CN109960736A - 基于无人机的缺陷分析方法、系统、存储介质以及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于无人机的缺陷分析方法、系统、存储介质以及设备,包括:获取批量导入的多条输电线路的数据,并选择一待分析的输电线路的数据,生成该待分析的输电线路的线路图;获取批量导入的由无人机沿着待分析的输电线路拍摄的多张巡检图片;根据输电线路的线路图和每张巡检图片,自动对每张巡检图片的名称进行批量重命名,并建立每张巡检图片与输电线路的线路图上的杆塔图标的索引;在输电线路的线路图上点击杆塔图标,显示对应的巡检图片;获取在显示的巡检图片上标注的缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果。本发明可实现自动对每张巡检图片的名称进行批量重命名,减少了工作人员的劳动量,提高了工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及无人机领域,特别是涉及基于无人机的缺陷分析方法、系统、存储介质以及设备。
背景技术
随着电网建设的快速发展,输电线路设备的覆盖越来越大,这些输电线路设备大多运行在郊区旷野,常常受恶劣天气、地理条件、运行工况等变化影响,难免出现危及电网安全可靠运行的故障。对输电线路设备进行定期的巡视可以及时发现威胁电网安全的异常情况。
无人机输电线路因可提高巡检效率,找到人工无法发现的隐患,因此,通过无人机巡检输电线路设备的方式得到了广泛使用。无人机巡检输电线路巡检的方式一般为:通过线路巡视专业人员在地面上操控无人机,在控制范围内对输电线路设备拍摄巡检图片存档,巡视过后再在电脑上通过Windows资源管理器逐个地对巡检图片进行重命名、管理和检索,查找并标注存在缺陷的输电线路设备。
发明人在实现本发明的过程中,发现:由于输电线路设备比较多,因此无人机拍摄存档的巡检图片也比较多,通过Windows资源管理器对巡检图片进行重命名的方式繁琐,增加了工作人员的劳动量,降低了工作效率。
发明内容
基于此,本发明的目的在于,提供一种基于无人机的缺陷分析方法,其具有自动对巡检图片的名称进行批量重命名,减少工作人员的劳动量,提高了工作效率的优点。
一种基于无人机的缺陷分析方法,包括如下步骤:
获取批量导入的多条输电线路的数据,并从多条输电线路的数据中选择一待分析的输电线路的数据,生成该待分析的输电线路的线路图;其中,所述输电线路的线路图上设有沿着该输电线路分布的杆塔图标;
获取批量导入的由无人机沿着所述待分析的输电线路拍摄的多张巡检图片;
根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,并建立每张所述巡检图片与所述输电线路的线路图上的杆塔图标的索引;
在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标,显示对应的巡检图片;
获取在显示的所述巡检图片上标注的缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果。
本发明根据输电线路的数据和每张所述巡检图片,可实现自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,减少了工作人员的劳动量,提高了工作效率,而且通过所述根据输电线路的数据生成输电线路的线路图,并建立每张巡检图片与杆塔图标的索引,可直观地查看输电线路以及各巡检图片。进一步地,在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标时,可直观地显示对应的巡检图片,并可在显示的所述巡检图片上标注缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果,实现了缺陷信息的方便标注,并方便地获得缺陷分析结果,进行后续的缺陷统计等工作。
在一个实施例中,所述输电线路的数据包括输电线路名称、输电线路上的各杆塔的经纬度信息以及各杆塔对应的编号名称。
在一个实施例中,所述巡检图片包括无人机拍摄该巡检图片时的经纬度信息以及高度信息。
在一个实施例中,所述根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名的步骤,包括:
根据所述输电线路的线路图,获取所述输电线路的名称、所述输电线路上的各杆塔的经纬度信息以及各杆塔对应的编号名称;
根据每张所述巡检图片,获取每张所述巡检图片对应的经纬度信息;
将每张所述巡检图片对应的经纬度信息分别与输电线路上的各杆塔的经纬度信息进行比较,并获取与杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片以及该杆塔的编号名称,且将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片进行排序,获得该杆塔的所有巡检图片的排序序号;
将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称和杆塔的巡检图片的排序序号的组合。
在一个实施例中,所述将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称和杆塔的巡检图片的排序序号的组合的步骤之后,还包括:
在所述输电线路的线路图选择与该杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片,并获取该所有巡检图片的高度信息;
