关键词： 输电线路巡检   深度学习   YOLO   可视化界面  

摘要： 输电线路缺陷危害显著。功能上,短路、断路会导致电力传输受阻,引发区域停电,影响居民生活与工业生产;安全方面,漏电、放电易引发火灾、触电等事故,威胁人身与财产安全;经济角度,缺陷加速线路老化,大幅增加维护成本,同时停电造成的经济损失巨大,严重影响电网运行稳定性与可靠性。输电线路的缺陷包括绝缘子破损与闪络、防震锤掉落与锈蚀以及异物入侵,为了及时发现并处理这些缺陷,将自动化识别技术应用于无人机对输电线路进行巡检至关重要。为解决此问题。开展以下研究: (1)提出改进YOLOv8s的检测算法。针对传统算法在处理多尺度目标时,检测精度较低的问题,研究工作首先聚焦于精心构建了一个涵盖绝缘子、防震锤以及异物等多种典型缺陷的数据集,然后提出改进YOLOv8s算法。该算法通过引入动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution,DSConv)、重参数化泛化特征金字塔网络(Re-parameterized Generalized Feature Pyramid Network,RepGFPN)和大选择性核注意力模块(Large Selective Kernel Block,LSKBlock)的策略,提高了该模型在对多尺度目标的检测任务中,展现出极高的检测效率。改进模型的检测平均精度均值提升到了93.00%,与基线模型相比提高了2.4%,与YOLOv7模型相比提高了3.7%。 (2)提出改进YOLOv11s的检测算法。针对目前主流目标检测算法在处理同一场景下多类型缺陷以及微小缺陷时,检测精度较低的问题,提出了基于改进YOLOv11s的目标检测算法。该算法引入了一种轻量化卷积模块(Group Shuffle Convolution,GSConv)、优化Inner＿SIoU(Inner Structural Intersection over Union)损失函数和空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP),显著提高了模型的检测精度。结果表明,改进YOLOv11s算法的平均精度均值提升到了97.8%,与基线模型相比提高了8.8%,与其他学者改进的YOLOv11n模型相比,提高了8.3%。在复杂背景下对多类型缺陷目标以及微小缺陷的检测能力明显增强。 (3)为了能将检测结果直观地展现在用户面前,本文使用Qt和PySide6作为开发框架,设计了一款能够高效处理输电线路各类缺陷图像数据的图像识别软件,极大地提升了用户交互体验,让用户能够更便捷、清晰地获取检测信息。

关键词： SE模块   改进CNN   输电线路   施工危险   自动检测系统  

摘要： 传统输电线路施工危险检测系统受到噪声影响，导致施工危险检测准确性下降，为此，研究一种融合压缩和激励网络（squeeze-and-excitation,SE）模块和改进卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的输电线路施工危险自动检测系统。将系统框架分为数据采集层、数据处理与分析层以及预警与响应层。通过在施工现场无人机搭载摄像头采集现场图像，利用通用分组无线业务（general packet radio service,GPRS）无线传输设备将采集到的图像传输到远程监控中心，远程监控中心接收图像并实施预处理，通过融合SE模块和改进CNN的检测模块识别施工危险源并以此实现危险预警。结果表明，所设计系统的杰卡德系数值为0.927，检测结果更靠近实际结果，在检测准确性方面表现较好。

关键词： MobileNetV2   语义分割   绝缘子   输电线路巡检   深度学习   计算机视觉  

摘要： 目的 针对输电线路巡检航拍图像绝缘子分割精度不高、边缘端设备算力有限以及模型参数量大、实时性不足等问题，提出一种基于MobileNetV2的轻量级输电线路绝缘子分割网络ISNet。方法 首先，采用轻量级的MobileNetV2作为编码器骨干网络，从输入图像重提取多尺度特征；其次，提出一种新的多样化特征聚合模块（DFAM），通过具有不同卷积核的卷积层、通道注意力和空间注意力机制，聚合多样化的空间位置信息和高级语义信息；最后，设计多级对称解码器（MSD）融合来自同一层编码器和上一步解码器的输出特征，以此生成最终预测图。结果 实验结果表明，本文方法在航拍图像绝缘子分割数据集上表现优异，在mIoU指标上，ISNet达到了90.9%，相比DeepLabV3plus和SegFormer，分别提高了5.2%和1.2%；在mPA指标上，ISNet达到了93.6%，相比DeepLabV3plus和SegFormer，分别提高了5.2%和0.8%。此外，本文方法在单张NVIDIA RTX 3090 GPU上的推理速度可达71.2 F/s，参数量仅为3.1 M，浮点运算量（FLOPs）仅为21.2 G（输入图像大小为1 024×1 024），优于目前主流的语义分割方法。结论 ISNet在提升模型的轻量化和实时性的同时，可实现最佳的分割精度。

