人工智能圖像識別在電力輸電線路巡檢中的應用

摘 要：本文以某地的輸電線路為案例，探討了人工智能圖像識別技術在電力輸電線路巡檢中的應用。引入大數據處理和人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）等人工智能技術，構建高效、準確的輸電線路巡檢系統。在人工巡檢過程中，解決因傳統方法地形復雜、人工疲勞等問題而導致的效率低、準確性差和成本高等難題，提升了巡檢效率、準確性以及經濟效益。

關鍵詞：人工智能；圖像識別技術；電力輸電線路巡檢

中圖分類號：TM 726" " " " " 文獻標志碼：A

電力輸電線路作為電力系統的核心組成部分，其安全、穩定運行對于保障電力供應至關重要。由于地形復雜、人員識別能力不足等因素，傳統的人工巡檢方式存在耗時費力、巡檢效率低，以及誤檢率和漏檢率較高的問題[1]。因此，有必要研究人工智能圖像識別技術在輸電線路巡檢中的應用。本文旨在構建一種高效、精準的巡檢系統，以解決傳統巡檢方法存在的問題，為電力系統的智能化運維提供有力的技術支持。

1 案例背景

本文以某地總長50 km的輸電線路為背景，該線路穿越山區和森林地帶，其中18 km位于人跡罕至的區域，整條線路覆蓋165座基塔。由于地形復雜、森林覆蓋率高以及地勢陡峭，因此傳統人工巡檢的效率和安全性均受到很大限制。傳統巡檢需要5名圖像分析員連續工作15 d，圖像識別速度為2張/min～3張/min，單張圖像識別時間為 20 s～30 s。巡檢員長時間工作容易導致疲勞，因此會出現漏檢和誤檢情況，降低識別質量。

2 人工智能圖像識別技術

2.1 技術框架

技術框架的核心在于將大數據處理與人工智能技術緊密結合，共同構建一個高效且準確的輸電線路巡檢系統。大數據處理部分負責高效存儲海量的巡檢圖像，并進行特征分析與管理。這其中包括數據預處理環節，該環節通過過濾和清洗操作，有效消除圖像中的噪聲和異常數據，保證數據的一致性和真實性。K-Means聚類算法（K-Means Clustering Algorithm，簡稱K-Means）[2]作為大數據處理中的關鍵技術，因其速度快、原理簡單以及對大數據的良好伸縮性等優點被廣泛應用。人工智能技術方面，則利用人工神經網絡（Artificial Neural Network，簡稱ANN）模擬人腦的學習機制，對圖像進行邊緣檢測。將上述技術應用于電力輸電線路的巡檢中，取得了理想的效果。

2.2 關鍵技術解析

2.2.1 K-Means

K-Means的基本原理是通過最小化類內平方誤差，使同一類的數據點緊密地聚集在一起，從而實現數據的自動分類。在輸電線路巡檢圖像處理過程中，K-Means算法對大量圖像數據進行聚類，以便為后續缺陷識別和處理提供基礎。具體過程包括以下4個步驟。1）從數據集中隨機選取K個點作為初始聚類中心。2）對于每個數據點，計算其與所有聚類中心的歐氏距離，并將其分配到距離最近的聚類中心所對應的類別中。3）計算每個類別中所有數據點的平均值，并將該均值作為新的聚類中心。4）重復步驟二和步驟三，直到聚類中心不再發生變化或達到預設的迭代次數為止。這個步驟能夠將具有相似特征的圖像歸為一類，以進行后續的智能識別。

2.2.2 ANN技術

在輸電線路巡檢中，ANN能夠自動識別圖像中的缺陷，以提高識別的準確性和效率。具體步驟如下。

2.2.2.1 輸入層處理

將預處理和聚類后的圖像數據輸入神經網絡的輸入層。輸入層的節點數取決于圖像的像素數或提取的特征數。

2.2.2.2 隱藏層計算

利用多個隱藏層對輸入數據進行特征提取和非線性變換。每個隱藏層由若干神經元組成，每個神經元通過激活函數對輸入信號進行處理[3]。常用的激活函數有ReLU和Sigmoid函數。隱藏層的輸出可以通過相應的算法計算得到，如公式（1）所示。

（1）

式中：hj為第j個隱藏層神經元的輸出；f為激活函數；n為輸入節點的總數量；i為第一個輸入節點的索引；wij為權重；xi為第i個輸入節點的值；bj為偏置。

2.2.2.2.1 輸出層分類

最后一層為輸出層，其輸出節點數根據具體任務需求來設置。輸出層的神經元對隱藏層的輸出進行加權求和，并通過Softmax函數或其他適當的分類函數，最終得到分類結果[4]。

2.2.2.2.2 反向傳播與優化

利用反向傳播算法（Backpropagation）計算輸出與實際結果的誤差，反向調整網絡的權重和偏置，最小化誤差函數。經過多次迭代訓練，ANN能夠不斷優化參數，提高對輸電線路圖像缺陷的識別準確率。?