根据所述输电线路的线路图,获取杆塔上各绝缘子的高度信息以及各绝缘子的名称;
将与该杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片对应的高度信息分别与杆塔上各绝缘子的高度信息进行比较,并获取与杆塔上的绝缘子的高度的差值在预设范围内的所有巡检图片以及对应的该绝缘子的名称,且将与该绝缘子的高度差值在预设范围内的所有巡检图片进行排序,获得该绝缘子的所有巡检图片的排序序号;
将与该绝缘子的高度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号的组合。
在一个实施例中,所述根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名的步骤,包括:
获取在拍摄每张所述巡检图片时地面站记录的拍摄信息、以及所述拍摄信息与每张所述巡检图片的索引;其中,所述拍摄信息包括无人机编号、输电线路的电压、输电线路的名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号;
根据所述拍摄信息以及所述拍摄信息与每张所述巡检图片的索引,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名;所述巡检图片的重命名后的名称为无人机编号、输电线路的电压、输电线路的名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号的组合。
本发明还提供一种基于无人机的缺陷分析系统,包括:
线路图生成模块,用于获取批量导入的多条输电线路的数据,并从多条输电线路的数据中选择一待分析的输电线路的数据,生成该待分析的输电线路的线路图;其中,所述输电线路的线路图上设有沿着该输电线路分布的杆塔图标;
巡检图片获取模块,用于获取批量导入的由无人机沿着所述待分析的输电线路拍摄的多张巡检图片;
重命名模块,用于根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,并建立每张所述巡检图片与所述输电线路的线路图上的杆塔图标的索引;
显示模块,用于在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标,显示对应的巡检图片;
缺陷标注分析模块,用于获取在显示的所述巡检图片上标注的缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果。
本发明根据输电线路的数据和每张所述巡检图片,可实现自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,减少了工作人员的劳动量,提高了工作效率,而且通过所述根据输电线路的数据生成输电线路的线路图,并建立每张巡检图片与杆塔图标的索引,可直观地查看输电线路以及各巡检图片。进一步地,在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标时,可直观地显示对应的巡检图片,并可在显示的所述巡检图片上标注缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果,实现了缺陷信息的方便标注,并方便地获得缺陷分析结果,进行后续的缺陷统计等工作。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任意所述的基于无人机的缺陷分析方法的步骤。
本发明还提供一种计算机设备,包括储存器、处理器以及储存在所述储存器中并可被所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意所述的基于基于无人机的缺陷分析方法的步骤。
为了更好地理解和实施,下面结合附图详细说明本发明。
附图说明
图1为本发明基于无人机的缺陷分析方法的流程图;
图2为本发明在一个实施例中对巡检图片进行重命名的流程图;
图3为本发明在另一个实施例中对巡检图片进行重命名的流程图;
图4为本发明基于无人机的缺陷分析系统的结构示意框图;
图5为本发明在一个实施例中重命名模块的结构示意框图;
图6为本发明在另一个实施例中重命名模块的结构示意框图。
具体实施方式
请参阅图1,本发明的基于无人机的缺陷分析方法,包括如下步骤:
步骤S1:获取批量导入的多条输电线路的数据,并从多条输电线路的数据中选择一待分析的输电线路的数据,生成该待分析的输电线路的线路图;其中,所述输电线路的线路图上设有沿着该输电线路分布的杆塔图标。
其中,所述输电线路的数据包括输电线路名称、输电线路上的各杆塔的经纬度信息以及各杆塔对应的编号名称。所述待分析的输电线路的线路图为结合地理地图生成的线路图,且在该线路图中设有沿着该输电线路分布的各杆塔对应的图标,也即,用户可以从待分析的输电线路的线路图中获悉该输电线路在地理地图中的位置、该输电线路的走向以及该输电线路中各杆塔对应的图标。
在一个实施例中,为实现对各输电线路的缺陷分析的分类归档,通常可先建立一个任务档案,并在该任务档案上选择待分析的输电线路的数据,以将任务档案与该选择待分析的输电线路的数据进行绑定,以使后续的巡检图片的重命名和缺陷分析均可以归类到这个任务档案中。
步骤S2:获取批量导入的由无人机沿着所述待分析的输电线路拍摄的多张巡检图片。
其中,所述巡检图片包括无人机拍摄该巡检图片时的经纬度信息以及高度信息。
步骤S3:根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,并建立每张所述巡检图片与所述输电线路的线路图上的杆塔图标的索引。
