雙程擺掃激光測距探測成像在輸電線路通道監測中的應用

董澤才，劉昌帥，冒文兵

(國網銅陵供電公司，安徽 銅陵 244000)

0 引言

輸電線路里程規模的不斷擴大，以及輸電線路通道中元件數量的增多，導致輸電線路通道監測難度逐漸增大。需進一步結合大數據信息處理方法以及可靠性數據檢測技術，實現對輸電線路通道的監測，以提高輸電線路的輸出穩定性和可靠性。相關的輸電線路通道監測方法研究在電網配網設計和維護中具有重大意義[1-2]。一般的輸電線路通道監測方法，采用多源視覺信息跟蹤識別完成對輸電線路通道的融合檢測，應用較為廣泛。

目前，輸電線路的通道監測方法主要有基于城市街景數據的輸電線路的通道監測方法[3]、基于GIS信息的輸電線路的通道監測方法[4]以及模糊PID的輸電線路的通道監測方法等[5]。以上方法均是通過模糊度辨識，實現對輸電線路的通道GIS融合和監測，但它們的輸電線路通道監測的視覺信息識別能力不好，監測可靠性和準確性不高。

針對上述問題，本文提出基于雙程擺掃激光測距探測成像的輸電線路通道監測方法。構建輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像模型，采用激光傳感器設計雙程擺掃激光測距探測節點部署。提取輸電線路通道監測雙程擺掃激光圖像，檢測邊緣灰度特征。構建邊緣輪廓特征檢測模型，實現對輸電線路通道監測。

1 激光測距探測成像及預處理

1.1 輸電線路監測雙程擺掃激光測距探測成像

為實現雙程擺掃激光測距探測成像在輸電線路通道監測中的應用，構建輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像模型，采用激光傳感器實現對雙程擺掃激光測距探測節點部署設計，在多源參數輸入環境下，檢測輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距的模糊探測和圖像特征[6]。雙程擺掃激光測距探測下的輸電線路監測總體結構模型如圖1所示。

根據圖1所示的雙程擺掃激光測距探測下的輸電線路監測總體結構，采用場景調度和視覺特征檢測法，分析在不同的環境和應用場景下輸電線路通道監測的適應度參數，構建輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測視覺分析模型。結合統計特征分析方法，進行輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測視覺成像和多源信息融合[7]，分析柔性負荷、可控負荷等參數， 進行輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測和視覺成像，得到成像分布域中含有N個節點，表示為(X1(0),X2(0),…,XN(0))，輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像i在t時刻的自相關特征匹配系數為Xi(t)=(xi1(t),xi2(t),…,xiD(t))。結合輸電線路數據和視覺信息融合結果，得到輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距模型，構建輸電線路通道監測雙程擺掃激光雙目視覺融合跟蹤模型，得到測距探測成像的匹配度表示為Vi(t)=(vi1(t),vi2(t),…,viD(t))。在大場景的融合通道背景下，得到激光測距探測成像的視覺分布最優解表示為pi=(pi1,pi2,…,piD)。通過提取輸電線路GIM數字信息，在三維動態特征融合分布結構下，得到激光測距探測成像的關聯信息分布權重ω值為

圖1 輸電線路通道監測總體結構模型

ω=Xi(t)+Vi(t)+pi

(1)

通過雙程擺掃激光測距探測結果，得到優化監測模型下的動態融合參數為

b(m)=ω+(sv+ri)

(2)

sv為輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測的視覺跟蹤輸出參數；ri為雙程擺掃激光測距探測結果參數。通過上述設計，構建輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距模型，根據圖像采集和視覺跟蹤結果，進行輸電線路的通道監測[8]。

1.2 激光成像增強預處理

(3)

對于輸入的輸電線路通道監測梯度分量f(z)進行特征優選控制，提取輸電線路GIM數字參數和環境參數，結合圖像融合濾波方法重構輸電線路通道監測的視景[9]，得到輸電線路通道監測視景重構函數為

(4)

h(z)為輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像分布節點的度，表示輸電線路通道監測的視覺信息分配可靠性函數；fx(z)和fy(z)分別為輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像的融合度函數。通過上述方法，進行輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測視景重構[10]。

2 輸電線路通道監測優化

2.1 視覺特征提取

通過輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距的圖像邊緣尺度分解[11]，得到雙程擺掃激光測距的輸出參數分布集合P(ni)={pk|prkj=1,k=1,2,…,m}，通過優先級屬性調度，得到輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測的視覺重構目標函數為

T(d)=p(ni)+[ey+I]