3 技術實施與應用

3.1 數據收集與預處理

在電力輸電線路巡檢中，應用人工智能圖像識別技術的關鍵步驟之一是數據的收集與預處理。本文采用無人機拍攝大量輸電線路圖像，并對這些圖像進行預處理，為后續的智能識別提供高質量的數據基礎。在數據收集過程中，須綜合考慮無人機的數量、拍攝角度以及光線條件等因素。無人機拍攝的具體參數設置見表1。

在收集到大量圖像數據后，進行預處理工作，以去除噪聲、增強細節，并進行聚類處理。圖像去噪處理采用了3種算法來提升圖像的質量和清晰度。對于中值濾波，選擇

3 ppi×3 ppi像素和5 ppi×5 ppi的局部窗口，并計算窗口內像素值的中值，以消除圖像中的脈沖噪聲。高斯濾波則使用標準差分別為0.5、1.0和1.5的高斯函數對圖像進行平滑處理，以減少高斯噪聲的影響。在去噪過程中，利用雙邊濾波來保留圖像的邊緣細節，將濾波直徑設置為15，顏色標準差和空間標準差均設置為75，以確保細節不被模糊。

為了突出圖像中的重要特征，筆者采用了頻域增強技術。首先，將圖像從空間域轉換到頻域，應用快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT）。然后，設計高通濾波器對頻域圖像進行處理，以增強高頻成分。最后，將圖像逆變換回空間域，恢復并強化圖像細節。

在完成去噪和增強后，采用K-Means算法對圖像進行聚類處理。具體步驟如下：從數據集中隨機選取初始聚類中心，計算每個數據點與聚類中心的歐氏距離，并將數據點分配到距離最近的聚類中心。然后，計算每個類別中數據點的平均值，生成新的聚類中心。重復上述過程，直到聚類中心不再變化或達到預設的迭代次數。

在實驗中，筆者使用了不同聚類數（例如K=10，K=20）進行嘗試，并比較了不同K值的聚類效果。最終確定，當K=15時能夠較好地平衡計算效率和聚類精度，聚類效果最好。這項參數設置能夠將具有相似特征的圖像歸為一類，為后續的智能識別提供基礎。

3.2 智能識別與分析

在電力輸電線路巡檢中，應用人工智能算法可以實現快速、準確的缺陷識別與分析，從而提高巡檢效率和準確性。本文采用ANN算法對預處理后的圖像數據進行智能識別。在進行智能識別之前，需要先進行邊緣檢測和圖像增強處理。

邊緣檢測是提取圖像中關鍵特征的重要步驟，常用的邊緣檢測算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。這些算法能夠有效地識別并突出圖像中的邊緣信息，從而凸顯輸電線路的結構特征。其中，運用Sobel算子進行邊緣檢測的計算過程如公式（2）所示。

（2）

式中：Gx為水平梯度卷積核；Gy為垂直度卷積核。

計算圖像在水平和垂直方向的梯度，以獲取邊緣的強度和方向信息。在完成邊緣檢測和圖像增強處理后，利用ANN進行缺陷識別。ANN由輸入層、隱藏層和輸出層構成，通過多層網絡結構模擬人腦的學習機制。系統結合人工神經網絡、邊緣檢測和圖像增強技術，對輸電線路圖像進行智能識別和分析，提高了巡檢效率和準確性，為電力系統的智能化運維提供了技術支持。

3.3 系統集成與部署

在電力輸電線路巡檢過程中，系統集成與部署是應用人工智能圖像識別技術的關鍵環節[5]。有效的系統集成能夠將各個技術模塊有機結合起來，構建成高效、穩定的巡檢系統。同時，對該系統進行合理的部署，能夠保證系統在實際運行過程中的可靠性。

3.3.1 系統架構設計

系統架構設計是系統集成的基礎。本文所設計的人工智能圖像識別技術系統由無人機數據采集模塊、數據預處理模塊、智能識別模塊以及結果顯示與存儲模塊組成。各模塊的具體功能見表2。

3.3.2 算法集成與優化

在系統集成過程中，算法的集成與優化至關重要。為了保證系統的高效運行，需要對各個算法模塊進行合理集成和優化。結合K-Means聚類算法和ANN的特性，本文設計了多算法協同的工作機制。在數據預處理階段，利用K-Means聚類算法對圖像進行分類。到了智能識別階段，則使用ANN對預處理后的圖像進行缺陷識別。將經過預處理和聚類的圖像數據輸入ANN的輸入層，輸入層的節點數根據圖像的像素數或提取的特征數來設定[6]。設計多層隱藏層，每層包含若干神經元，并采用ReLU激活函數來增強非線性特征提取能力。輸出層的節點數則根據識別任務的需求來設置，利用Softmax函數進行分類，最終輸出識別結果。