关键词： 输电线路   山区   巡检   北斗  

摘要： 本文针对复杂地形山区长距离输电线路巡检难题，提出一种基于北斗导航与无线通信一体化的智能巡检系统方案。该系统通过高精度振动传感器、自组网通信、北斗高精度定位以及边缘智能分析等核心技术，实现了输电线路的全天候、全地形、长距离高效巡检。实验结果表明，该系统大幅提升了巡检效率和缺陷检出率，为复杂环境下输电线路运维提供了新思路和新方法。

关键词： 大数据分析   输电线路   故障预测   继电保护   策略优化   数据采集   特征提取  

摘要： 聚焦于输电线路故障预测与继电保护策略优化，利用大数据分析技术挖掘输电线路运行数据中的潜在信息。通过数据采集、预处理、特征提取与模型构建，实现对故障的精准预测，进而基于预测结果优化继电保护策略，提高输电线路运行的可靠性与稳定性，降低故障损失与维护成本，为电力系统的安全稳定运行提供有力支撑。

关键词： 输电线路   毫米波雷达   移动侦测监拍装置   关口前移   微信告警  

摘要： 由于当前输电线路杆塔上安装的可视化监拍装置存在监拍盲区，且排查施工隐患依赖人工，会造成施工隐患不能够及时发现和遗漏报送的问题。针对这一问题，设计了一种基于毫米波雷达的输电线路移动侦测监拍装置，该装置变被动间隔监拍为主动侦测监拍，可实现对施工隐患的主动侦测，将施工机械发现的关口前移，消除盲区，且由系统自动进行图像识别发现施工机械后通过微信告警直接推送给相关人员处理。该装置既消除了监拍盲区，又能够有效避免人工漏报，保障了线路安全。

关键词： 机载激光雷达   工况模拟   电力线模型压缩  

摘要： 极限工况下架空输电线路树障隐患检测是机载LiDAR电力巡检的关键任务，针对目前极限工况下树障检测需要将工况电力线曲线转化为数据量巨大的离散点集，导致树障检测计算效率较低的问题，提出一种输电线路工况模拟电力线模型压缩构建方法。首先，在极限工况下树障检测采用区域线段代替离散点集，解决了传统方法需要密集电力线离散点集的弊端；其次，采用点到区域线段的垂直距离作为过滤约束条件，在保证树障检测计算精度要求的基础上实现电力线模型的压缩。实验表明，该方法能在极限工况下保证树障隐患检测精度，并大幅度提升树障隐患检测的计算速度，具有较强的工程应用价值。

关键词： 输电线路   巡检机器人   PLC   防振锤复位   断线修复  

摘要： 输电线路的定期巡检是使其长期稳定运行的重要保障，为解决传统人工巡检方式存在的劳动强度大、工作效率低且成本高等问题。设计了一种基于可编程逻辑控制器（programmable logic controllers,PLC）的输电线路自动巡检机器人系统，重点针对机器人巡检作业中防振锤复位和断线修复控制问题进行研究，将手动与自动控制模式相结合，采用经典的比例-积分-微分（proportional-integral-derivative,PID）控制算法参与控制。实验结果表明，设计的输电线路巡检机器人修复控制系统能够准确实现防振锤自动复位和断线自动修复，得到较好的控制效果。该系统对巡检机器人代替传统人工巡检方式、减轻巡检人员的劳动强度、提高输电线路管理和维护的自动化水平具有重要意义。

关键词： 输电线路   远程监测   目标识别算法   局域网通信  

摘要： 为解决输电线路放线过程中存在的监测难题，设计了一套以云台摄像机作为前端传感器，以深度学习技术作为目标识别与追踪算法，以通信局域网和监视管理平台作为后端的实时监控和远程统一管理系统。该系统能够快速检索架空线故障，有效降低了放线成本，提升了作业效率，为输电线路安全运行提供了保障，也为输电线路运维管理提供了新的技术手段和管理模式。

关键词： 光纤传感   输电线路   杆塔倾斜   预警系统   无线通信网络   解调仪  

摘要： 为避免输电线路杆塔受环境等因素影响出现倾斜,设计基于光纤传感的输电线路杆塔倾斜预警系统。利用光纤光栅倾角传感器采集输电线路杆塔状态光信号数据,光信号经解调仪解调为电信号数据后,由LoRa无线路由器将电信号数据传输至LoRa集中器集中处理,经GPRS无线网将处理后的数据传输至微控制器,微控制器采用力学计算方式运算接收到的数据,获取输电线路杆塔倾斜角度,并传输至倾斜预警模块对比杆塔倾斜角度运算结果与预设预警范围,对超出预警范围的输电线路杆塔进行倾斜预警。结果表明,该系统可确定输电线路杆塔倾斜角度,并及时预警。