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基于无人机的配电导线断股缺陷检测系统设计与实现.docx
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2023-02-23
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基于无人机的配电导线断股缺陷检测系统设计与实现.docx
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摘要
配电导线的状态对用电需要和用电安全而言有着重要的意义,当配电导线处于断股状态时,将可能
导致严重用电事故。传统断股检视方法常依赖于人工,费时费力。为此,本文设计与研发了一套基
于无人机影像的配电导线断股缺陷实时在线检测系统。该系统利用无人机获取配电导线影像,通过
WiFi 和 WinSock 机制完成影像数据传输;采用 FCN 网络而对获取的影像进行图像分割,仅保留
导线信息。针对断股导线特有的图像特征,采用滑动窗口思想,沿导线轴向方向提取窗口内的图像
特征参数,查找异常特征参数窗口,从而实现断股导向的自动检测。最后基于实测数据对系统的实
验效果进行了验证.结果表明数据传输保持稳定、配电导线断股智能识别准确性高,所设计和研制
的系统对配电导线安全检查有重要意义。
Abstract
The state of the transmission wire is of great significance to the electricity demand
and safety of electricity use. When the transmission wire is in a broken strand state,
it may cause serious electricity accidents. Traditional methods of checking stock
broken often rely on manual labor, which is time-consuming and labor-intensive. In
view of it, this paper designs and develops a real-time online detection system for
broken strands of power transmission wires based on UAV images. The system uses
drones to obtain images of power transmission wires, completes image data
transmission through WiFi and WinSock mechanisms and then FCN network is used
to segment the acquired image, only with the strands information retained.
According to the unique image features of broken strand wire, the idea of sliding
window is used to extract the image feature parameters in the window along the
axial direction of the wire, and find the abnormal feature parameter window, so as
to realize the automatic detection of broken strand. Finally, the experimental results
of the system are verified based on the measured data. The results show that the
data transmission remains stable, the detection accuracy of the broken strands is
high, and the designed and developed system is of great significance to the safety
inspection of the transmission wire.
译
关键词
无人机; 导线断股检测系统; 全卷积网络
Keywords
UVA(unmanned aerial vehicle); broken strand detection system; fully convolutional
network
译
近年来无人机技术日趋成熟,应用范围越来越广泛。电力系统领域应用无人机来进行配电导线的巡
检已经成为一种成熟稳定的新型作业方式
[1- 4]
。相比传统的人工巡检方式,该方式极大地提高了工
资源评论
- m0_744171542023-12-04感谢大佬分享的资源,对我启发很大,给了我新的灵感。
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