供电管理中采用锂电池进行供电管理，通过两组锂电池的交替充放电，来对DM385 IP摄像机进行不间断供电，同时通过继电器来控制两路锂电池的供电输出，供电原理图如图1所示。

通过逻辑组将图1中的电池组成或门结构，同时经过LDO来让电源电压降压，并供电给MCU，同时电池组的输出经过滤波后，在MCU的转换中，MCU对电压进行采样，并作为继电器动作的判别依据。再经过MCU进行电池电压比较，并控制继电器R1和R2的动作流程，让太阳能光伏板对电池组B1和B2进行充电[9]。而当MCU控制继电器R3和R4进行动作时，可以将供电模式切换为锂电池组进行供电[10]。而当设备断电后，重新启动工作时，需要让锂电池组充电并恢复正常工作，此时，需要设定阈值电压，当电压低于阈值电压时，电压需要切断供电电池的输出，当高于阈值电压时则恢复供电。

2 基于图像识别技术的输电线路智能监控系统软件设计

2.1 嵌入式系统环境搭建

为了实现系统主程序对摄像机模拟视频信号的采集，以及格式转换并呈现给用户[11]，考虑到在监控系统中用户往往较多，且并行事务较多，本文系统环境采用嵌入式结构进行搭建[12]。嵌入式环境中，包括Linux操作系统下的PC宿主机，以及DVS357的开发板，PC宿主机的系统为Windows 7，开发板和宿主机间连接一个交换机，并在同一网络下。系统关键结构如图2所示。

通过对使用Linux服务环境下的宿主机添加工具链，并使其建立起交叉的编译程序。在Windows的工作台上，将其与JTAG和DVS357开发平台相互连接[13]。由于DVS357中，提供了多种源代码，而在Linux服务下，需要进入到/opt目录中进行解压安装操作，则可输入命令：Host #tar zxvf DVS357_SDK.tar.gz 通过将需要的源代码引入到服务中的/opt的根目录下，并登录root账号，直接使用root权限来进行操作。将root目录中的.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 識别图像导线

通过使用DM385 IP摄像机收集到的线路图像，本文通过Hough变换法来对导线进行识别并定位导线的绝缘子位置[14]。Hough变换通过将图像上直线的点，变换为过点直线的系数域，并利用共线与直线相角的关系来实现直线的检测和定位，而在图像的坐标系中，经过（x，y）的直线可表示为：

2.3 线路绝缘子监控

在完成图像中导线的识别，即可根据图像线路的轮廓特征对线路绝缘子进行检测。在识别后的导线轮廓中心点上拟合所得的直线斜率，并设为K，同时定义二维数组A[][]。在轮廓序列H中，取一个轮廓Ci。对轮廓Ci的倾角差值dif_θ=|θi-θ|，当dif_θ≤θ时，继续运算，否则重新进行轮廓Ci的选取。在轮廓序列H中，选取轮廓Cj，并计算Ci与Cj中心点的连线斜率Κi=yi-yjxi-xj以及斜率差值dif_Ki=|Ki-K|，使dif_Ki≤K，当条件不满足时，则需要重新对轮廓Cj进行选取。当上述完成后，计算：

同时得出二维数组，若A[i][0]=0，那么就在A[][]中保存线路位置间距以及Cj位置，并使其满足A[i][0]=di，A[i][1]=j。系统依次对图像中的数组A[][]中元素进行考察，当A[i][0]不在区间R中时，判断轮廓中的Ci、Cj的绝缘子以及与其相邻的绝缘子是否产生缺陷，并将数据上传至系统操作页面中，通过图像以及输电线路中的绝缘子参数情况，实现对输电线路的智能监控。

结束语

本文设计的输电线路智能监控系统中，应用图像识别技术，并对系统架构进行了优化，改善了系统多用户多监控数据下的运行性能。但在研究中仍存在不足，未来将会进一步研究系统中的太阳能供电电路，使用户可以获取到系统节点电池的电压值信息。另外研究中缺乏实际条件下的实验支持，未来研究将会根据实际条件进行更深入的研究。

参考文献：

[1]何宇，王栋，王鑫，等.特高压输电线路巡视辅助检修机器人的研制[J].通信电源技术，2020，37（5）：47-48.

[2]张惠荣.基于图像处理的输电线路运行状态智能监控与故障预警平台研究[J].自动化技术与应用，2020，39（4）：159-161，176.

[3]徐振磊，曾懿辉，郭圣，等.基于图像识别技术的输电线路智能监控系统应用[J].计算机系统应用，2020，29（1）：67-72.

[4]郭圣，曾懿辉，张纪宾，等.输电线路防外力破坏智能监控系统的应用[J].广东电力，2018，31（4）：139-143.

[5]陈道龙，舒凡娣，孙宇轩，等.输电线路智能监控光-储独立供电技术研究[J].电子设计工程，2019，27（4）：151-157.