人工智能圖像識(shí)別在電力輸電線路巡檢中的應(yīng)用

摘 要：本文以某地的輸電線路為案例，探討了人工智能圖像識(shí)別技術(shù)在電力輸電線路巡檢中的應(yīng)用。引入大數(shù)據(jù)處理和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）等人工智能技術(shù)，構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的輸電線路巡檢系統(tǒng)。在人工巡檢過程中，解決因傳統(tǒng)方法地形復(fù)雜、人工疲勞等問題而導(dǎo)致的效率低、準(zhǔn)確性差和成本高等難題，提升了巡檢效率、準(zhǔn)確性以及經(jīng)濟(jì)效益。

關(guān)鍵詞：人工智能；圖像識(shí)別技術(shù)；電力輸電線路巡檢

中圖分類號(hào)：TM 726" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

電力輸電線路作為電力系統(tǒng)的核心組成部分，其安全、穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于保障電力供應(yīng)至關(guān)重要。由于地形復(fù)雜、人員識(shí)別能力不足等因素，傳統(tǒng)的人工巡檢方式存在耗時(shí)費(fèi)力、巡檢效率低，以及誤檢率和漏檢率較高的問題[1]。因此，有必要研究人工智能圖像識(shí)別技術(shù)在輸電線路巡檢中的應(yīng)用。本文旨在構(gòu)建一種高效、精準(zhǔn)的巡檢系統(tǒng)，以解決傳統(tǒng)巡檢方法存在的問題，為電力系統(tǒng)的智能化運(yùn)維提供有力的技術(shù)支持。

1 案例背景

本文以某地總長50 km的輸電線路為背景，該線路穿越山區(qū)和森林地帶，其中18 km位于人跡罕至的區(qū)域，整條線路覆蓋165座基塔。由于地形復(fù)雜、森林覆蓋率高以及地勢(shì)陡峭，因此傳統(tǒng)人工巡檢的效率和安全性均受到很大限制。傳統(tǒng)巡檢需要5名圖像分析員連續(xù)工作15 d，圖像識(shí)別速度為2張/min～3張/min，單張圖像識(shí)別時(shí)間為 20 s～30 s。巡檢員長時(shí)間工作容易導(dǎo)致疲勞，因此會(huì)出現(xiàn)漏檢和誤檢情況，降低識(shí)別質(zhì)量。

2 人工智能圖像識(shí)別技術(shù)

2.1 技術(shù)框架

技術(shù)框架的核心在于將大數(shù)據(jù)處理與人工智能技術(shù)緊密結(jié)合，共同構(gòu)建一個(gè)高效且準(zhǔn)確的輸電線路巡檢系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)處理部分負(fù)責(zé)高效存儲(chǔ)海量的巡檢圖像，并進(jìn)行特征分析與管理。這其中包括數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)，該環(huán)節(jié)通過過濾和清洗操作，有效消除圖像中的噪聲和異常數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性和真實(shí)性。K-Means聚類算法（K-Means Clustering Algorithm，簡稱K-Means）[2]作為大數(shù)據(jù)處理中的關(guān)鍵技術(shù)，因其速度快、原理簡單以及對(duì)大數(shù)據(jù)的良好伸縮性等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用。人工智能技術(shù)方面，則利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡稱ANN）模擬人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制，對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。將上述技術(shù)應(yīng)用于電力輸電線路的巡檢中，取得了理想的效果。

2.2 關(guān)鍵技術(shù)解析

2.2.1 K-Means

K-Means的基本原理是通過最小化類內(nèi)平方誤差，使同一類的數(shù)據(jù)點(diǎn)緊密地聚集在一起，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分類。在輸電線路巡檢圖像處理過程中，K-Means算法對(duì)大量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以便為后續(xù)缺陷識(shí)別和處理提供基礎(chǔ)。具體過程包括以下4個(gè)步驟。1）從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取K個(gè)點(diǎn)作為初始聚類中心。2）對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算其與所有聚類中心的歐氏距離，并將其分配到距離最近的聚類中心所對(duì)應(yīng)的類別中。3）計(jì)算每個(gè)類別中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值，并將該均值作為新的聚類中心。4）重復(fù)步驟二和步驟三，直到聚類中心不再發(fā)生變化或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)為止。這個(gè)步驟能夠?qū)⒕哂邢嗨铺卣鞯膱D像歸為一類，以進(jìn)行后續(xù)的智能識(shí)別。

