基于无人机巡检的输电线路缺陷智能检测及报告生成方法与流程

本发明涉及电力系统运维与检测领域，尤其涉及基于无人机巡检的输电线路缺陷智能检测及报告生成方法。

背景技术：

1、随着电力系统规模的持续扩大和电网结构日趋复杂，输电线路作为电能传输的核心载体，其安全稳定运行直接关系到国民经济发展与社会生产生活秩序。绝缘子串是输电线路中至关重要的绝缘与支撑部件，长期暴露于大气环境中，受工业污秽、自然扬尘、盐雾及鸟粪等污染物附着影响，其表面绝缘性能逐渐劣化。在潮湿天气条件下，污秽层受潮后泄漏电流显著增大，易引发局部放电甚至污闪事故，严重时可导致大面积停电，造成巨大的经济损失和社会影响。据统计，污闪事故在电网事故中占比居高不下，已成为威胁输电线路安全运行的主要因素之一。因此，开展绝缘子污秽及劣化缺陷的常态化巡检与精确诊断，对保障电网安全、提升供电可靠性具有重要意义。目前，输电线路绝缘子巡检主要依赖人工目视检查、紫外成像检测和红外热成像检测等手段。人工登塔或走线检查效率低下、劳动强度大且存在较高的人身安全风险，难以满足大规模输电线路的巡检需求。紫外成像法能够检测电晕放电现象，但对于未产生明显放电的早期污秽及劣化状态缺乏有效的判别能力。传统红外热成像技术通过检测绝缘子表面温度异常来识别缺陷，能够发现由泄漏电流引起的局部发热现象，但其检测结果受环境温度、太阳辐射、风速及观测角度等因素影响显著，容易出现误报和漏报，且无法有效区分污秽发热与单纯日照升温，导致运维人员频繁进行不必要的登塔核查，增加了运维成本。近年来，无人机巡检技术快速发展，为输电线路提供了高效、安全的巡检手段，但其搭载的检测设备仍以单一可见光和传统热成像为主，难以实现绝缘子表面状态的多维度综合判定，缺陷识别准确率仍有较大提升空间。因此，现有输电线路绝缘子巡检方法在检测精度、多信息融合利用及缺陷精细化分级方面仍存在明显不足，难以满足电网智能化运维对绝缘子劣化缺陷早期发现与精准诊断的实际需求，亟需一种更为有效的输电线路绝缘子劣化缺陷智能检测方法。

技术实现思路

1、本发明对上述现有技术存在的问题，提供基于无人机巡检的输电线路缺陷智能检测及报告生成方法，主要包括：

2、采用无人机获取输电线路目标区域的可见光及多通道偏振热成像序列，通过黑体定标及两点校正的像元响应线性拟合与大气传输路径衰减补偿，获取输电线路目标区域各预设偏振方向辐射亮度图像；

3、根据多通道偏振辐射亮度图像间的角点特征仿射变换配准，以及可见光与第一偏振方向图像的角点特征单应性变换配准，进行全部偏振通道辐射亮度图像与可见光图像的像素级坐标对齐；

4、根据可见光图像绝缘子串边界框坐标裁剪的多通道辐射亮度子图像，通过辐射定标响应曲线反演等效黑体温度并结合台账材质发射率修正，生成绝缘子串区域表面温度分布矩阵；

5、根据绝缘子串区域在各预设偏振方向的辐射亮度子图像的正交方向辐射亮度合成总强度与线偏振分量，确定红外三通道特征向量，结合表面温度分布矩阵及环境大气温度，识别热斑区域，提取热特征向量；

6、根据绝缘子串区域的红外三通道特征向量和热特征向量，构建绝缘子串劣化缺陷程度识别模型，确定绝缘子串劣化缺陷程度；

7、基于各绝缘子串的劣化缺陷程度判定结果，生成输电线路缺陷检测报告，并匹配对应的输电线路维护方案。

8、进一步地，所述采用无人机获取输电线路目标区域的可见光及多通道偏振热成像序列，通过黑体定标及两点校正的像元响应线性拟合与大气传输路径衰减补偿，获取输电线路目标区域各预设偏振方向辐射亮度图像，包括：