请参阅图2,在一个实施例中,所述根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名的步骤,包括:
步骤S311:根据所述输电线路的线路图,获取所述输电线路的名称、所述输电线路上的各杆塔的经纬度信息以及各杆塔对应的编号名称。
步骤S312:根据每张所述巡检图片,获取每张所述巡检图片对应的经纬度信息。
步骤S313:将每张所述巡检图片对应的经纬度信息分别与输电线路上的各杆塔的经纬度信息进行比较,并获取与杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片以及该杆塔的编号名称,且将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片进行排序,获得该杆塔的所有巡检图片的排序序号。
其中,对于输电线路中的一杆塔,可能出现在同一经纬度下拍摄了该杆塔的多张巡检图片,因此,针对同一杆塔,其可能对应了多张巡检图片,也即,针对同一杆塔,与该杆塔的经纬度信息的差值在预设范围内的巡检图片有多张,针对这些在同一经纬度下拍摄的多张巡检图片,可按照拍摄时间先后顺序或者按照拍摄的高度上下顺序对所述巡检图片进行排序,并根据排序的排序序号进行重命名。
步骤S314:将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称和杆塔的巡检图片的排序序号的组合。
为使巡检图片的名称的简洁美观,在一个实施例中,输电线路的名称、杆塔对应的编号名称和所述杆塔对应的巡检图片的排列序号任意两者之间可加入一些字符间隔区分,所述字符可为“#”“、”“-”和“*”等。例如,若其中一个巡检图片,其对应的输电线路的名称为阳旗甲线;杆塔对应的编号名称为#151;所述杆塔对应的巡检图片的排列序号为2;则该巡检图片自动重命名后的名称为:阳旗甲线-#151(2).jpg
所述将差值在预设范围内的所有巡检图片的名称自动重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称和所述杆塔对应的巡检图片的排列序号的组合的步骤之后,还包括:
步骤S314:在所述输电线路的线路图选择与该杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片,并获取该所有巡检图片的高度信息。
步骤S315:根据所述输电线路的线路图,获取杆塔上各绝缘子的高度信息以及各绝缘子的名称。
其中,杆塔上由上之下通常设置有三个绝缘子,这三个绝缘子的高度均不相同,依据高度的不同,可以识别出对应的绝缘子。对于不同的高度的绝缘子可以进行设置不同的名称进行区分,在本实施例中,由上至下分布的三个绝缘子的名称依序为A相、B相和C相。
步骤S316:将与该杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片对应的高度信息分别与杆塔上各绝缘子的高度信息进行比较,并获取与杆塔上的绝缘子的高度的差值在预设范围内的所有巡检图片以及对应的该绝缘子的名称,且将与该绝缘子的高度差值在预设范围内的所有巡检图片进行排序,获得该绝缘子的所有巡检图片的排序序号。
其中,对于杆塔中的同一绝缘子,可能出现在同一高度下拍摄了该绝缘子的多张巡检图片,因此,针对同一绝缘子,其可能对应了多张巡检图片,也即,针对同一绝缘子,与该杆塔的高度信息的差值在预设范围内的巡检图片有多张,针对这些在同一高度下拍摄的多张巡检图片,可按照拍摄时间先后顺序或者按照拍摄的高度上下顺序对所述巡检图片进行排序,并根据排序的排序序号进行重命名。
步骤S317:将与该绝缘子的高度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号的组合。
为使巡检图片的名称的简洁美观,在一个实施例中,输电线路的名称、杆塔对应的编号名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号任意两者之间可加入一些字符间隔区分,所述字符可为“#”“、”“-”和“*”等。例如,对于同一杆塔中的巡检图片,其对应的输电线路的名称为阳旗甲线;杆塔对应的编号名称为#151;所述绝缘子的名称为A相,绝缘子的巡检图片的排序序号为2;则该巡检图片自动重命名后的名称为:阳旗甲线-#151-A相(2).jpg
请参阅图3,在另一实施例中,所述根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名的步骤,包括:
步骤S321:获取在拍摄每张所述巡检图片时地面站记录的拍摄信息、以及所述拍摄信息与每张所述巡检图片的索引;其中,所述拍摄信息包括无人机编号、输电线路的电压、输电线路的名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号。
步骤S322:根据所述拍摄信息以及所述拍摄信息与每张所述巡检图片的索引,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名;所述巡检图片的重命名后的名称为无人机编号、输电线路的电压、输电线路的名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号的组合。