2.2.2 ANN技術(shù)

在輸電線路巡檢中，ANN能夠自動(dòng)識(shí)別圖像中的缺陷，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。具體步驟如下。

2.2.2.1 輸入層處理

將預(yù)處理和聚類后的圖像數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層。輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)取決于圖像的像素?cái)?shù)或提取的特征數(shù)。

2.2.2.2 隱藏層計(jì)算

利用多個(gè)隱藏層對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和非線性變換。每個(gè)隱藏層由若干神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元通過激活函數(shù)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行處理[3]。常用的激活函數(shù)有ReLU和Sigmoid函數(shù)。隱藏層的輸出可以通過相應(yīng)的算法計(jì)算得到，如公式（1）所示。

（1）

式中：hj為第j個(gè)隱藏層神經(jīng)元的輸出；f為激活函數(shù)；n為輸入節(jié)點(diǎn)的總數(shù)量；i為第一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)的索引；wij為權(quán)重；xi為第i個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)的值；bj為偏置。

2.2.2.2.1 輸出層分類

最后一層為輸出層，其輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)具體任務(wù)需求來設(shè)置。輸出層的神經(jīng)元對(duì)隱藏層的輸出進(jìn)行加權(quán)求和，并通過Softmax函數(shù)或其他適當(dāng)?shù)姆诸惡瘮?shù)，最終得到分類結(jié)果[4]。

2.2.2.2.2 反向傳播與優(yōu)化

利用反向傳播算法（Backpropagation）計(jì)算輸出與實(shí)際結(jié)果的誤差，反向調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，最小化誤差函數(shù)。經(jīng)過多次迭代訓(xùn)練，ANN能夠不斷優(yōu)化參數(shù)，提高對(duì)輸電線路圖像缺陷的識(shí)別準(zhǔn)確率。?

3 技術(shù)實(shí)施與應(yīng)用

3.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

在電力輸電線路巡檢中，應(yīng)用人工智能圖像識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵步驟之一是數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理。本文采用無人機(jī)拍攝大量輸電線路圖像，并對(duì)這些圖像進(jìn)行預(yù)處理，為后續(xù)的智能識(shí)別提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)收集過程中，須綜合考慮無人機(jī)的數(shù)量、拍攝角度以及光線條件等因素。無人機(jī)拍攝的具體參數(shù)設(shè)置見表1。

在收集到大量圖像數(shù)據(jù)后，進(jìn)行預(yù)處理工作，以去除噪聲、增強(qiáng)細(xì)節(jié)，并進(jìn)行聚類處理。圖像去噪處理采用了3種算法來提升圖像的質(zhì)量和清晰度。對(duì)于中值濾波，選擇

3 ppi×3 ppi像素和5 ppi×5 ppi的局部窗口，并計(jì)算窗口內(nèi)像素值的中值，以消除圖像中的脈沖噪聲。高斯濾波則使用標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.5、1.0和1.5的高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，以減少高斯噪聲的影響。在去噪過程中，利用雙邊濾波來保留圖像的邊緣細(xì)節(jié)，將濾波直徑設(shè)置為15，顏色標(biāo)準(zhǔn)差和空間標(biāo)準(zhǔn)差均設(shè)置為75，以確保細(xì)節(jié)不被模糊。

為了突出圖像中的重要特征，筆者采用了頻域增強(qiáng)技術(shù)。首先，將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，應(yīng)用快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT）。然后，設(shè)計(jì)高通濾波器對(duì)頻域圖像進(jìn)行處理，以增強(qiáng)高頻成分。最后，將圖像逆變換回空間域，恢復(fù)并強(qiáng)化圖像細(xì)節(jié)。

在完成去噪和增強(qiáng)后，采用K-Means算法對(duì)圖像進(jìn)行聚類處理。具體步驟如下：從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取初始聚類中心，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與聚類中心的歐氏距離，并將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的聚類中心。然后，計(jì)算每個(gè)類別中數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值，生成新的聚類中心。重復(fù)上述過程，直到聚類中心不再變化或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。

在實(shí)驗(yàn)中，筆者使用了不同聚類數(shù)（例如K=10，K=20）進(jìn)行嘗試，并比較了不同K值的聚類效果。最終確定，當(dāng)K=15時(shí)能夠較好地平衡計(jì)算效率和聚類精度，聚類效果最好。這項(xiàng)參數(shù)設(shè)置能夠?qū)⒕哂邢嗨铺卣鞯膱D像歸為一類，為后續(xù)的智能識(shí)別提供基礎(chǔ)。