9、采用无人机搭载可见光相机和多通道偏振红外相机，通过硬件同步触发信号控制两相机以预设帧率同时曝光，同步获取输电线路目标区域的可见光图像序列及预设偏振方向的热成像图像序列，并存储至输电线路监测数据库；基于两点校正法利用黑体高低温定标数据逐像元计算增益系数与偏移系数，通过最小二乘拟合建立像元响应与入射辐射的线性关系，对固定图案噪声进行逐像素去除，获取校正后各预设偏振方向热成像图像；采用黑体辐射源在多个预设温度点对相机进行辐射定标，建立灰度值与入瞳处辐射亮度之间的拟合曲线，根据该曲线将校正后灰度值转换为入瞳处辐射亮度；通过气象站实时获取环境大气温度、大气相对湿度、目标距离及大气衰减系数，基于modtran大气传输模型计算路径透过率，对入瞳处辐射亮度进行大气衰减补偿，获取输电线路目标区域表面各预设偏振方向辐射亮度图像。

10、进一步地，所述根据多通道偏振辐射亮度图像间的角点特征仿射变换配准，以及可见光与第一偏振方向图像的角点特征单应性变换配准，进行全部偏振通道辐射亮度图像与可见光图像的像素级坐标对齐，包括:

11、基于第一偏振方向为基准对多通道辐射亮度图像进行通道间配准，提取第一偏振方向图像与其余方向图像的角点特征，通过最小二乘解算仿射变换矩阵，将剩余偏振方向辐射亮度图像通过仿射变换配准至第一偏振方向坐标系，获取多通道空间对齐的偏振辐射亮度图像；将可见光图像进行直方图均衡化处理，对第一偏振方向辐射亮度图像采用相同算法进行直方图均衡化处理，提取两幅增强后图像的sift特征点，通过最近邻距离比筛选匹配点对，利用ransac算法剔除误匹配点并计算单应性变换矩阵；通过单应性变换矩阵，对多通道空间对齐的偏振辐射亮度图像统一进行透视变换，进行全部偏振通道辐射亮度图像与可见光图像的像素级坐标对齐。

12、进一步地，所述根据可见光图像绝缘子串边界框坐标裁剪的多通道辐射亮度子图像，通过辐射定标响应曲线反演等效黑体温度并结合台账材质发射率修正，生成绝缘子串区域表面温度分布矩阵，包括:

13、通过输电线路监测数据库，获取历史输电线路目标区域可见光图像，采用框选标注方式，对历史可见光图像的绝缘子串区域进行矩形边界框绘制，使用yolov11目标检测算法进行模型训练，提取历史可见光图像中绝缘子串区域的分割掩码、对应边界框信息和置信度评分，并得到绝缘子串目标边界框坐标；根据绝缘子串目标边界框坐标在多通道偏振辐射亮度图像上裁剪对应区域，获取绝缘子串区域在各预设偏振方向的辐射亮度子图像；利用预先建立的相机辐射定标响应曲线，逐像元将第一偏振方向辐射亮度子图像反演为等效黑体温度；通过输电线路监测数据库，基于杆塔编号及绝缘子串安装位置查询预存的设备台账信息，获取当前绝缘子串的安装材质类型，并从材质发射率查找表中调取安装材质类型对应发射率系数，对等效黑体温度进行表面发射率修正，生成绝缘子串区域表面温度分布矩阵，安装材质类型包括玻璃、陶瓷和复合硅橡胶。

14、进一步地，所述通过绝缘子串区域在各预设偏振方向的辐射亮度子图像的正交方向辐射亮度合成总强度与线偏振分量，确定红外三通道特征向量，结合表面温度分布矩阵及环境大气温度，识别热斑区域，提取热特征向量，包括:

