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基于三维点云视觉融合的边缘计算测距应用解决方案
  • 企业:     领域:自动化软件     行业:综合     领域:智能制造    
  • 点击数:1012     发布时间:2022-09-21 22:30:01
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本方案对比一体式双目视觉测量、分体式多目相机测量、激光雷达测量等方案,在测量范围、测量精度、实时性方面都比较均衡,在成本方面具有明显优势,具备规模推广和应用的基础。

杭州海康威视数字技术股份有限公司王小峰,张洋,江智洲,金轶航

1 目标和概述

1.1 面临的挑战

输电线路是电网系统的重要组成部分,是电能传输的重要通道,保障输电线路稳定运行至关重要。但输电线路分布广、线路长、长期暴露在自然环境中运行,不仅要经受正常机械载荷和电力负荷的作用,而且还受到各方面外来因素的干扰,尤其是随着城市的建设,施工现场越来越多,大型施工机械由于与附近线路安全距离不足,经常造成导线放电引发停电和安全事故,这些隐患因素如不及时发现和消除,将会严重威胁电网系统稳定运行,对于电网用户而言如何提高线路运维管理效率面临着如下挑战:

(1)传统的输电线路巡视多为步行巡视、乘车巡视、靠人现场蹲守的粗放型管理方法,每年投入大量人力和物力,但收效甚微;

(2)传统巡视方式受人为因素的影响较大,在恶劣天气条件下作业相当困难,巡视质量也差,容易导致线路隐患或缺陷不能及时处理;

(3)目前有些线路区段采用抓拍图片AI识别方式,一定程度上提高了巡视效率,但AI识别有效素材采集难、模型开发成本高、模型迭代周期长、正确识别但无意义的报警多、处理报警工作量大等限制了边缘计算在输电场景的有效落地;

(4)电网用户本身会对管辖的线路进行三维激光点云数据建模,用于线路数据建档或无人机巡航,如何最大化利旧点云数据进行应用创新和管理提升是电网用户业务探索的一个重要方向。

1.2 总体方案概述

方案基于三维点云和视觉感知融合技术建立一套输电线路智能巡视系统。系统集成AI模型管理组件和点云数据管理组件,打通AI训练平台,在业务执行过程中自动采集和标注素材,上传AI训练平台进行模型训练迭代,升级的模型通过云边协同架构下发至对应的边缘计算3D测量感知设备,实现隐患目标物检测识别,并融合3D测量感知设备中对应的线路点云模型数据,实现隐患目标物安全距离测量应用,自动标识隐患风险等级。同时结合多维传感设备和信息化手段,实现从隐患智能发现、消缺任务下发和提示、现场处理反馈到隐患入账的全流程管理,提升输电线路设备状况感知、外力破坏和环境灾害监测预警能力,提高线路精益化管理水平,确保电网线路安全稳定运行。

本方案对比一体式双目视觉测量、分体式多目相机测量、激光雷达测量等方案,在测量范围、测量精度、实时性方面都比较均衡,在成本方面具有明显优势,具备规模推广和应用的基础。

1.3 方案主要目标

(1)从运营角度

减少巡线的人力、交通成本投入,提升管理效率,降低巡线工作量,保障巡线真实性、全面性以及确保运维规范落地。

(2)从监测角度

实时可视化地了解输电线路运行状况及线路运行架构分布,快速检索故障杆塔,有针对性地下发巡视任务,提高巡视效率,弥补人工巡检及时性不足的问题,提高巡线的频次,帮助发现线路隐患。

(3)从智能化角度

从事后取证分析到事前智能预警和风险等级识别,智能分析所辖线路存在的隐患,形成数据池,辅助用户全面分析线路运行状态和隐患排查,提前做好防护措施和检修计划。

2 方案介绍

2.1 系统架构

图1为输电线路智能巡视系统整体架构图,方案依照“数据管理全景化、运行状态透明化、诊断决策智慧化及设备修复高效化”的设计思路,AI训练平台发布初步模型到智慧线路管理平台进行模型管理,管理模型版本和生命周期,平台将配置完成的点云数据和模型数据发布至3D测量感知设备端,感知设备不断采集对应的隐患目标素材,并上传测量结果返回平台,平台根据测量结果和环境状态对隐患目标进行风险等级划分,并针对性下发工单,派遣运维人员处理隐患和归档操作,生成设备巡视报表、隐患库、缺陷库和设备台账库,形成业务闭环,高效管理输电通道环境异常状态,减轻人员巡线工作量。采集的数据持续输入AI训练平台,不断优化算法模型精度,形成模型迭代闭环,提高算法模型更新效率。

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图1 系统整体架构

2.2 硬件平台

3D测量相机架设在输电杆塔合适位置,相机采集线路通道场景的二维图像,将激光雷达获取的三维点云投影到二维图像,形成能够与单目图像匹配的投影图像,对投影图像和单目图像进行特征提取与校对,生成对应配置文件,根据二维图像丰富的颜色信息进行隐患目标识别和提取,利用激光雷达与摄像机之间的变换关系推导出目标在三维点云中对应的点云块,输出隐患目标的空间位置信息,从而帮助用户测量目标距离和区分隐患风险等级。硬件逻辑结构如图2所示。

