(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211461258.2 (22)申请日 2022.11.18 (71)申请人 东北电力大 学 地址 132012 吉林省吉林市船 营区长春路 169号 (72)发明人 崔金栋　包晨瑞　孙亮　辛业春　 李晨雨　刘珊珊　刘座铭　胡翔　 姚海燕　 (74)专利代理 机构 西安合创非凡知识产权代理 事务所(普通 合伙) 61248 专利代理师 黄海红 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 10/24(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/77(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G01N 21/88(2006.01) G01N 21/952(2006.01) (54)发明名称 基于无人机的电网巡 检自动化方法及系统 (57)摘要 本发明涉及自动控制技术领域， 具体涉及基 于无人机的电网巡检自动化方法及系统， 包括： 图像采集模块、 图像处理模块和控制无人机巡检 模块， 具体的是， 获取目标绝缘子图像的连通域， 根据目标绝缘子的连通域中每列像素点的数量 得到对应目标绝缘子的连通域中的所有绝缘片 区域； 获取目标绝缘子的连通域中每个绝缘片区 域中的缺陷区域； 绘制散点图， 根据散点图获取 目标绝缘子的连通域中的缺陷为真实缺陷的第 一概率； 获取目标绝缘子的连通域中的缺陷为真 实缺陷的第二概率； 获取存在疑似缺陷的目标绝 缘子的连通域， 根据存在疑似缺陷的目标绝缘子 的连通域所在位置控制无人机进行巡检， 本发明 提高了无 人机巡检效率。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 115512252 A 2022.12.23 CN 115512252 A 1.基于无 人机的电网巡检自动化方法， 其特 征在于， 包括： S1、 利用无人机采集电网区域图像， 对电网区域图像进行语义分割得到绝缘子图像， 对 绝缘子图像进行阈值分割得到存在疑似缺陷的目标绝 缘子的连通 域； S2、 根据目标绝缘子的连通域中每列像素点的数量得到对应目标绝缘子的连通域中的 所有绝缘片区域， 获取对应目标绝缘子的连通域中每个绝缘片区域中的疑似缺陷区域， 根 据每个绝缘片区域的编号和对应绝缘片区域中疑似缺陷区域的面积绘制散点图， 获取散点 图中所有点的主成分方向， 根据散点图中所有点的主成分方向得到对应目标绝缘子的连通 域中的疑似缺陷为真实缺陷的第一 概率； S3、 获取目标绝缘子的连通域中每个绝缘片区域中的疑似缺陷区域的中心点的主方向 线， 获取每个绝缘片区域中的疑似缺陷区域的中心 点与对应目标绝缘子的连通域中每个绝 缘片区域中的疑似缺陷区域的中心点的主方向线的垂距， 并得到垂距序列， 计算该垂距序 列的离散系数， 根据离散系数得到对应目标绝缘子的连通域中的缺陷为真实缺陷的第二概 率； S4、 根据目标绝缘子的连通域中的缺陷为真实缺陷的第一概率、 第二概率与预设概率 阈值得到存在疑似缺陷的目标绝缘子的连通域， 获取存在疑似缺陷的目标绝缘子的连通域 在电网区域图像中的位置， 根据存在疑似缺陷的目标绝缘子的连通域在电网区域图像中的 位置控制无人机靠近该位置的绝缘子， 并采集该位置的绝缘子近景图像， 根据近景图像判 断该位置的绝 缘子中是否存在真实缺陷。 2.根据权利要求1所述的基于无人机的电网巡检自动 化方法， 其特征在于， 所述目标绝 缘子的连通 域中的所有绝 缘片区域是按如下 方法确定： 获取目标绝 缘子的连通 域中每列像素点的数量， 并得到每列像素点数量序列； 设置数量阈值， 根据数量阈值得到数量序列中绝缘片区域的像素点数量， 将数量序列 中绝缘片区域的像素点数量对应到目标绝缘子的连通域得到目标绝缘子的连通域中的所 有绝缘片区域。 3.根据权利要求1所述的基于无人机的电网巡检自动 化方法， 其特征在于， 所述散点图 是按如下 方法确定的： 以目标绝缘子的连通域中的所有绝缘片区域的编号为横坐标， 每个绝缘片区域中的疑 似缺陷区域的面积为纵坐标绘制散点图。 4.