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《Safety monitoring method for powerline corridors based on single-stage detector and visual matching》
题目：基于单阶段检测器和视觉匹配的电力输电通道安全监测方法
作者：李金恒、郑含博、刘鹏、梁炎燊、双丰、黄俊杰
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“三跨”线路或“密集通道”等重要输电通道受外力破坏容易造成永久性断电事故，特别是吊车、泵车、挖掘机等大型施工机械入侵输电通道危险区域造成事故占比最高（如图1）。现有的仅依靠单目视觉或激光雷达（LiDAR）的方法存在诸多局限性，例如无效告警数量众多、硬件设备限制以及缺乏实时监测能力。鉴于此，本课题率先提出了一种结合深度视觉算法和异构传感器信息的输电通道智能监测方法。它能实现在单目相机监拍下的安全测距，并可根据安全标准规范实现精细化的预警。
图1 异物入侵电力线造成的电力事故。（a）和（b）是起重机触碰电力线的事故；（c）是卡车触碰电力线的事故
1） 研究思路
为实现输电通道可视化监拍下的隐患物检测、测距及预警，本文设计了如图2所示的端到端智能检测算法。其核心是通过融合高性能的隐患检测器、高精度的相机标定、2D-3D姿态估计及反投影变换等技术完成二维画面下的三维测距任务。
图2 提出的电力输电通道安全距离监测方案流程图
2） 实验及结果评估
检测器的定量评估结果对比如表1，它证明了提出的优化方法的有效性和优势，为完成精细化测距奠定了基础。为了从单目相机获取场景三维信息，我们利用高精度标定技术获取摄像头的内部参数和畸变系数，如图3所示。此外，对输电线路现场的监拍图像与LiDAR点云进行了联合匹配，来获取2D-3D映射关系，如图4。
表1 提出的检测器2D-YOLO与主流模型的定量结果对比
图3 相机标定实验。（a）实验相机；（b）标定位置和角度；（c）检测角点；（d）重投影误差
图4 2D-3D视觉匹配
在输电通道监拍视频上进行了逐帧的检测及测距结果评估，首先在LiDAR点云获取距离标签，如图5。最后根据隐患目标的预测距离对测距结果进行定性和定量的评估分析，如图6和表2。其最大预测误差在0.6 m以内。为了演示报警效果，设定报警距离为17 m。当距离小于17 m时，测距线变为红色，并向工作人员发送报警信息。吊车的距离标识如图6(a)和6(c)所示。
图5 电力线距离标签的制作和命名
图6 视频帧的验证结果。(a)和(b)是小汽车与电力线②、③的最小距离；(c)和(d)为卡车与电力线②、③的最小距离
表2 测距结果评估
结论
本文针对电力输电通道的监控提出了一种结合深度学习和反投影变换的安全距离监控方案。该方法通过结合先验激光雷达信息的单目视觉技术实现。结果表明，对于不同类别隐患物，测距误差均在0.6 m以内。同时，还可以根据不同电压等级的安全距离要求调整报警阈值，实现有效的监控预警。本研究有助于减少甚至避免重要输电线路通道遭受外力破坏问题，帮助巡检部门判断隐患风险等级，真正做到有效防止外力破坏事故发生，高度契合当前电网智能化、数字化转型升级，助力国家“数字新基建”，具有巨大的示范、辐射和推广应用体量。
Li, J., Zheng, H.*, et al.: Safety monitoring method for powerline corridors based on single-stage detector and visual matching. High Voltage. 9(4), 805–815 (2024).
郑含博（通讯作者），工学博士，副教授，博士生导师。全国绝缘材料标准化技术委员会（国标委SAC/TC 51）委员，中国电工技术学会人工智能及电气应用专委会委员，IEEE Std C57.93a标准修订工作组秘书，CIGRE中国国家委员会变压器专委会（A2）委员，IEEE PES变压器技术委员会套管与分接开关技术分委会常务理事，IEEE Senior Member，中国电机工程学会、电工技术学会高级会员，美国田纳西大学访问学者，国际期刊等客座主编。主要从事电气设备状态监测与智能诊断、电工绝缘新材料、智能配电网及新能源应用等研究。近五年，主持国家自然科学基金3项（面上项目、青年及地区科学基金）、广西杰出青年科学基金、广西重点研发计划（课题）、广西科技基地和人才专项、电网公司及企业等科技/研发项目30余项。主要参与国家创新研究群体项目、国家重点研发计划等重大科技攻关项目多项。主持和参与起草、制定国际标准（IEEE Std）、国家标准（GB/T）、能源（NB/T）、电力行业（DL/T）及团体标准（T/CEC）等10余项。获省部级奖励4项、电网公司科技奖励7项，在IEEE Trans.等公开发表学术论文80余篇，已授权国际专利、国家发明专利等60余项，合作出版著作5部。担任国家自然科学基金、科技奖励等评审专家。
李金恒，广西大学电气工程学院在读博士生，奥地利维也纳工业大学访问学者，IEEE学生会员。主要从事电力设备的智能监测评估、计算机视觉、智能传感等研究。主持广西博士研究生科研创新项目1项、参与3项国家自然科学基金及10项电网公司科技项目；获2023年国家公派留学项目（csc）资助；已发表SCI论文12篇（包括3篇影响因子>10刊物）、EI论文2篇及IEEE PESGM电力国际顶会1篇，其中1篇中文EI论文获2023年全国高压（领域）高影响力论文奖，被中国知网收录为《学术精要》高PCSI论文和高被引论文；申请国家发明专利14项，目前已授权5项，其中3项已实现专利许可权成果转化；获得博士研究生国家奖学金、优秀学生等多项荣誉；分别获“互联网+”大学生创新大赛国家级铜奖、省金奖和省银奖各1项，以及高校电气电子工程创新大赛国家级铜奖、华南赛区金奖各1项。担任IEEE Trans. Power Deliv.等期刊审稿人。
本研究团队依托于广西大学电气工程学院、广西电力系统最优化与节能技术重点实验室、广西电力装备智能控制与运维重点实验室。该团队长期从事电气设备状态监测与智能诊断、电工绝缘新材料、智能配电网及新能源应用等方向的研究工作。近年来，研究团队承担国家自然科学基金面上项目、青年基金、地区基金和广西杰出青年科学基金、广西重点研发计划（课题）、广西科技基地和人才专项、电网公司及企业等科技/研发项目30余项，在国内外刊物和国际学术会议上发表学术论文80余篇，授权国际专利、国家发明专利等60余项。
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