基于视频图像的电力线故障诊断仿真研究

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1、第33卷第9期计算机仿真2016年9月文章编号:l006—9348(2016)09一0147一04基于视频图像的电力线故障诊断仿真研究廖圣龙,安居白(大连海事大学信息科学与技术学院,辽宁大连116026)摘要:针对电网安全监控中诊断电力线故障的问题,由于电力线出现断股或附着异物故障,影响电力的传输。为此提出了一种基于视频图像的电力线故障诊断方法。由于电力线的视频图像采集是在极其复杂的背景环境下,并且会有不同气候条件的干扰,会影响电力线的检测和最终的诊断。为了解决这个难题,采用了多帧采样和投票策略的线段检测法,就是利用视频图像中电力线

2、的连续性和其方向的一致性将电力线从复杂多变的背景中检测出来,以电力线为中轴线通过灰度统计特征找出线路中疑似故障位置,再根据空间关系特征和类哈尔特征诊断是否出现故障。实验结果证明,改进方法在复杂的背景环境下提高了电力线故障诊断的准确率。关键词:电力线检测;视频图像;线段检测;类哈尔特征中图分类号:TP39l文献标识码:BFallltDiagnosisofPowerLinebasedonVideoImagesLIA0Sheng—long,ANJu—bai(CollegeofInfo珊ationScienceandTechnology,D

3、alianM捌timeUniversity,D“anLiaoningll6026,China)ABSTRACT:Aimingatthefaultdiagnosisofpowerlineinpower酣dsecuritymonitoring,thispaperpmposesafaultdiagnosismethodofpowerlinebasedonvideoimages.ThevideoimageacquisitionofpowerlinesisinextremelycomplexbackgroundenviIDnment,powe

4、rlineiscontinuous,anditsdirectionisconsistent.Alinesegmentdetectionmethodbasedonthevotingstrategyisusedtodetectpowerline.Then,thesuspectedfaultlocationofthelineisfoundoutbygraystatisticalch啪cteristic.Finally,thefaultdiagnosisisrealizedbyusingspatialrelationscharacte卜is

5、ticsandhaar—likefeatures.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmcanaccumtelyremovethenoiseofbackground,andachievethefaultdiagnosisofpowerlineaccurately.KEYWoRDS:Powerlinedetection;Videoimages;“nedetection;Haar—likefeatures1引言随着我国经济的高速发展,基建的逐步完善,电网的覆盖面也越来越广,电网的安全运行也是

6、成为越来越重要的课题。其中电力线路上的各种故障是影响的电网安全一大隐患。电力线由于大部分处于户外环境,会长期受到电闪雷击、雨雪天气、风吹日晒、沉陷和污移等严酷环境的影响,此外还要承受着电力负荷和机械载荷的内部压力。因此通过直升机或者无人机对电力线路进行巡检就是十分必要的监控措施,巡检的主要的任务就是检测和诊断电力线是否出现断股或者附着异物等故障,线路上各个关键部件(主要是防震锤)的状态是否合格,这些可能的故障随时会影响整条电力线路的正常运行,甚至引起电网大面积的瘫痪,因此对它进行定期的排检是很必要的‘1。J。传统的监控和排检方式是基

7、金项目:国家自然科学基金(61471079,61201454);国家科技支撑计划(2013418025)收稿日期:2016一04—20修回日期:2016—05一12对直升机拍摄下来的电力线的视频和图像进行人工排查,这个方式耗时耗力,并且由于数据量大容易出现错误的判断。因此,引入日渐成熟的计算机视觉技术可以更加快速更加高效的处理这些巨量的数据,进而解决这个难题。由于电路线基本上可以看作为一条直线段,很多方法就是利用电路线的直线特性来检测电路线’4儿“,其原理就是利用一些去噪算法、方向滤波、边缘检测等技术实现对电力线的检测。这类方法尽管

8、可以减少部分背景噪声的影响,但是没有对后续的故障诊断提供有效的支持,容易出现误判的情况,并且计算量也比较大,不适用于处理数据量较大的情况。还有一些方法重点研究了电力线上各类故障的诊断【6][“,这些方法还主要停留在实验室研究阶段,虽然

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