根据权利要求1所述的基于无人机的电网巡检自动 化方法， 其特征在于， 所述散点图 中所有点的主成分方向是按如下 方法确定的： 利用PCA算法和散点图中所有点的坐标 得到散点图中所有点的主成分方向。 5.根据权利要求1所述的基于无人机的电网巡检自动 化方法， 其特征在于， 所述根据散 点图中所有点的主成分方向得到对应目标绝缘子的连通域中的疑似缺陷为真实缺陷的第 一概率的方法是： 获取散点图中所有点的主成分方向与90 °的比值， 将该比值作为对应目标绝缘子的连 通域中的缺陷为真实缺陷的第一 概率。 6.根据权利要求1所述的基于无人机的电网巡检自动 化方法， 其特征在于， 所述获取目 标绝缘子的连通 域中每个绝缘片区域中的疑似缺陷区域的中心点的主方向线的方法是： 获取目标绝 缘子图像的连通 域中所有缺陷区域中心点的像素点 坐标；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115512252 A 2根据目标绝缘子图像的连通域中缺陷区域中心点的像素点坐标及PCA算法得到每个目 标绝缘子图像的连通 域中缺陷区域中心点的主成分方向； 将最大特征值对应的主成分方向作为该目标绝缘子 图像的连通域中缺陷区域中心点 的主方向； 该目标绝缘子图像的连通域中缺陷区域中心点的主方向所在的直线为目标绝缘子的 连通域中每个绝缘片区域中的疑似缺陷区域的中心点的主方向线。 7.根据权利要求1所述的基于无人机的电网巡检自动 化方法， 其特征在于， 所述根据离 散系数得到对应目标绝 缘子的连通 域中的缺陷为真实缺陷的第二 概率的方法是： 将离散系数作为指数函数的指数对离散系数进行归一化得到归一化后的值， 将归一化 后的值作为对应目标绝 缘子的连通 域中的缺陷为真实缺陷的第二 概率。 8.根据权利要求1所述的基于无人机的电网巡检自动 化方法， 其特征在于， 所述得到存 在疑似缺陷的目标绝 缘子的连通 域的方法是： 若p1＞0.8且p2＞0.8， 则该目标绝 缘子的连通 域中存在真实缺陷； 若p1＜0.4且p2＜0.4， 则该目标绝 缘子的连通 域中不存在缺陷； 若0.4＜p1＜0.8且0.4＜p2＜0.8， 则该目标绝 缘子的连通 域中存在疑似缺陷； 获取所有0.4＜p1＜0.8且0.4＜p2＜0.8的目标绝缘子的连通域得到存在疑似缺陷的 目标绝缘子的连通 域。 9.根据权利要求1所述的基于无人机的电网巡检自动 化方法， 其特征在于， 所述根据近 景图像判断该位置的绝 缘子中是否存在真实缺陷的方法是： 将近景图像传输到地面终端得到传输后的近景图像， 利用训练神经网络对传输后的近 景图像进行检测得到该传输后的近景图像中的绝 缘子上的疑似缺陷为真实缺陷或污 渍。 10.基于无人机的电网巡检自动化系统， 采用如权利要求1 ‑9所述的电网巡检自动化方 法， 其特征在于， 包括： 图像采集模块， 用于利用无 人机采集电网区域图像； 图像处理模块， 包括： 第一计算单 元和第二计算单 元， 其中： 第一计算单元， 用于对电网区域图像进行语义分割得到绝缘子 图像， 对绝缘子 图像进 行阈值分割得到存在疑似缺陷的目标绝 缘子的连通 域； 根据目标绝缘子的连通域中每列像素点的数量得到对应目标绝缘子的连通域中的所 有绝缘片区域， 获取对应目标绝缘子的连通域中每个绝缘片区域中的疑似缺陷区域， 根据 每个绝缘片区域的编号和对应绝缘片区域中疑似缺陷区域的面积绘制散点图， 获取散点图 中所有点的主成分方向， 根据散点图中所有点的主成分方向得到对应目标绝缘子的连通域 中的疑似缺陷为真实缺陷的第一 概率； 第二计算单元， 用于获取目标绝缘子的连通域中每个绝缘片区域中的疑似缺陷区域的 中心点的主方向线， 获取每个绝缘片区域中的疑似缺陷区域的中心 点与对应目标绝缘子的 连通域中每个绝缘片区域中的疑似缺陷区域的中心点的主方向线的垂距， 并得到垂距序 列， 计算该垂距序列的离散系 数， 根据离散系 数得到对应目标绝缘子的连通域中的缺陷为 真实缺陷的第二 概率； 控制无人机巡检模块， 用于根据目标绝缘子的连通域中的缺陷为真实缺陷的第一概 率、 第二概率与预设概率阈值得到存在疑似缺陷的目标绝缘子的连通域， 获取存在疑似缺权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115512252 A 3