例如,对于同一杆塔中的巡检图片,拍摄该巡检图片的无人机的编号为B1312,该输电线路的名称为莞配甲线;该输电线路的电压为220KV,绝缘子的名称为A相,绝缘子的巡检图片的排序序号为1;则该巡检图片自动重命名后的名称为:B1312-220KV-莞配甲线-A相(1).jpg。
步骤S4:在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标,显示对应的巡检图片。
步骤S5:获取在显示的所述巡检图片上标注的缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果。
本发明根据输电线路的数据和每张所述巡检图片,可实现自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,减少了工作人员的劳动量,提高了工作效率,而且通过所述根据输电线路的数据生成输电线路的线路图,并建立每张巡检图片与杆塔图标的索引,可直观地查看输电线路以及各巡检图片。进一步地,在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标时,可直观地显示对应的巡检图片,并可在显示的所述巡检图片上标注缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果,实现了缺陷信息的方便标注,并方便地获得缺陷分析结果,进而可统计每个季度巡视的杆塔的数量和每个季度发现的缺陷的数量等数据
请参阅图4,一种基于无人机的缺陷分析系统1,包括:
线路图生成模块11,用于获取批量导入的多条输电线路的数据,并从多条输电线路的数据中选择一待分析的输电线路的数据,生成该待分析的输电线路的线路图;其中,所述输电线路的线路图上设有沿着该输电线路分布的杆塔图标;
巡检图片获取模块12,用于获取批量导入的由无人机沿着所述待分析的输电线路拍摄的多张巡检图片;
重命名模块13,用于根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,并建立每张所述巡检图片与所述输电线路的线路图上的杆塔图标的索引;
显示模块14,用于在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标,显示对应的巡检图片;
缺陷标注分析模块15,用于获取在显示的所述巡检图片上标注的缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果。
本发明根据输电线路的数据和每张所述巡检图片,可实现自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,减少了工作人员的劳动量,提高了工作效率,而且通过所述根据输电线路的数据生成输电线路的线路图,并建立每张巡检图片与杆塔图标的索引,可直观地查看输电线路以及各巡检图片。进一步地,在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标时,可直观地显示对应的巡检图片,并可在显示的所述巡检图片上标注缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果,实现了缺陷信息的方便标注,并方便地获得缺陷分析结果,进行后续的缺陷统计等工作。
其中,所述输电线路的数据包括输电线路名称、输电线路上的各杆塔的经纬度信息以及各杆塔对应的编号名称。所述待分析的输电线路的线路图为结合地理地图生成的线路图,且在该线路图中设有沿着该输电线路分布的各杆塔对应的图标,也即,用户可以从待分析的输电线路的线路图中获悉该输电线路在地理地图中的位置、该输电线路的走向以及该输电线路中各杆塔对应的图标。
在一个实施例中,为实现对各输电线路的缺陷分析的分类归档,通常可先建立一个任务档案,并在该任务档案上选择待分析的输电线路的数据,以将任务档案与该选择待分析的输电线路的数据进行绑定,以使后续的巡检图片的重命名和缺陷分析均可以归类到这个任务档案中。
其中,所述巡检图片包括无人机拍摄该巡检图片时的经纬度信息以及高度信息。
请参阅图5,在一个实施例中,所述重命名模块13包括:
第一数据获取单元1311,用于根据所述输电线路的线路图,获取所述输电线路的名称、所述输电线路上的各杆塔的经纬度信息以及各杆塔对应的编号名称;
第二数据获取单元1312,用于根据每张所述巡检图片,获取每张所述巡检图片对应的经纬度信息;
第一比较单元1313,用于将每张所述巡检图片对应的经纬度信息分别与输电线路上的各杆塔的经纬度信息进行比较,并获取与杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片以及该杆塔的编号名称,且将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片进行排序,获得该杆塔的所有巡检图片的排序序号;
第一重命名单元1314,用于将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称和杆塔的巡检图片的排序序号的组合。
第三数据获取单元1315,用于在所述输电线路的线路图选择与该杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片,并获取该所有巡检图片的高度信息。
第四数据获取单元1316,用于根据所述输电线路的线路图,获取杆塔上各绝缘子的高度信息以及各绝缘子的名称。
