许磊
广东电网有限责任公司阳江供电局 529500
摘要：在当前我国社会经济发展过程中，各个社会行业对于电能的需求也在不断提升，使得我国各个地区的输电线路建设规模也得到了显著拓展。但输电线路直接敷设在自然环境中，容易受到较多因素的影响，必须要充分重视输电线路的保护。本文则引入了无人机自动追踪技术，探索了基于这套技术的输电线路巡检与管理体系。在具体分析的时候，本文还结合图像预处理技术、图像线提取技术、输电线提取技术等内容，探讨了无人机输电线路追踪平台的设计，并展示了平台各项功能的实现。
关键词：无人机；输电线路；自动追踪；输电线提取
随着我国城镇化建设进程不断推进，我国各个地区的电力体系也得到了较好发展。在这个背景下，我国各个地区的电力输送网络也变得更加密集与复杂，给输电线路的管理带来了较多的困境。目前我国各个电力企业都已经非常重视输电线路的稳定性问题，同时也在平时的时候安排了技术人员进行日常巡检，及时甄别输电线路存在的问题。但是运维人员外出巡检的效率是非常低的，并且整体管理活动也存在比较显著的滞后性。基于这种情况，我国很多电力企业开始引入无人机自动巡检与追踪技术，提高输电线路管理的整体成效。下面也主要以此为切入点，全面分析基于无人机技术的输电线路自动追踪体系建设和运作。
一、基于无人机的输电线路自动追踪技术内容
（一）图像预处理技术
在使用无人机技术的时候，主要是使用无人机搭载摄像机进行航拍活动，获得各个基础图像资料。而图像预处理技术主要就是针对这些基础的航拍图像进行前期预处理。在本次输电线路自动追踪体系中，图像与处理主要是通过技术手段消除光线、拍摄角度等因素的干扰。除此之外，在图像预处理的时候，通常还要引入噪音处理模块，并且还要强化目标的特征元素，使得后续针对于图像资料的深度处理能够更容易针对目标特征进行全面分析。
（二）图像线提取技术
图像线提取技术是本次基于无人机的输电线路自动追踪技术实现的关键模块。在使用了这项技术以后，系统平台就可以在复杂图像背景中提取出电力线的相关图像，并实现电力线图像的自动追踪。这项技术总体上来说是非常复杂的，当前国内外很多学者都对这套方法进行了全面深入的分析，同时也取得了较好成效。结合国内研究来看，部分学者引入了Sobel检测与直方图计算、可控滤波器提取线段、双目视觉定位等多种方法，能够从复杂图像背景中高效提取电力线。
（三）输电线提取技术
输电线提取技术主要是在上述图像线提取技术的基础上，通过立体多维的角度追踪输电线。在引入这套技术以后，最终建成的系统平台能够识别电线杆，同时还可以明确电力线的张力和下垂情况，优化自动追踪技术的内容。目前这套技术已经开始引入较多智能化元素，通过GPS等技术构建电线杆与输电线路的坐标转换体系，并通过智能云端进行适时调整，使得自动追踪活动能够取得更好的成效。
二、基于无人机的输电线路自动追踪技术
（一）自动追踪平台的设计
1. 硬件设计
自动追踪平台的硬件内容有很多，这里也结合平台的各个模块进行综合阐述。第一，无人机飞行平台。这个平台主要用来控制无人机的飞行，下达各类指令，使得无人机能够按照预计路线飞行并完成图像数据资料的采集。第二，GPS导航模块。这套平台模块主要用于无人机飞行过程中的定位工作，需要保证定位精准度在0.5m以内。这个模块还设计了备用电源，在电源断开以后仍然能够保留GPS数据信息。第三，伺服云台。这个模块主要用于无人机巡检过程中的姿态调整。
由于无人机携带了摄像机，因此当无人机姿态进行调整的时候，摄像角度也会发生变化。为了充分提高航拍图像的清晰度，应该合理选用摄像机，同时还要保证私服云台的稳定性和控制精度。第四，航拍相机。航拍相机能够获得第一手图像资料，同时也直接决定了图像的质量。因此技术人员应该结合实际情况，选择最合适的航拍相机。第五，通信系统。这套模块主要分为数据传输模块和图像传输模块，前者可以考虑使用专门的数传电台，后者则可以考虑使用无线模拟图传接收与发射模块。
2. 软件设计
在本次构建基于无人机的输电线路自动追踪平台的时候，也设计了专项的软件模块。结合无人机自动追踪技术，本次设计的软件模块具体工作过程主要分为三个流程。第一，由技术人员手动操作无人机飞到电线杆的顶部，接着开启无人机自动追踪模块，同时航拍相机还是收集图像资料，并将这些资料传递到地面端。第二，地面端在接受到这些图像数据以后，开始使用图像处理软件对图像进行预处理操作，其中包括了灰度化、均衡化等各类处理活动。第三，使用电力线识别与提取技术进行图像的深度处理，明确输电线路的走向信息。与此同时，技术人员还要使用目标追踪算法来进行详细分析，同时还要通过无人机控制端进行航拍角度的调整，保证航拍图像处理的综合质量。
（二）图像预处理工作
在图像预处理工作中，需要综合使用多种技术才能够充分保证图像处理的成效。第一，灰度化处理。在航拍图像中，存在很多无用的彩色图像，进行灰度化处理以后就可以显著提高图像质量。在这个过程中，主要使用了RGB色彩空间模型进行图像的优化，显著降低了系统平台进行图像处理的运算量，同时也会损失输电线路的特征信息。第二，均衡化处理。由于输电线路的周围环境比较复杂，在进行了灰度化处理以后，输电线路的特征信息仍然不是很突出。因此这里也进行了均衡化处理，提高了图像的对比度和亮度，使得输电线路变得更加容易识别。第三，图像复原处理。由于数字量化误差、无人机振动等情况，很容易使得图像信号掺入一些噪音，因此这里也要使用图像复原处理进行图像的优化。
（三）输电线图像的提取
在进行完航拍图像处理以后，技术人员还要进行输电线路图像的提取。在这个过程中，技术人员可以综合使用边缘检测技术，引入Sobel算法、Laplacian算法、Canny算法进行综合处理，能够有效检测输电线路的边缘。接下来，技术人员还要使用Hough变换和LSD算法进行电力线的识别工作，保证输电线路能够被较好甄别出来。在综合利用这些技术的基础上，输电线路的图像信息就能够被真正提取出来，给后续进行进一步的处理提供较好的图像数据支持。
（四）自动追踪功能的实现
在获得输电线路信息以后，相关技术人员还要进行输电线路信息的最终校正，同时还要完成各部分输电线路图像信息的定位，保证这些图像信息的精准性与全面性。在具体使用这些图像信息的时候，技术人员还要利用卡尔曼滤波跟踪进行建模，同时还要完成相应的仿真验证，最终也就可以较好实现自动追踪的功能，发挥整个系统平台的作用与价值。
结束语
在全面引入无人机自动追踪技术以后，输电线路的运维管理活动将会变得更加有效，充分保证输电线路使用过程中的稳定性。对于各个电力企业来说，在后续时间里应该充分重视这项技术，同时还要不断提高自身内部管理的信息化水平。在真正引入无人机自动追踪技术的时候，电力企业也要做好各个流程细节的把控，保证航拍图像具有较好的清晰度，同时也要保证输电线图像提取的成效。在每次使用无人机自动追踪平台的时候，电力企业还要积极针对本次使用效果进行总结与评价，保证这套技术能够在后续时间里不断改进与创新，发挥更好的价值。
参考文献
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