基于深度学习的输电线路发热缺陷智能检测系统研究与应用 CNR223-029

项目背景

本文针对电力生产中的实际痛点，研发了深度学习的输电线路发热缺陷智能检测系统研，有效提升了作业效率与安全水平。输电线路巡视中，无人机搭载红外热成像设备已成为发现设备发热缺陷的重要手段。机巡采集的红外图像数量大、背景复杂，传统分析方式依赖人工逐张判读，工作量大且判断标准不易统一。

发热缺陷的判定需要同时完成设备识别、温度提取和缺陷定级三个环节。人工操作时，分析人员需先辨认图像中的线夹、绝缘子等本体设备，再读取温度数据，最后对照定级标准给出结论。环节多、耗时长，容易因疲劳或经验差异产生漏判和误判。

本项目立意在于将深入学习目标检测与温度分析技术引入机巡红外图像处理，研发一套能够自动完成设备识别、温度计算、缺陷定级和杆塔定位的检测系统，把分析人员从重复性判读工作中解放出来。

存在问题

• 人工判读效率低。机巡图像数量庞大，逐张分析占用大量工时，分析进度常滞后于巡检进度。
• 缺陷判定标准不统一。不同分析人员对同一图像的定级结论可能存在差异，影响缺陷处置的一致性。
• 温度提取依赖手工。分析人员需在图像上手动框选设备区域读取温度，操作繁琐且易引入误差。
• 缺陷位置定位困难。图像本身缺少杆塔和相序信息，分析人员需另行比对台账才能确定缺陷所在位置。
• 预警时效性不足。从图像采集到缺陷信息输出周期较长，难以及时支撑运维决策。

创新目标

研发基于深入学习的输电线路发热缺陷智能检测系统，实现从机巡红外图像输入到缺陷信息输出的全过程自动化处理，做到设备自动识别、温度自动提取、缺陷自动定级、杆塔与相序自动定位，提高巡检图像分析的效率与准确性，降低人工劳动强度。

技术方案

系统以深度学习目标检测技术为核心，建立输电本体设备识别模型，对机巡红外图像中的线夹、绝缘子等设备进行自动检测与定位。在识别结果基础上，采用温度提取算法计算设备区域的温度特征值，作为缺陷判别的数据基础。

缺陷判别环节结合缺陷定级标准，将提取的温度特征与标准阈值进行比对，自动输出缺陷等级并生成预警信息。同时，系统利用机巡图像附带的坐标信息与输电杆塔点云数据进行空间位置匹配，自动确定缺陷图像对应的杆塔及部件相序。

操作流程上，分析人员只需导入巡视图像，系统即依次完成设备检测、温度提取、缺陷定级和位置匹配，最终输出结构化的缺陷信息。全过程无需人工逐张框选和比对，分析人员仅需对系统输出结果进行复核确认。

创新亮点

• 设备自动识别：基于深度学习目标检测模型，自动检测红外图像中的线夹、绝缘子等输电本体设备，替代人工框选。
• 温度自动提取：通过温度提取算法计算设备温度，减少手工读温带来的操作误差。
• 缺陷自动定级：将温度结果与缺陷定级标准结合，自动判别缺陷等级并生成预警信息。
• 位置自动匹配：利用图像坐标信息与杆塔点云数据的空间关系，自动定位缺陷对应的杆塔和部件相序。
• 流程全自动化：从图像输入到缺陷信息输出实现自动处理，显著提高巡检图像分析效率。

落地应用效果

系统应用后，机巡红外图像的分析由人工逐张判读转为自动处理加人工复核，分析效率明显提升，缺陷判定的标准一致性得到改善。运维人员能够更快获取缺陷等级和位置信息，为后续处置争取了时间。

同时，人工判读工作量大幅下降，分析人员的劳动强度有效降低，可将精力集中于缺陷复核和处置决策等更需要经验判断的环节。

产出物：输电线路发热缺陷智能检测系统，以及配套的设备识别模型、温度提取算法和缺陷定级判别逻辑。

适用场景：无人机机巡红外图像分析、输电线路发热缺陷筛查、巡检图像批量处理和缺陷预警信息生成。

常见问题

Q：系统能否完全替代人工分析？

A：系统实现自动检测与定级，但仍需分析人员对输出结果进行复核确认，人机结合保证结论可靠。

Q：缺陷定位依据什么信息？

A：依据机巡图像附带的坐标信息与输电杆塔点云数据的空间位置关系进行匹配定位。

Q：系统对哪些设备有效？

A：主要针对红外图像中的线夹、绝缘子等输电本体设备，其他设备类型需结合模型涵盖情况确定。

数据来源：项目验收报告及现场应用统计，单位信息已脱敏处理。