第二比较单元1317,用于将与该杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片对应的高度信息分别与杆塔上各绝缘子的高度信息进行比较,并获取与杆塔上的绝缘子的高度的差值在预设范围内的所有巡检图片以及对应的该绝缘子的名称,且将与该绝缘子的高度差值在预设范围内的所有巡检图片进行排序,获得该绝缘子的所有巡检图片的排序序号。
第二重命名单元1318,用于将与该绝缘子的高度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号的组合。
请参阅图6,在另一实施例中,所述重命名模块13包括:
信息获取单元1321,用于获取在拍摄每张所述巡检图片时地面站记录的拍摄信息、以及所述拍摄信息与每张所述巡检图片的索引;其中,所述拍摄信息包括无人机编号、输电线路的电压、输电线路的名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号。
重命名单元1322,用于根据所述拍摄信息以及所述拍摄信息与每张所述巡检图片的索引,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名;所述巡检图片的重命名后的名称为无人机编号、输电线路的电压、输电线路的名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号的组合。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任意所述的基于无人机的缺陷分析方法的步骤。
本发明可采用在一个或多个其中包含有程序代码的存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机可读储存介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体,可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括但不限于:相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。
本发明还提供一种计算机设备,包括储存器、处理器以及储存在所述储存器中并可被所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意基于无人机的缺陷分析方法的步骤。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于无人机的缺陷分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取批量导入的多条输电线路的数据,并从多条输电线路的数据中选择一待分析的输电线路的数据,生成该待分析的输电线路的线路图;其中,所述输电线路的线路图上设有沿着该输电线路分布的杆塔图标;
获取批量导入的由无人机沿着所述待分析的输电线路拍摄的多张巡检图片;
根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,并建立每张所述巡检图片与所述输电线路的线路图上的杆塔图标的索引;
在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标,显示对应的巡检图片;
获取在显示的所述巡检图片上标注的缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果。
2.根据权利要求1所述的基于无人机的缺陷分析方法,其特征在于,所述输电线路的数据包括输电线路名称、输电线路上的各杆塔的经纬度信息以及各杆塔对应的编号名称。
3.根据权利要求2所述的基于无人机的缺陷分析方法,其特征在于,所述巡检图片包括无人机拍摄该巡检图片时的经纬度信息以及高度信息。
4.根据权利要求3所述的基于无人机的缺陷分析方法,其特征在于,所述根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名的步骤,包括:
根据所述输电线路的线路图,获取所述输电线路的名称、所述输电线路上的各杆塔的经纬度信息以及各杆塔对应的编号名称;
根据每张所述巡检图片,获取每张所述巡检图片对应的经纬度信息;
将每张所述巡检图片对应的经纬度信息分别与输电线路上的各杆塔的经纬度信息进行比较,并获取与杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片以及该杆塔的编号名称,且将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片进行排序,获得该杆塔的所有巡检图片的排序序号;
将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称和杆塔的巡检图片的排序序号的组合。
5.根据权利要求4所述的基于无人机的缺陷分析方法,其特征在于,所述将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称和杆塔的巡检图片的排序序号的组合的步骤之后,还包括:
在所述输电线路的线路图选择与该杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片,并获取该所有巡检图片的高度信息;
根据所述输电线路的线路图,获取杆塔上各绝缘子的高度信息以及各绝缘子的名称;
将与该杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片对应的高度信息分别与杆塔上各绝缘子的高度信息进行比较,并获取与杆塔上的绝缘子的高度的差值在预设范围内的所有巡检图片以及对应的该绝缘子的名称,且将与该绝缘子的高度差值在预设范围内的所有巡检图片进行排序,获得该绝缘子的所有巡检图片的排序序号;
