本發(fā)明涉及外侵檢測，具體為一種輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、輸電線路塔作為電力傳輸網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，直接關(guān)系到整個電網(wǎng)的運(yùn)行效率和安全，隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜性的增加，輸電線路塔的監(jiān)測和維護(hù)成為電力行業(yè)的重要課題，在過去的幾十年里，輸電線路塔的監(jiān)測技術(shù)經(jīng)歷了從傳統(tǒng)的人工巡檢到半自動化、自動化監(jiān)測的轉(zhuǎn)變，這些技術(shù)的發(fā)展極大地提高了輸電線路塔的運(yùn)維效率，同時也暴露出了一些技術(shù)瓶頸，早期的輸電線路塔監(jiān)測主要依賴于人工巡檢，這種方法雖然簡單直接，但效率低下，且難以實(shí)現(xiàn)對大面積線路塔的實(shí)時監(jiān)控，隨后，基于攝像頭的視頻監(jiān)控系統(tǒng)被引入，雖然在一定程度上提高了監(jiān)控的實(shí)時性，但受光線、天氣等外界因素影響較大，尤其在夜間或惡劣天氣條件下，監(jiān)控效果大打折扣；此外，攝像頭系統(tǒng)對于遠(yuǎn)距離的小型目標(biāo)檢測能力有限，難以滿足輸電線路塔外侵檢測的需求。

2、現(xiàn)有的輸電線路塔外侵檢測技術(shù)存在很多不足之處，毫米波雷達(dá)在數(shù)據(jù)處理方面缺乏有效的目標(biāo)篩選機(jī)制，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中，大量的無效信號被錯誤地識別為目標(biāo)，增加了系統(tǒng)的誤報(bào)率，這不僅浪費(fèi)了寶貴的運(yùn)維資源，還可能因頻繁的誤報(bào)而降低監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性，紅外成像技術(shù)在復(fù)雜氣象條件下的性能不穩(wěn)定，尤其是在夜間或低能見度環(huán)境下，紅外相機(jī)的檢測能力受限，無法有效識別和跟蹤目標(biāo)，這限制了其在全天候監(jiān)測中的應(yīng)用，現(xiàn)有的監(jiān)測系統(tǒng)在數(shù)據(jù)融合方面存在明顯不足，毫米波雷達(dá)和紅外相機(jī)各自的優(yōu)勢未能得到有效利用，缺乏一種高效的數(shù)據(jù)融合策略來優(yōu)化兩者的檢測結(jié)果，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中，監(jiān)測系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)對多目標(biāo)外侵事件的精確識別和預(yù)警，總而言之，現(xiàn)有的輸電線路塔外侵檢測技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中存在諸多限制，無法滿足電力系統(tǒng)對高精度、高可靠性監(jiān)測的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：現(xiàn)有的外侵檢測技術(shù)存在毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)處理效率低，紅外相機(jī)目標(biāo)檢測穩(wěn)定性差，毫米波雷達(dá)與紅外相機(jī)數(shù)據(jù)融合效果不佳，以及如何實(shí)現(xiàn)全天候、高精度、高可靠性的多目標(biāo)外侵檢測的問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法，包括對毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，篩選有效目標(biāo)，采用dbscan算法對輸出結(jié)果進(jìn)行聚類，提取毫米波雷達(dá)目標(biāo)；使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法改善測量誤差，利用yolov7網(wǎng)絡(luò)對紅外相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測；使用目標(biāo)級融合方式及融合策略，優(yōu)化毫米波雷達(dá)與紅外相機(jī)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)效果。

4、作為本發(fā)明所述的輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述篩選有效目標(biāo)包括根據(jù)毫米波雷達(dá)輸出的目標(biāo)歷史信息，對目標(biāo)的有效性進(jìn)行判別，判別有效目標(biāo)的條件表示為：

5、{di(n+1)-di(n)}>dt

6、{θi(n+1)-θi(n)}>θt

7、{vi(n+1)vi(n)>vt

8、其中，n為采樣周期序號，n∈(1,2,3,…)，di為第i個目標(biāo)點(diǎn)的相對距離，θi為第i個目標(biāo)點(diǎn)的相對角度，vi分別為第i個目標(biāo)點(diǎn)的相對速度，dt為在采樣周期間隔內(nèi)的距離的閾值，θt為在采樣周期間隔內(nèi)的相對角度的閾值，vt為在采樣周期間隔內(nèi)的相對速度變化的閾值。

9、當(dāng)符合判別有效目標(biāo)的條件時，視為無效目標(biāo)，同時將無效目標(biāo)從毫米波雷達(dá)的檢測目標(biāo)中移除。

10、作為本發(fā)明所述的輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述提取毫米波雷達(dá)目標(biāo)包括設(shè)置半徑閾值r和鄰域內(nèi)最小點(diǎn)數(shù)minpts，使用毫米波雷達(dá)獲取目標(biāo)的雷達(dá)散射截面面積信息作為附加量，用于補(bǔ)充聚類計(jì)算的數(shù)據(jù)，基于聚類準(zhǔn)確性，對距離小于等于設(shè)定范圍內(nèi)的毫米波雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行聚類，對選擇的距離范圍內(nèi)的目標(biāo)點(diǎn)集進(jìn)行聚類，通過自適應(yīng)調(diào)整半徑閾值r提高聚類的準(zhǔn)確度。