為了加快系統的響應速度，筆者采用了并行計算技術。將數據預處理和智能識別的計算任務分配到多個處理器或計算節點中，并行執行。采用多節點并行計算集群的方法，利用GPU加速器，保證各節點之間的數據傳輸和任務協調高效進行。并行計算的應用縮短了處理時間，提高了系統的實時響應能力。通過這些優化措施，保證了系統在實際運行過程中的高效性和可靠性，提升了電力輸電線路巡檢的智能化水平。

3.3.3 系統部署與運行

為滿足系統的計算需求，并且保證系統高效運行，本文選擇相關硬件設備和網絡環境配置，配置參數見表3。

為保證系統長期、穩定運行，本文制定了詳細的運行維護計劃和應急預案。運行維護計劃包括硬件檢查、軟件更新以及性能優化。每周檢查一次硬件設備，保證服務器和GPU正常運行。每月更新系統和算法模型，保證應用最新技術。定期優化算法模型，提高識別效率和準確性。應急預案包括備份機制以及故障處理。每天自動備份系統數據，保障數據安全。建立故障響應小組，制定詳細的應急預案，當硬件出現故障或網絡中斷時能夠快速響應并處理。經過部署，保證了系統在實際應用中的高效性和可靠性，提升了電力輸電線路巡檢的智能化水平和工作效率。

4 案例效果評估

4.1 評估方法以及條件

為評估人工智能圖像識別技術在電力輸電線路巡檢中的應用效果，確定系統在實際巡檢中的識別效率，本文設計了詳細的評估方法，并設定了評估條件，包括數據準備、試驗設置以及測試環境設計。本文選取了某地總長50 km的輸電線路作為測試樣本，該線路穿越了山區、森林等復雜地形。為了對比傳統人工巡檢和人工智能技術巡檢的識別速度，本文在相同工作量的情況下，分別記錄了使用這2種方法所需的時間。

測試在光線充足和光線不足2種環境中進行，以評估系統在不同光線條件下的表現。評估條件還包括時間周期、人員配置以及數據記錄方式。評估周期設定為1個月，期間涵蓋了不同的天氣和光線條件，以全面評估系統在各種環境中的表現。

傳統人工巡檢團隊由5名經驗豐富的巡檢員組成，以保證人工巡檢結果的準確性。在對比試驗過程中，筆者詳細記錄了每個環節的數據，包括識別時間、識別結果、誤檢和漏檢情況以及成本等，以保證評估結果的可靠性和可重復性。

4.2 識別效率提升

在電力輸電線路巡檢過程中，識別效率的提升是衡量人工智能圖像識別技術應用效果的關鍵指標之一。本文引入了先進的人工智能算法對系統進行優化，有效提高了識別效率。識別速度和準確率的對比結果見表4。

由表4可知，ANN能夠利用其多層網絡結構對圖像中的特征進行深度學習和識別。CNN則憑借其強大的特征提取能力，通過多層卷積和池化操作，進一步提升了識別的準確性和效率。在試驗中，本文將人工智能技術的識別速度與傳統方法進行了對比，結果見表5。

試驗結果表明，采用人工智能技術后，識別任務所需時間顯著減少，識別準確率顯著提高。即使在復雜環境和弱光條件下，準確率仍然保持在90%以上，證明了人工智能技術在輸電線路巡檢中的顯著優勢。使用人工智能技術不僅可以大幅縮短巡檢時間，還能有效提高識別準確率，降低人力成本，從而全面提升工作效率。

5 結語

本文研究了人工智能圖像識別技術在電力輸電線路巡檢中的應用，構建了一個高效、準確的巡檢系統，有效提高了巡檢效率和識別準確性，帶來了更高的經濟效益。人工智能識別技術在電力行業中展現出廣闊的應用前景，為提升電力系統的智能化管理水平奠定了基礎。

參考文獻

[1]向志威，楊大偉，景康，等.智能圖像識別技術在輸電線路巡檢中的應用[J].電子技術，2023，52（6）：240-241.

[2]林國安，裴慧坤，周偉才.基于圖像識別技術的輸電線路智能巡檢系統研究與應用[J].智能城市，2016，2（12）：262.

[3]陳勇，林浩.關于電力輸電線路遠程智能巡視控制設備的研究[J].信息與電腦（理論版），2013（22）：33-34.

[4]李冠霖.人工智能圖像識別技術在電力系統中的應用[J].信息記錄材料，2023，24（12）：80-82.

[5]王麗媛.人工智能中的圖像識別技術分析[J].集成電路應用，2023，40（3）：286-287.

[6]姜莉.基于人工智能的圖像識別技術分析[J].電子技術，2023，52（5）：56-57.