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基于跨行业数据融合的输电线路通道视频监控系统

来源:null  发布日期:2021-02-18     点击数:2

基于跨行业数据融合的输电线路通道视频监控系统

余快,刘永成,许士宏

(国网上海市电力公司检修公司,武宁路600号,200042

 

  要:由于输电线路长达数十到数百千米,且输电线路通道环境复杂,而人工巡线无法全方位、全时段对输电线路通道环境进行巡查工作。因此,视频监控技术被逐渐应用在监控输电线路通道环境上。随着视频监控技术不断的应用在输电线路中,发现存在图片过多、图片质量不高等问题。针对目前输电线路通道环境监控的需求,本文提出基于跨行业数据融合的输电线路通道视频监控系统。首先,本文构建跨行业数据融合输电线路通道环境视频监控系统,实现跨行业数据互联、共享,以获得更为详细的输电通道内施工机械信息;其次,本文建立输电线路安全隐患知识图谱为跨行业信息检索提供基础,最后本文设计了基于大数据的输电线路通道环境数据信息挖掘模型,能够快速、批量的解决输电通道监控图像处理,提高监控装置对施工机械的识别质量。通过实验,验证了本方法的可行性。

关键词:视频监控、输电线路、跨行业、数据融合

 


0  引言

随着社会经济的快速发展,各行各业对电力供应的质量和可靠性提出了更高的要求。由于输电线路所处的环境复杂,具有不确定性,受所处地理环境和外部因素影响很大。同时,全国正处于大建设时期,各地建筑、河道、道路等施工容易对输电线路造成外力破坏,导致线路跳闸,甚至人员伤亡事故。而运维人员人数有限,无法全方位、24小时对输电线路进行实时巡视监测。因此开发高效、稳定的输电线路视频监控系统有利于输电线路的安全稳定运行,并且能够提高工作人员的运维管理质量,有着极其重要的作用。

目前,输电线路通道环境的视频监控系统还处于发展状态,很多问题都没有得到根本性的解决。文献[1]提出了一种基于立体成像系统的架空输电线路通道监测方案,能够测得真实空间距离。文献[2]提出了一种以双目视觉技术为基础的输电线路监控区域建模方案,详细介绍了以“点-线-面-体”递进方式进行输电线路监控区域建模的过程和监控点位置的判断方法。文献[3]提出基于图像识别技术的输电线路智能监控系统实现了对输电线路现场的24小时实时监控预警。文献[4]提出了基于深度学习的输电通道危物辨识技术,识别和判断输电通道及其周围环境中可能造成故障的危险物体, 并在图像中标注出危险物体的种类和位置。文献[5]提出了基于红外三鉴探测技术的智能监测模型满足不同场站条件下的建设需求。本文利用大数据视频监控技术,以跨行业数据融合为核心,以知识图谱为基础,结合大数据挖掘技术,可以高效解决输电线路运维中出现的问题,进一步提高输电线路的运维管理水平,保证输线路的稳定运行。

1 大数据背景

1.1 大数据概念

大数据是采用信息技术的方法,对以往数据处理方式不能够处理的数据进行处理[6]。大数据技术是当前信息技术中最为便捷的一种技术,在很多方面都有着非常重要的应用,比如信息采集方面、信息管理方面、存储方面、信息分析方面等等。在信息提取中,大数据技术可以更加快捷有效的将有用的数据更加快速地提取出来,在信息领域方面提高了效率[7]

1.2 数据融合

数据融合的实质是针对多来源、多维度、多形态的复杂海量数据进行碰撞关联以及线索分析,寻求和发掘数据的价值,进而提取优化的管理模式和技术路线,以发掘提取低价值密度数据的价值,提高数据的可利用率[8]。为此,电网企业需立足自身数据资产以及与外部数据的关联能力,将大数据技术与具体业务场景相结合,发挥数据挖掘的巨大作用[9]

2 跨行业数据融合的输电线路视频监控系统构架

2.1传统输电线路通道监控构架

输电线路智能监控设备一般安装在输电线路塔身上,在一定高度上对输电线路周围环境进行监控,通过通信链路将采集的视频及图像信息上传至系统服务器[3]。系统服务器通过图像识别程序,对图像进行实时判定分析。当程序判定输电通道内存在可能对输电线路造成危害的大型施工机械时,系统就会触发报警程序,并且将相关信息自动推送给运维工作人员。如果输电线路通道内不存在隐患,系统判定线路环境正常,不会触发报警程序。系统会将监控设备采集的视频及图像进行存档,并根据设定的时间间隔截取图片,推送至公众号,工作人员通过系统后台直接访问,或者通过微信进行查看,以便根据实际需要实时动态掌握施工现场信息。系统逻辑流程图如图1所示。

1 系统逻辑流程图

传统的监控系统存在推送至运维人员的无效报警图片多,图片质量不高的问题,并且发现当监控装置在线路通道环境过于复杂的背景下报送报警图片时,运维人员无法及时有效的找到施工机械的具体位置。