(5)

ey為輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測特征參數；d為視覺重構目標個數。通過次數為ni的迭代處理后，構建輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像的雙邊匹配濾波模型[12]，得到輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像的信息增強結果為

(6)

β為雙邊匹配濾波模型參數；h(j)為輸電線路通道監測雙程擺掃激光掃描后的匹配增強結果參數。結合網格區域分配方法，得到輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像分配特征屬性集為

rg(e)=f1g(z)+(F-1+qf)

(7)

f1g(z)為網絡分配函數；F-1為輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像融合的反函數；qf為輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像分配函數。構建輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像動態分配權系數，結合數字孿生聚類技術，得到激光測距探測輸出的樣本擬合參量表示為

(8)

l(a)為輸入的輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像輸出的像素序列；ε為卷積運算。輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測輸出的特征聚類點(ta,ya)、(tb,yb)的動態監測多尺度模糊度函數為Hx=-jωx/‖ω‖和Hy=-jωy/‖ω‖，在動態場景中，構建輸電線路通道監測的自適應參數信息增強模型，表達形式為

(9)

重構輸電線路通道監測雙程擺掃激光圖譜邊緣分量‖φ‖=sup|φ(θ)|，復雜背景干擾下滿足C([a,b],R)的輸電線路通道監測雙程擺掃激光像素特征收斂判決條件，得到F和V是輸電線路通道監測雙程擺掃激光成像的濾波參數。

使用所構建的輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像的邊緣輪廓特征檢測模型，根據輸出圖像的差異度融合結果,實現對輸電線路通道監測雙程擺掃激光掃描。

2.2 輸電線路通道監測輸出

根據輸出圖像的差異度融合結果實現對輸電線路通道監測雙程擺掃激光掃描和可靠性監測，采用人工智能的視覺信息伴隨控制方法[13]，提取輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像的邊緣像素特征點，由此得到輸電線路通道監測的模糊度協方差為

(10)

w為輸電線路通道監測的模糊度個數；n為輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像分配的粒子個數；fi為第i個監測通道的異常特征分布維數；favg為輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像匹配度函數。當σ2

AG=ΔB(w)+‖s(i,j)+m‖

(11)

對于任意的輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像數據點xi和xj，其特征匹配度為s(i,j)，值越小，輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像的相似度越好。故系統根據相似度特征匹配結果，實現對輸電線路通道監測。系統實現的結構如圖2所示。

圖2 輸電線路通道監測的系統實現結構

3 仿真測試與結果分析

為驗證本文方法在實現輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測，以及輸電線路通道監測中的應用性能，進行實驗測試分析。設定雙程擺掃激光測距的成像像素分布集為0.57，激光掃描的頻段信息為8頻段，輸電線路的初始輸出電壓為200 kV，奇次諧波參數為0.31。根據上述參數設定，得到輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測平臺如圖3所示。

圖3 輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測平臺

根據圖3設計，得到輸電線路通道監測雙程擺掃激光圖像如圖4所示。

分析圖4得知，本文方法進行輸電線路通道監測的視覺成像效果較好，根據圖4的激光成像結果，進行輸電線路通道監測，得到監測結果如表1所示。

表1 輸電線路通道監測結果 mm

圖4 輸電線路通道監測雙程擺掃激光圖像

分析表1得知，本文方法進行輸電線路通道監測的輸出結果準確可靠。

測試不同方法進行輸電線路通道監測的輸出可靠性，并對輸電線路通道進行多次監測，從而獲取不同方法下輸電線路通道監測的輸出精度，得到測試結果如表2所示。

表2 不同方法下輸電線路通道監測的輸出精度對比

分析表1得知，本文方法進行輸電線路通道監測的輸出可靠性較好，精度較好，具有良好的應用性能。

4 結束語

研究輸電線路通道監測方法，通過多源視覺信息跟蹤識別的方法，實現對輸電線路通道融合檢測，從而提升輸電線路的穩定性，故本文提出基于雙程擺掃激光測距探測成像的輸電線路通道監測方法。在多源參數輸入環境下，進行輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距的模糊探測和圖像特征檢測，構建輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測視覺分析模型，采用了決策樹融合的方法，提取輸電線路通道監測雙程擺掃激光圖像，構建輸電線路通道監測雙程擺掃激光測距探測成像的雙邊匹配濾波模型，根據輸出圖像的差異度融合結果實現對輸電線路通道監測雙程擺掃激光掃描。根據相似度特征匹配結果，實現對輸電線路通道監測。研究得知，本文方法進行輸電線路通道監測的視覺跟蹤性能較好，監測的精準度較高。