15、通过绝缘子串区域在各预设偏振方向的辐射亮度子图像，选取构成正交关系的两组辐射亮度数据，以第一正交方向辐射亮度与第三正交方向辐射亮度的加和作为总强度分量，以与的差值作为线偏振分量，并以第二正交方向辐射亮度以第二正交方向辐射亮度的差值作为线偏振分量；通过线偏振度公式，得到每个像素的线偏振度参数；通过偏振角公式，得到每个像素的偏振角参数；将总强度分量、线偏振度参数和偏振角参数，按通道维度合并为绝缘子串区域的红外三通道特征向量；通过气象站实时获取当前环境大气温度，结合绝缘子串区域表面温度分布矩阵和预设温度阈值，识别热斑区域，提取绝缘子串的温度场统计量，形成热特征向量，并将红外三通道特征向量和热特征向量存储至输电线路监测数据库，温度场统计量包括最高温度、最大相对温差、热斑面积占比、热斑数量和温度分布方差。

16、进一步地，所述根据绝缘子串区域的红外三通道特征向量和热特征向量，构建绝缘子串劣化缺陷程度识别模型，确定绝缘子串劣化缺陷程度，包括:

17、通过输电线路监测数据库，获取绝缘子串区域的红外三通道特征向量、热特征向量的历史数据，以及对应的人工巡检标注的绝缘子串劣化缺陷程度，使用随机森林算法进行模型训练，构建绝缘子串劣化缺陷程度识别模型，劣化缺陷程度包括严重、中度、轻微和无劣化；根据实时获取的绝缘子串区域的红外三通道特征向量和和热特征向量数据，使用绝缘子串劣化缺陷程度识别模型，确定绝缘子串的各劣化缺陷程度类别的概率分布，取最大概率对应的类别作为绝缘子串劣化缺陷程度类别标签，并输出对应的劣化缺陷程度类别置信度分数。

18、进一步地，所述基于各绝缘子串的劣化缺陷程度判定结果，生成输电线路缺陷检测报告，并匹配对应的输电线路维护方案，包括:

19、基于各绝缘子串劣化缺陷程度判定结果，结合绝缘子串的杆塔编号、相别及空间位置信息，生成输电线路缺陷检测报告，并发送至输电线路缺陷检测预警中心，报告内容包括输电线路各绝缘子串的劣化缺陷评级、劣化缺陷区域标注及置信度说明；根据各绝缘子串劣化缺陷程度类别自动匹配对应的输电线路维护方案，包括对严重劣化绝缘子串触发预警中心告警，紧急停电检修或更换绝缘子串、将中度劣化绝缘子串列入近期检修计划，加强红外巡检测温频次、将轻微劣化绝缘子串纳入常规巡检关注列表，按原周期继续监测，以及对无劣化绝缘子串不采取额外维护措施，保持常规巡检。

20、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

21、本发明提供了基于无人机巡检的输电线路缺陷智能检测及报告生成方法。本发明通过无人机搭载可见光与多通道偏振红外相机同步采集，结合黑体定标、两点校正及大气传输衰减补偿，获取高精度目标表面辐射亮度图像，有效消除传感器噪声与环境干扰，提高辐射测量数据的准确性与稳定性。通过角点特征仿射变换实现多通道偏振图像通道间配准，并利用可见光与热红外图像的联合单应性变换实现全部偏振通道与可见光图像的像素级坐标对齐，消除多源图像间的空间错位。在配准基础上，通过辐射定标响应曲线反演等效黑体温度并结合台账材质发射率修正，生成绝缘子串区域表面温度分布矩阵；同时根据正交方向辐射亮度合成总强度与线偏振分量，构建红外三通道特征向量，结合温度场统计量与热斑识别结果提取热特征向量，实现绝缘子表面状态的多维度量化表征。基于红外三通道特征向量与热特征向量构建绝缘子串劣化缺陷程度识别模型，，实现严重、中度、轻微及无劣化四个等级的自动分类，融合温度异常与偏振响应双判据，提高了缺陷识别的准确率与抗环境干扰能力。最终基于各绝缘子串的劣化缺陷程度判定结果生成输电线路缺陷检测报告并匹配对应维护方案，实现从数据采集、特征提取、缺陷识别到维护决策的全流程智能化闭环检测。通过本发明提供的基于无人机巡检的输电线路缺陷智能检测及报告生成方法，能够实现对输电线路绝缘子串的智能化检测与分级管理，显著提升缺陷识别的准确性和预警及时性，确保电网的安全、稳定运行。