2.2跨行业数据融合输电线路通道视频监控系统构架

关于传统输电线路通道环境监控视频无法定位施工机械具体位置的问题,本文提出基于跨行业数据融合的输电线路通道视频监控系统。

通过与交通部门、百度等联合,建立数据共享机制,从而获得输电线路通道环境附近的监控信息。当在输电通道视频监控中发现可能对输电线路造成危害的施工机械,能够快速得到相应施工信息,运维人员能够迅速做出响应,避免事故的发生。

GA/T1400规定了四个开放接口来实现应用平台、视图库、分析设备/系统、采集设备或系统等四 大组成部分之间的互联互通[10]。(1)采集接口:用于视图库与采集设备、采集 系统、分析系统之间数据的交互。(2)数据服务接口:用于视图库与应用平台、分析系统、其他信息系统等之间数据的交互。(3)分析接口:用于分析系统与应用平台之间 数据的交互。(4)级联接口:用于视图库与视图库之间数据的交互。

构建基于跨行业数据融合的输电线路通道视频监控系统,实现前端-数据-算法-应用的解耦:(1)塔上摄像机通过采集接口接入视图库,实现前端的解耦;(2)所有输电线路通道下方的施工器械数据统一存储在视图库中,实现数据的解耦;(3)施工器械特征二次识别(算法)系统通过数据服务接口与视图库连接,通过订阅通知机制即时获取需要二次识别的施工器械图片,并将识别结果及时回传给视图库,在视图库中完成前后端识别结果的合并,从而实现算法的解耦;(4)视图库通过数据服务接口对分析系统和各类应用平台提供服务,并可通过级联接口向上级视图库上传数据,实现应用的解耦(如图 2 所示)。

2 输电线路通道环境监控大数据智能应用系统

3 构建输电线路安全隐患知识图谱

根据跨行业的数据融合,本文构建输电线路安全隐患知识图谱,能够统一数据管理及数据服务,即将跨行业数据转换成输电线路环境通道监控的需求。

输电线路安全隐患知识图谱构建流程包括以下3个步骤:1)隐患知识抽取:从数据源中抽取隐患知识,其中包括实体抽取,属性抽取和关系抽取;2)隐患知识融合:在多个数据源之间进行实体匹配,实现多个不同数据源的知识融合;3)输电线路通道安全隐患知识图谱:实现安全隐患的具体化。输电线路通道安全隐患知识图谱构建流程图如图3所示。

3 输电线路安全隐患知识图谱构建流程

3.1数据源

由于输电线路安全隐患数据来源比较单一,主要从以下数据源中抽取:

输电线路视频图像数据库:电线路视频图像数据库储存着丰富的输电线路通道环境安全隐患图像,专业信息全面。

交通部门共享数据库:交通部门共享数据库内,有着关于施工机械所述公司、使用单位、牌照、电话号码等全面的信息。

百度百科:作为目前规模最大的中文知识文知识百科全书,包含了各种丰富的行业信息,对输电线路安全隐患方面的信息数据描述比较丰富和完整,更新速度快[11]

3.2输电线路安全隐患知识图谱

根据图3将数据库进行融合,构建输电线路安全隐患知识图谱,并以清晰,直观,有效的方式展示,为运维工作人员提供安全隐患信息。

其中结点表示安全隐患的各类信息,在图谱中用圆形表示;信息之间的关系用带标注的直线表示,直线的长度表示安全隐患的信息关键程度。直线越短表示信息越重要,如图4

4 泗新5151线23-24号塔线下安全隐患知识图谱

通过输电通道监控设备识别输电通道内有吊车施工,根据输电线路安全隐患知识图谱快速得到该吊车的施工内容、施工单位等一系列关联信息,并将这些关联信息提供给运维人员,帮助运维人员快速了解现场情况,保证输电线路的安全运行。

4 基于视频大数据的输电线路通道环境数据信息价值挖掘模型设计

基于视频大数据的输电通道环境数据信息价值挖掘模型利用目标分类识别信息加以实现。

 第一步,使用CRBM模型[12]在时间域和空间域上分别构造输电线路通道环境数据信息价值挖掘模型,并合并成为一个深度置信网络。

第二步,把一个视频作为时空深度置信网络输入,进行分层处理,自下向上,逐层累计,在逐渐变大的区域内挖掘出时空模式。该模型的网络包括有交替的时空合并层[2,3]

 第三步,在第一层中,输入为一个 帧的视频,记做 。在每个时间点t,每个空间。CRBM模型把一帧大小为 的图像v作为输入,并输出一组响 应,记做p,其大小为 。其中W 图像滤波器的集合,并且在所有空间CRBM模型中共享。每个 都代表空间CRBM模型中的一组最大值合并单元[4]

第四步,网络的第二层设置为一个时域合并层,输入是从空间合并层得到的低分辨率的图像序列 ,输出则是一个更短的序列 。图像位置为 的每个像素都在时间轴上累计,从而形成长度为 的时间序列