将与该绝缘子的高度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号的组合。
6.根据权利要求1所述的基于无人机的缺陷分析方法,其特征在于,所述根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名的步骤,包括:
获取在拍摄每张所述巡检图片时地面站记录的拍摄信息、以及所述拍摄信息与每张所述巡检图片的索引;其中,所述拍摄信息包括无人机编号、输电线路的电压、输电线路的名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号;
根据所述拍摄信息以及所述拍摄信息与每张所述巡检图片的索引,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名;所述巡检图片的重命名后的名称为无人机编号、输电线路的电压、输电线路的名称、绝缘子的名称和绝缘子的巡检图片的排序序号的组合。
7.一种基于无人机的缺陷分析系统,其特征在于,包括:
线路图生成模块,用于获取批量导入的多条输电线路的数据,并从多条输电线路的数据中选择一待分析的输电线路的数据,生成该待分析的输电线路的线路图;其中,所述输电线路的线路图上设有沿着该输电线路分布的杆塔图标;
巡检图片获取模块,用于获取批量导入的由无人机沿着所述待分析的输电线路拍摄的多张巡检图片;
重命名模块,用于根据所述输电线路的线路图和每张所述巡检图片,自动对每张所述巡检图片的名称进行批量重命名,并建立每张所述巡检图片与所述输电线路的线路图上的杆塔图标的索引;
显示模块,用于在所述输电线路的线路图上点击所述杆塔图标,显示对应的巡检图片;
缺陷标注分析模块,用于获取在显示的所述巡检图片上标注的缺陷信息,并根据标注的缺陷信息生成缺陷分析结果。
8.根据权利要求7所述的基于无人机的缺陷分析系统,其特征在于,所述重命名模块包括:
第一数据获取单元,用于根据所述输电线路的线路图,获取所述输电线路的名称、所述输电线路上的各杆塔的经纬度信息以及各杆塔对应的编号名称;
第二数据获取单元,用于根据每张所述巡检图片,获取每张所述巡检图片对应的经纬度信息;
比较单元,用于将每张所述巡检图片对应的经纬度信息分别与输电线路上的各杆塔的经纬度信息进行比较,并获取与杆塔的经纬度的差值在预设范围内的所有巡检图片以及该杆塔的编号名称,且将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片进行排序,获得该杆塔的所有巡检图片的排序序号;
重命名单元,用于将与该杆塔的经纬度差值在预设范围内的所有巡检图片的名称重命名为输电线路的名称、杆塔对应的编号名称和杆塔的巡检图片的排序序号的组合。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述权利要求1至6中任意一项所述的基于无人机的缺陷分析方法的步骤。
10.一种计算机设备,其特征在于,包括储存器、处理器以及储存在所述储存器中并可被所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述权利要求1至6中任意一项所述的基于无人机的缺陷分析方法的步骤。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110580529A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-17 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种输电通道无人机精细化巡检数据的自动分析管理方法、系统及存储介质 |
CN110865978A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-03-06 | 国网福建省电力有限公司漳州供电公司 | 一种输配网设备数字影像智能管理系统 |
CN111914813A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-10 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于图像分类的输电线路巡检图像命名方法及系统 |
CN113129303A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-07-16 | 广州市吉华勘测股份有限公司 | 一种巡检图片自动标注方法、装置、存储介质及电子设备 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107168370A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-09-15 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 输电线路多旋翼无人机精细智能巡检系统及其方法 |
CN108171291A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-06-15 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于无人机的巡检作业方法和系统 |