11、作為本發(fā)明所述的輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法改善測量誤差包括根據(jù)毫米波雷達(dá)目標(biāo)的實(shí)際運(yùn)動情況，使用常加速度模型對目標(biāo)進(jìn)行建模，毫米波雷達(dá)輸出測量目標(biāo)的相對距離、相對方位角和相對速度，使用擴(kuò)展卡爾曼增益矩陣改善誤差。

12、作為本發(fā)明所述的輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述利用yolov7網(wǎng)絡(luò)對紅外相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測包括引入改進(jìn)的yolov7網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并對紅外相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測。

13、作為本發(fā)明所述的輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述優(yōu)化毫米波雷達(dá)與紅外相機(jī)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)效果包括定位紅外圖像目標(biāo)的矩形跟蹤框的中心點(diǎn)作為起始點(diǎn)，從起始點(diǎn)出發(fā)，尋找與起始點(diǎn)匹配的毫米波雷達(dá)目標(biāo)投影點(diǎn)，紅外圖像檢測框匹配到多個毫米波雷達(dá)目標(biāo)投影點(diǎn)，選擇與傳感器歐氏距離最近的目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行匹配。

14、若傳感器的目標(biāo)匹配成功，則提取毫米波雷達(dá)的位置和速度信息以及紅外相機(jī)的類別信息進(jìn)行組合輸出為融合目標(biāo)信息。

15、作為本發(fā)明所述的輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述優(yōu)化毫米波雷達(dá)與紅外相機(jī)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)效果還包括當(dāng)紅外圖像算法成功跟蹤目標(biāo)并輸出目標(biāo)信息，而毫米波雷達(dá)算法跟蹤目標(biāo)失敗時，則以紅外圖像目標(biāo)框的中心點(diǎn)為表征目標(biāo)，并將表征目標(biāo)轉(zhuǎn)換到毫米波雷達(dá)坐標(biāo)系下獲得目標(biāo)的位置信息，借助連續(xù)的紅外視頻幀檢測結(jié)果計(jì)算目標(biāo)的速度信息。

16、若紅外圖像無法檢測到目標(biāo)，而毫米波雷達(dá)輸出目標(biāo)，并且與紅外圖像目標(biāo)存在匹配歷史，則輸出毫米波雷達(dá)的目標(biāo)特征作為融合結(jié)果，目標(biāo)的特征融合歷史幀的紅外圖像類別特征，稱為雷達(dá)跟蹤目標(biāo)。

17、若與紅外圖像目標(biāo)不存在匹配歷史，則說明無法匹配到當(dāng)前已知的類別，稱為未知目標(biāo)，位置和速度信息由毫米波雷達(dá)的跟蹤結(jié)果提供，目標(biāo)的類別為未知。

18、本發(fā)明的另外一個目的是提供一種輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測系統(tǒng)，其能通過使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法改善測量誤差，利用yolov7網(wǎng)絡(luò)對紅外相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，解決了目前的紅外圖像目標(biāo)檢測技術(shù)含有測量誤差累積和檢測穩(wěn)定性不足的問題。

19、作為本發(fā)明所述的輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：包括數(shù)據(jù)篩選處理模塊，目標(biāo)檢測模塊，融合策略優(yōu)化模塊。

20、所述數(shù)據(jù)篩選處理模塊用于對毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，篩選有效目標(biāo)，采用dbscan算法對輸出結(jié)果進(jìn)行聚類，提取毫米波雷達(dá)目標(biāo)；所述目標(biāo)檢測模塊用于使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法改善測量誤差，利用yolov7網(wǎng)絡(luò)對紅外相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測；所述融合策略優(yōu)化模塊用于使用目標(biāo)級融合方式及融合策略，優(yōu)化毫米波雷達(dá)與紅外相機(jī)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)效果。

21、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序是實(shí)現(xiàn)輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法的步驟。

22、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法的步驟。

23、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提供的輸電線路塔多目標(biāo)外侵檢測方法對毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，篩選有效目標(biāo)，采用dbscan算法對輸出結(jié)果進(jìn)行聚類，提取毫米波雷達(dá)目標(biāo)，提高了檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，減少了誤報(bào)率，提升了目標(biāo)檢測效率，并為后續(xù)的目標(biāo)跟蹤和融合提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法改善測量誤差，利用yolov7網(wǎng)絡(luò)對紅外相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，提高了目標(biāo)檢測的穩(wěn)定性和抗干擾能力，提升了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性，減少了環(huán)境因素對檢測結(jié)果的影響，使用目標(biāo)級融合方式及融合策略，優(yōu)化毫米波雷達(dá)與紅外相機(jī)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)效果，綜合毫米波雷達(dá)和紅外相機(jī)的優(yōu)勢，提高目標(biāo)識別的全面性和準(zhǔn)確性，有效提升了系統(tǒng)對多目標(biāo)外侵的檢測能力，減少漏檢和誤檢，優(yōu)化了系統(tǒng)整體性能，本發(fā)明在目標(biāo)檢測準(zhǔn)確性、系統(tǒng)實(shí)時性和環(huán)境適應(yīng)性方面都取得更加良好的效果。