第五步,每个时间序 都被输入到一个 CRBM模型里,然后与时域滤波器 卷积。与空间 CRBM模型相类似,时域CRBM模型使用了一系列滤波器

第六步:时域最大值合并层有一共 CRBM模型,因为图像帧中的每个像素都在不同时间上采集,并通过一个CRBM模型处理。

第七步,给定一个在空间坐标为 的像素上的时域序列,记做 ,则时域CRBM模型输出 为一组更短的序列,其大小为

第八步,对每个像素重新安排进原始两维的图像空间分布。得到的最终的时域空间分布,是一列更短的低分辨率图像序列

5 案例分析

本文以上海电网为例,通过在输电铁塔上安装监控设备,对输电线路通道环境进行实时监控。当发现输电线路通道内存在会对输电线路产生危害的大型施工机械时,触发报警程序,系统将会对该隐患进行标注,并将相关信息自动报送给相应的运维工作人员。通过安装摄像头遮雨板和使用专用夹具固定等措施该智能监控系统持续稳定运行经受住了暴雨、台风等恶劣天气的考验。识别效果如图5所示。

5 输电线路通道环境监控实例

通过实验对比分析,相比起传统的监控设备,改进后的监控设备对输电线路通道环境内安全隐患的识别正确       率达到了95%,对非安全隐患的误判率降低至5%。并且运维人员能够第一时间通过监控系统得到安全隐患的工程名称、施工单位、联系电话等详细信息,使得运维工作人员在第一时间进行安全告知,避免了跳闸危险,保证了输电线路的可靠运行。

6 结论

大数据技术是输电线路通道视频监控的重要技术手段,能够帮助输电线路运维人员提高运维管理水平。本文基于跨行业数据融合,构建输电线路通道视频监控系统,将输电线路监控装置与其他行业进行跨行业数据融合,相比较传统的输电线路视频监控系统能够得到更多关于输电线路安全隐患的相关信息;其次,本文建立输电线路安全隐患知识图谱,监控系统在捕捉到输电线路通道环境内的安全隐患时,通过知识图谱对安全隐患的相关信息进行全方位的了解,对输电线路通道环境全面掌控;最后,本文采用大数据挖掘技术对监控系统进行数据分析,能够快速处理安全隐患,保证运维人员能够在第一时间得到安全隐患的详细信息。

结合跨行业数据融合的输电线路视频监控系统应用结果。本文发现在实际应用中,夜间的输电线路通道环境监视仍处于监控盲区,以及一些细小异物的监控仍处于。在今后的工作中,主要的研究方向有:①训练识别风筝线等细小异物的能力;②增加监控装的夜视效果,能在无光或者微光下对输电线路通道环境进行监控。

参考文献:(范例:如模板第3段中的文献标识如下)

[1] 杨健晟,刘晓波,黄俊杰,杨楠.基于立体成像系统的架空输电线路通道监测[J].贵州大学学报(自然科学版),2019,36(03):81-85.

[2] 黄俊杰,刘晓波,敖宇,胡丹晖,方圆.  基于输电线路通道的双目视觉监控方案的研究[J]. 电气自动化. 2019(01).

[3] 徐振磊,曾懿辉,郭圣,邵校嘉,麦俊佳,胡壮丽.基于图像识别技术的输电线路智能监控系统应用[J].计算机系统应用,2020,29(01):67-72.

[4] 杨可林,许永盛,李鹏.深度学习在输电通道危物辨识技术中的应用[J].广东电力,2019,32(09):49-55.

[5] 朱永胜,朱晓文,张博,廖鹏飞,陈炫圯,彭姝迪.输电线路防外力破坏监测系统研究[J].电工技术,2019(23):26-27+30.

[6] 陈雁, 卿济民, 林必毅. 大数据技术在视频监控中的应用[J]. 软件, 2018(11):72-76.

[7] 邵振峰, 蔡家骏, 王中元, et al. 面向智能监控摄像头的监控视频大数据分析处理%Analytical Processing Method of Big Surveillance Video Datar Based on Smart Monitoring Cameras[J]. 电子与信息学报, 2017, 039(005):1116-1122.

[8] 杜磊,王党卫,姚迪.多源目标数据融合方法设计与实现[J].科技信息,2011(13):27-28.

[9] 张雨,吴永欢.电网大数据跨行业数据融合交互途径研究[J].机电信息,2018(03):74-76.

[10] 赵问道, 赵源. “视频监控大数据+人工智能”统一、开放的落地架构[J]. 中国安防, 2018(11):112-119.

[11] 邹银凤. 知识图谱构建中的多数据源实体匹配研究[D].

[12] 杨海根, 芮筱亭, 刘怡昕, et al. 基于MBDyn的多体系统动力学可视化仿真软件[J]. 南京理工大学学报(06):11-17.

               

作者简介:

  快(1993.10-),男,籍贯浙江省台州市(县)人,职称助理工程师,从事输电线路运维工作,E-mail499646121@qq.com

成(1983.10-),男,籍贯上海人,职称助理工程师,从事输电线路运维工作,E-mail499646121@qq.com

宏(1994.10-),男,籍贯浙江省台州市(县)人,职称助理工程师,从事输电线路运维工作,E-mail499646121@qq.com

 

注:(作者联系方式:余快,13816009846499646121@qq.com,武宁路600号,200042

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


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