CN108365557A (zh) * | 2018-02-24 | 2018-08-03 | 广东电网有限责任公司肇庆供电局 | 一种无人机精细化巡检输电线路的方法及系统 |
CN108957221A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-12-07 | 广东电网有限责任公司清远供电局 | 一种基于web的输电线路缺陷预警系统 |
CN109085850A (zh) * | 2018-09-10 | 2018-12-25 | 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 | 基于输电通道三维雷扫数据的无人机自主巡检方法 |
CN109298825A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-01 | 广东电网有限责任公司 | 图像归类方法、装置及电子终端 |
CN109334543A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-02-15 | 国网电子商务有限公司 | 一种电力巡检车与无人机相协同的电力巡线系统及方法 |
-
2019
- 2019-02-19 CN CN201910122183.7A patent/CN109960736A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107168370A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-09-15 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 输电线路多旋翼无人机精细智能巡检系统及其方法 |
CN108171291A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-06-15 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于无人机的巡检作业方法和系统 |
CN108365557A (zh) * | 2018-02-24 | 2018-08-03 | 广东电网有限责任公司肇庆供电局 | 一种无人机精细化巡检输电线路的方法及系统 |
CN108957221A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-12-07 | 广东电网有限责任公司清远供电局 | 一种基于web的输电线路缺陷预警系统 |
CN109085850A (zh) * | 2018-09-10 | 2018-12-25 | 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 | 基于输电通道三维雷扫数据的无人机自主巡检方法 |
CN109298825A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-01 | 广东电网有限责任公司 | 图像归类方法、装置及电子终端 |
CN109334543A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-02-15 | 国网电子商务有限公司 | 一种电力巡检车与无人机相协同的电力巡线系统及方法 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110580529A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-17 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种输电通道无人机精细化巡检数据的自动分析管理方法、系统及存储介质 |
CN110865978A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-03-06 | 国网福建省电力有限公司漳州供电公司 | 一种输配网设备数字影像智能管理系统 |
CN111914813A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-10 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于图像分类的输电线路巡检图像命名方法及系统 |
CN111914813B (zh) * | 2020-08-31 | 2023-08-08 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于图像分类的输电线路巡检图像命名方法及系统 |
CN113129303A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-07-16 | 广州市吉华勘测股份有限公司 | 一种巡检图片自动标注方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN113129303B (zh) * | 2021-05-18 | 2022-01-18 | 广州市吉华勘测股份有限公司 | 一种巡检图片自动标注方法、装置、存储介质及电子设备 |
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