3.2 智能識(shí)別與分析

在電力輸電線路巡檢中，應(yīng)用人工智能算法可以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的缺陷識(shí)別與分析，從而提高巡檢效率和準(zhǔn)確性。本文采用ANN算法對(duì)預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行智能識(shí)別。在進(jìn)行智能識(shí)別之前，需要先進(jìn)行邊緣檢測(cè)和圖像增強(qiáng)處理。

邊緣檢測(cè)是提取圖像中關(guān)鍵特征的重要步驟，常用的邊緣檢測(cè)算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。這些算法能夠有效地識(shí)別并突出圖像中的邊緣信息，從而凸顯輸電線路的結(jié)構(gòu)特征。其中，運(yùn)用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)的計(jì)算過程如公式（2）所示。

（2）

式中：Gx為水平梯度卷積核；Gy為垂直度卷積核。

計(jì)算圖像在水平和垂直方向的梯度，以獲取邊緣的強(qiáng)度和方向信息。在完成邊緣檢測(cè)和圖像增強(qiáng)處理后，利用ANN進(jìn)行缺陷識(shí)別。ANN由輸入層、隱藏層和輸出層構(gòu)成，通過多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制。系統(tǒng)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邊緣檢測(cè)和圖像增強(qiáng)技術(shù)，對(duì)輸電線路圖像進(jìn)行智能識(shí)別和分析，提高了巡檢效率和準(zhǔn)確性，為電力系統(tǒng)的智能化運(yùn)維提供了技術(shù)支持。

3.3 系統(tǒng)集成與部署

在電力輸電線路巡檢過程中，系統(tǒng)集成與部署是應(yīng)用人工智能圖像識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[5]。有效的系統(tǒng)集成能夠?qū)⒏鱾€(gè)技術(shù)模塊有機(jī)結(jié)合起來，構(gòu)建成高效、穩(wěn)定的巡檢系統(tǒng)。同時(shí)，對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行合理的部署，能夠保證系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過程中的可靠性。

3.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)是系統(tǒng)集成的基礎(chǔ)。本文所設(shè)計(jì)的人工智能圖像識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)由無人機(jī)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能識(shí)別模塊以及結(jié)果顯示與存儲(chǔ)模塊組成。各模塊的具體功能見表2。

3.3.2 算法集成與優(yōu)化

在系統(tǒng)集成過程中，算法的集成與優(yōu)化至關(guān)重要。為了保證系統(tǒng)的高效運(yùn)行，需要對(duì)各個(gè)算法模塊進(jìn)行合理集成和優(yōu)化。結(jié)合K-Means聚類算法和ANN的特性，本文設(shè)計(jì)了多算法協(xié)同的工作機(jī)制。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，利用K-Means聚類算法對(duì)圖像進(jìn)行分類。到了智能識(shí)別階段，則使用ANN對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行缺陷識(shí)別。將經(jīng)過預(yù)處理和聚類的圖像數(shù)據(jù)輸入ANN的輸入層，輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)圖像的像素?cái)?shù)或提取的特征數(shù)來設(shè)定[6]。設(shè)計(jì)多層隱藏層，每層包含若干神經(jīng)元，并采用ReLU激活函數(shù)來增強(qiáng)非線性特征提取能力。輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)則根據(jù)識(shí)別任務(wù)的需求來設(shè)置，利用Softmax函數(shù)進(jìn)行分類，最終輸出識(shí)別結(jié)果。

為了加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，筆者采用了并行計(jì)算技術(shù)。將數(shù)據(jù)預(yù)處理和智能識(shí)別的計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)處理器或計(jì)算節(jié)點(diǎn)中，并行執(zhí)行。采用多節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算集群的方法，利用GPU加速器，保證各節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸和任務(wù)協(xié)調(diào)高效進(jìn)行。并行計(jì)算的應(yīng)用縮短了處理時(shí)間，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。通過這些優(yōu)化措施，保證了系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過程中的高效性和可靠性，提升了電力輸電線路巡檢的智能化水平。

3.3.3 系統(tǒng)部署與運(yùn)行

為滿足系統(tǒng)的計(jì)算需求，并且保證系統(tǒng)高效運(yùn)行，本文選擇相關(guān)硬件設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，配置參數(shù)見表3。

