(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 202210849783.5 (22)申请日 2022.07.19 (71)申请人 哈尔滨市 爱硕电力工程有限公司 地址 150036 黑龙江省哈尔滨市香坊区通 站小区2街区2栋2单 元1层2号 (72)发明人 艾红卫　艾硕　金勇　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市松花江专利商标事 务所 23109 专利代理师 张月航 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/94(2022.01) G06V 20/17(2022.01)G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) (54)发明名称 基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔状 态监测系统 (57)摘要 基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔状 态监测系统， 属于输电线路监测技术领域， 本发 明为解决低温环境下输电线杆塔在覆冰情况下 易发生变形或倾斜， 进而影 响输电线路安全运行 的问题。 它包括： 杆塔特征提取模块， 采用无人机 获取视频信息， 截取一帧实时图像并转换为灰度 图像， 采用滑动窗口扫描， 对每个窗口区域内的 图像数据提取方向梯度直方图特征， 采用支持向 量机分类器对 杆塔和背景进行划分， 将分类为杆 塔的窗口区域进行融合获得杆塔特征； 将杆塔特 征输入杆塔状态监测模块， 对 杆塔覆冰状态进行 监测， 物联网通信模块将覆冰状态同步至服务器 模块， 服务器模块对覆冰状态进行判别， 存在风 险时发出警报。 本发明用于对高寒地区的杆塔覆 冰状态进行监测。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115239997 A 2022.10.25 CN 115239997 A 1.基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔 状态监测系统， 其特 征在于， 它包括： 杆塔特征提取模块， 采用无人机获取视频信息， 从视频信息中截取一帧实时图像， 将实时图像与杆塔模板 进行匹配， 如果未匹配成功则再次截取一帧实时图像， 直至实时图像与杆塔模板匹配成功； 采用HLS色彩转换模型将 实时图像转换为灰度图像， 采用滑动窗口扫描整幅灰度图像， 获取一个窗口区域， 对每个窗口区域内的图像数据提取方向梯度直方图特征， 将提取 的方 向梯度直方图特征作为支持向量机 分类器的输入， 支持向量机 分类器的输出类别包括杆塔 和背景， 将所有分类为杆塔的窗口区域进行融合， 获得 杆塔特征； 杆塔状态监测模块， 将杆塔特征输入杆塔状态监测模块中， 对杆塔的覆冰状态进行监 测； 物联网通信模块， 将覆冰状态同步至服务器模块中， 服务器模块对覆冰状态进行判别， 当存在风险时发出警报。 2.根据权利要求1所述的基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔状态监测系统， 其特 征在于， 采用无 人机获取视频信息， 实时图像与杆塔模板匹配成功后的过程还 包括： 判断杆塔是否位于截取的实时图像的中央位置， 否则 计算实时图像中杆塔位置与中央 位置的偏差， 将偏差反馈至无人机， 无人机根据偏差调整方位姿态， 然后无人机上的摄像设 备再次获取杆塔的视频信息， 与杆塔模板进行匹配， 直至杆塔位于截取 的实时图像的中央 位置， 将截取的实时图像输出。 3.根据权利要求1所述的基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔状态监测系统， 其特 征在于， 所述HLS色彩转换模型将彩色图像转换为灰度图像的转换算法为： Y＝[MAX(R,G,B)+MI N(R,G,B)]/2 ×3； 其中， Y表示像素点的亮度， R、 G和B分别表示 三基色的相对强度。 4.根据权利要求1所述的基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔状态监测系统， 其特 征在于， 所述滑动窗口 的大小根据杆塔在图像中所占的比例进行选取。 5.根据权利要求1所述的基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔状态监测系统， 其特 征在于， 所述对每 个窗口区域内的图像数据提取 方向梯度直方图特 征的具体方法包括： 计算图像数据中每 个像素点的梯度方向； 计算每个像素点的方向角 σ： σ ＝arctan(dy/dx)； 其中， dx表示像素点水平方向的梯度分量， dy表示像素点垂直方向 的梯度分量； 以30°为一个区间划分六个区间， 根据方向角获得像素点所在的区间； 选取12×12大小的图像块， 以每个像素点的梯度幅值作为权重， 计算每个像素块的梯 度方向直方图特 征； 将每个像素块的梯度方向直方图特 征h(t)进行归一 化计算： h'(t)表示归一 化后的直方图特 征值； 将所有图像块的归一 化后的直方图特 征值进行融合， 获得 方向梯度直方图特 征。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239997 A 26.根据权利要求1所述的基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔状态监测系统， 其特 征在于， 将提取 的方向梯度直方图特征作为支持向量机分类器的输入， 支持向量机分类器 的输出类别包括杆塔和背景， 支持向量机分类 器对杆塔和背景进行分类的具体方法包括： 将方向梯度直方图特征中包含杆塔的特征赋予正样本标签， 将方向梯度直方图特征中 不包含杆塔的特 征赋予负样本标签； 将正样本标签和负 样本标签输入支持向量机分类 器中进行训练， 输出 杆塔和背景。 7.根据权利要求1所述的基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔状态监测系统， 其特 征在于， 将杆塔特征输入杆塔状态监测模块中， 对杆塔的覆冰状态进行监测的具体方法包 括： 在杆塔特 征中选取两个标定点A和B， 覆冰厚度 δ 为： 其中： δA表示标定点A的覆冰厚度， δB表示标定点B的覆冰厚度， qice表示覆冰载荷， ρ 表示 覆冰密度， d表示标定点A和标定点B的杆塔直径 平均值； 覆冰质量mice为： 其中： FA表示标定点A的侧拉力， FB表示标定点B的侧拉力， θA表示标定点A的倾角， θB表示 标定点B的倾角， η表示风偏角， L表示标定点A和标定点B的高度差， mins表示绝缘子质量， m0 表示杆塔的单位质量， g表示重力加速度。 8.根据权利要求7所述的基于5G物联网的高寒地区输电线路杆塔状态监测系统， 其特 征在于， 服 务器模块对覆冰状态进行判别的具体方法包括： 根据不同杆塔的状态信息， 分别设定杆塔的覆冰质量和覆冰厚度的阈值水平线； 当覆冰质量的监测值超过覆冰质量阈值水平线时， 服 务器模块发出警报； 当覆冰厚度的监测值超过覆冰厚度阈值水平线时， 服 务器模块发出警报。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239997 A 3