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摘要:本发明涉及一种基于信号分析的电力传输线路拉线变形判定系统,包括:曲率判定器件,基于拉线的占据图像区域中各个像素点的数量以及各个像素点分别对应的各份像素值梯度以及占据图像区域中各个像素点分别对应的各份水平坐标数值和占据图像区域中各个像素点分别对应的各份垂直坐标数值采用BP神经网络模型智能分析占据图像区域的边缘形状上的最大曲率数值;状态转换器件,在最大曲率数值超限时,发出拉线歪曲过度信号。通过本发明,能够对基于电力传输线路的架设铁塔的拉线的各项可视化数据采用人工智能模型进行拉线状态的智能鉴定,从而避免拉线脱离直线状态,保证了整个输电线路的安全性和稳定性。
主权项:1.一种基于信号分析的电力传输线路拉线变形判定系统,其特征在于,所述系统包括:信号捕获设备,用于面对电力传输线路的架设铁塔的拉线执行图像信号捕获操作,以获得并输出相应的即时捕获图像,所述拉线用于固定所述架设铁塔;内容增强设备,与所述信号捕获设备连接,用于对接收到的即时捕获图像执行基于空域的图像信号增强处理,以获得并输出相应的空域增强图像;数据锐化设备,与所述内容增强设备连接,用于对接收到的空域增强图像执行利用空域微分法锐化处理,以获得并输出相应的数据锐化图像;优化处理设备,与所述数据锐化设备连接,用于对接收到的数据锐化图像执行基于Kirsch算子的图像信号锐化处理,以获得并输出相应的优化处理图像;曲率判定器件,与所述优化处理设备连接,用于接收所述优化处理图像,识别所述优化处理图像中的拉线的占据图像区域,确定所述占据图像区域中各个像素点的数量和各个像素点分别对应的各份像素值梯度,以及确定所述占据图像区域中各个像素点分别对应的各份水平坐标数值和所述占据图像区域中各个像素点分别对应的各份垂直坐标数值,将所述占据图像区域中各个像素点的数量和各个像素点分别对应的各份像素值梯度以及所述占据图像区域中各个像素点分别对应的各份水平坐标数值和所述占据图像区域中各个像素点分别对应的各份垂直坐标数值并行输入到BP神经网络模型,以获得所述BP神经网络模型输出的所述占据图像区域的边缘形状上的最大曲率数值,所述BP神经网络模型为完成设定次数的多次学习后的BP神经网络且学习的次数与拉线的实体长度正向关联;状态转换器件,与所述曲率判定器件连接,用于在所述BP神经网络模型输出的所述占据图像区域的边缘形状上的最大曲率数值大于等于设定曲率数值时,发出拉线歪曲过度信号,还用于在所述BP神经网络模型输出的所述占据图像区域的边缘形状上的最大曲率数值小于所述设定曲率数值时,发出拉线拉直检测信号。
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百度查询: 南京戈栩信息科技有限公司 基于信号分析的电力传输线路拉线变形判定系统
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