為保證系統(tǒng)長期、穩(wěn)定運(yùn)行，本文制定了詳細(xì)的運(yùn)行維護(hù)計(jì)劃和應(yīng)急預(yù)案。運(yùn)行維護(hù)計(jì)劃包括硬件檢查、軟件更新以及性能優(yōu)化。每周檢查一次硬件設(shè)備，保證服務(wù)器和GPU正常運(yùn)行。每月更新系統(tǒng)和算法模型，保證應(yīng)用最新技術(shù)。定期優(yōu)化算法模型，提高識(shí)別效率和準(zhǔn)確性。應(yīng)急預(yù)案包括備份機(jī)制以及故障處理。每天自動(dòng)備份系統(tǒng)數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)安全。建立故障響應(yīng)小組，制定詳細(xì)的應(yīng)急預(yù)案，當(dāng)硬件出現(xiàn)故障或網(wǎng)絡(luò)中斷時(shí)能夠快速響應(yīng)并處理。經(jīng)過部署，保證了系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的高效性和可靠性，提升了電力輸電線路巡檢的智能化水平和工作效率。

4 案例效果評(píng)估

4.1 評(píng)估方法以及條件

為評(píng)估人工智能圖像識(shí)別技術(shù)在電力輸電線路巡檢中的應(yīng)用效果，確定系統(tǒng)在實(shí)際巡檢中的識(shí)別效率，本文設(shè)計(jì)了詳細(xì)的評(píng)估方法，并設(shè)定了評(píng)估條件，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、試驗(yàn)設(shè)置以及測(cè)試環(huán)境設(shè)計(jì)。本文選取了某地總長50 km的輸電線路作為測(cè)試樣本，該線路穿越了山區(qū)、森林等復(fù)雜地形。為了對(duì)比傳統(tǒng)人工巡檢和人工智能技術(shù)巡檢的識(shí)別速度，本文在相同工作量的情況下，分別記錄了使用這2種方法所需的時(shí)間。

測(cè)試在光線充足和光線不足2種環(huán)境中進(jìn)行，以評(píng)估系統(tǒng)在不同光線條件下的表現(xiàn)。評(píng)估條件還包括時(shí)間周期、人員配置以及數(shù)據(jù)記錄方式。評(píng)估周期設(shè)定為1個(gè)月，期間涵蓋了不同的天氣和光線條件，以全面評(píng)估系統(tǒng)在各種環(huán)境中的表現(xiàn)。

傳統(tǒng)人工巡檢團(tuán)隊(duì)由5名經(jīng)驗(yàn)豐富的巡檢員組成，以保證人工巡檢結(jié)果的準(zhǔn)確性。在對(duì)比試驗(yàn)過程中，筆者詳細(xì)記錄了每個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，包括識(shí)別時(shí)間、識(shí)別結(jié)果、誤檢和漏檢情況以及成本等，以保證評(píng)估結(jié)果的可靠性和可重復(fù)性。

4.2 識(shí)別效率提升

在電力輸電線路巡檢過程中，識(shí)別效率的提升是衡量人工智能圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用效果的關(guān)鍵指標(biāo)之一。本文引入了先進(jìn)的人工智能算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，有效提高了識(shí)別效率。識(shí)別速度和準(zhǔn)確率的對(duì)比結(jié)果見表4。

由表4可知，ANN能夠利用其多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)圖像中的特征進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和識(shí)別。CNN則憑借其強(qiáng)大的特征提取能力，通過多層卷積和池化操作，進(jìn)一步提升了識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。在試驗(yàn)中，本文將人工智能技術(shù)的識(shí)別速度與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果見表5。

試驗(yàn)結(jié)果表明，采用人工智能技術(shù)后，識(shí)別任務(wù)所需時(shí)間顯著減少，識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提高。即使在復(fù)雜環(huán)境和弱光條件下，準(zhǔn)確率仍然保持在90%以上，證明了人工智能技術(shù)在輸電線路巡檢中的顯著優(yōu)勢(shì)。使用人工智能技術(shù)不僅可以大幅縮短巡檢時(shí)間，還能有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率，降低人力成本，從而全面提升工作效率。

5 結(jié)語

本文研究了人工智能圖像識(shí)別技術(shù)在電力輸電線路巡檢中的應(yīng)用，構(gòu)建了一個(gè)高效、準(zhǔn)確的巡檢系統(tǒng)，有效提高了巡檢效率和識(shí)別準(zhǔn)確性，帶來了更高的經(jīng)濟(jì)效益。人工智能識(shí)別技術(shù)在電力行業(yè)中展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景，為提升電力系統(tǒng)的智能化管理水平奠定了基礎(chǔ)。

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