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图2 硬件逻辑结构

(1)自动测距

前端相机定时或实时采集图像,对图像中的隐患目标物进行3D测量,输出隐患目标物与输电导线的最近距离,当检测出隐患目标与导线的距离小于安全距离时,将测量结果上报至平台端,平台端进行报警等级自动划分,启动隐患处理流程。

(2)手动测距

用户在平台端选择待测量的图像,并在图像中手动框选隐患目标物,点击测量即可对隐患目标物进行3D测量,并将测量结果在平台端进行展示。

(3)实际效果对比

通过手持扫描仪现场实地测量,与图像融合三维点云进行3D测量系统计算结果进行比较,在取样点中,最大误差控制在1米以内,较大程度满足输电线路通道隐患目标物定位测距要求。3D融合测量效果与地面扫描仪测量数据对比如图3所示。

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图3 测量数据对比

2.3 软件平台

智慧线路管理平台基于统一软件技术架构,以组件化方式构成产品,集成了消息中间件、数据库服务、分布式缓存、应用容器、事件分发、流媒体转发、设备接入、存储接入、短信接入、邮件接入等各类服务,由各个组件承载相关服务能力,提供平台及支撑组件的各种功能需求。软件平台业务架构如图4所示。

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图4 平台业务架构

各层级电网公司线路监控人员在监控中心通过线路全景运行图查看管辖范围内的输电线路情况,包括基础平台信息、输电线路地图、各类数据统计信息、实时告警信息等,方便了解输电线路整体的情况和具体线路杆塔的信息,对实时发生的告警进行处理,及时通知相关运维负责人员。线路全景运行图如图5所示。

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图5 线路全景运行图

平台核心应用包括通道类应用、本体类应用、环境状态类应用、设备管理类应用。

(1)通道类应用

原有巡检人员定期现场巡查的方案,巡视周期长,难以保证把隐患信息及时地传递给上位者;其次有人参与难免会出现偏差,导致信息的失真,最重要的是无法保证人员确实是到指定位置巡查,稍有疏漏就容易引发无法预料的后果。因此,智能识别通道隐患成为重要的监测手段。海康威视通过三维点云视觉融合的智能3D测量技术,提前预警通道隐患发生,平台支持对告警进行详情查看、告警处理、抓图、查看视频等操作,用户远程确认隐患、处理设备缺陷,告警信息推送给指定人员或者确认派工现场处理,平台同时支持告警数据和报表的导出。3D测量告警界面如图6所示。

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图6 3D测量告警

(2)本体类应用

由于线路设备安装位置的问题,无法进行高频的巡检,目前业务中一般巡检周期是以季度、半年度来计算的,远远无法达到用户预期。因此远程设备本体巡检应运而生,主要针对线路本体设备(绝缘子串、均压环、金具,塔头、塔腿等)进行远程的智能巡检,用户查看定时抓拍的线路设备照片,及时发现设备缺陷并进行处理。如图7所示。

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图7 设备缺陷识别

(3)环境状态类应用

输电线路处于野外,自然环境及气候经常发生变化,海康威视通过部署前端多维感知传感设备,实时采集线路杆塔周边温度、湿度、风速、风向、气压、雨量等环境信息和趋势变化,监测异常气候,预警线路覆冰、异常舞动等情况,为检修计划制定和检修装备配置提供参考依据。平台支持通过杆塔资源树查询运维单位、线路或线路下杆塔上的微气象信息和杆塔姿态信息,通过当日、近7日、自定义时间的方式,展示温度、湿度、降水量、气压、风速、风向、光辐射强度、紫外线强度变化趋势图。

(4)设备管理类应用

目前输电场景很多装置在线率低,发生缺陷时较多为线下处理,维修数据统计困难,难以评估各家厂商监控装置产品质量,另外输电设备缺陷的处理复核闭环时间长。海康威视设备资产台账对线路、杆塔、视频图像设备进行资产管理,监控设备运行状态,实现设备从安装、运行、维修、迁改到报废的全生命周期线上管理,规范设备资产运行管理,提升设备在线率、可靠率和返图率,方便运维人员导出设备运行报表进行周、月、季分析。

2.4 数据安全措施

前端统一通过VPDN/APN专线通道等接入路由器、防火墙,通过安全接入平台的安全接入区、接入服务区进行安全认证接入并进行安全服务访问,通过电网公司内网业务提供的安全应用接口进行安全数据访问。系统部署时,接入链路拓扑遵循接入网关——安全数据过滤系统——业务系统的方式。如图8所示。

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图8 安全架构

3 代表性及推广价值

(1)运检模式变革从原有人工巡检模式转变为智能的人机协同模式,减少人员现场巡线工作量,降低人工成本和交通成本,故障抢修从人海战术转变为精准定位,极大提高巡检效率。

(2)管理效率提升

增加人工可运维线路长度,人工现场巡视率降低,巡检周期从原先定期巡检转变为全天候实时监测,隐患故障从人工判别到智能决策,缺陷隐患处置率大幅提高,应急响应相比原有状态更加迅捷。

(3)经济效益提升

降低线路运维整体费用,实现较高程度的以机代人,减少停电事故导致的经济产业损失,有效避免人工巡检不到位导致的故障隐患,保障电网供电可靠性,提升线路智慧运营水平。

摘自《自动化博览》2022年2月刊

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