浅谈基于SSD输电线路地线断股检测方法

云南电网有限责任公司曲靖供电局 张宇雄 陈宣林 张海东

输电线路架空地线因外力破坏而导致的断股后需要进行适当的导线修补处理，避免散股继续导致导线机械性能及导电性能降低。在修补架空地线时，因为是单根钢绞线，架空地线距地面较高，断股点如在线上表层，用肉眼、望远镜无法观察到断股的数量，只能使用无人机抵近拍照判断断股数量，且存在一些不确定因素，特别是带电修补地线时，因采用挂梯作业的方式，导地线荷载增加，其应力增加，弧垂增大，如不能确定其作业方式，加之作业人员在作业时防坠措施无法做到位，盲目挂梯作业，作业过程存在较大风险，不能保证作业人员及设备的安全，是输电网目前存在的实际生产业务痛点。

1 研究背景

造成输电线路故障原因包括外力、人为和设备三个方面，自然的外力作用占输电线路故障一半，通常以雷击出现线路故障为主，外力的作用对输电线路的损坏难以预防，只能通过提高线路本身的抗雷性质实现。人为破坏输电线路的故障也较多，如施工操作不当造成的断线、短路和接地等线路故障，而输电线路本身运行环境较差，从而输电线路设备本身也易受到相应的外力作用的损伤。

输电线路地线作为电力系统的重要组成部分，承担着将电流引入大地的作用。然而，由于地线长期暴露在自然环境中，受到风吹、雨淋、酸雨等因素的侵蚀，地线易出现断股现象。地线断股不仅会导致电力系统的接地性能下降，还可能引发电流回流、接触电压升高等问题，给电力系统的安全稳定运行带来隐患。因此，准确检测和及时修复地线断股问题对于电力系统的正常运行至关重要。

2 研究意义

架空地线断股检测是电力系统维护和运行中的一项重要任务。传统的地线断股检测方法主要依赖人工巡检和经验判断，存在检测效率低、漏检和误判率高等问题。随着计算机视觉和目标检测技术的不断发展，基于图像处理和机器学习的地线断股检测方法逐渐受到关注。其中，基于深度学习的目标检测算法在检测精度和效率方面取得了显著的进展。本文旨在探讨基于SSD 的输电线路地线断股检测方法，提高地线断股检测的准确性和实时性，为电力系统的安全运行提供有效的技术支持[1]。

3 研究目标

本文主要研究分析地线断股的危害和检测需求，总结现有地线断股检测方法的优缺点。介绍SSD 算法的原理和基本流程，分析其在目标检测领域的优势和适用性。针对输电线路地线断股检测问题，提出一种基于SSD 的检测方法，设计相应的算法流程。构建地线断股检测数据集，进行试验验证，评估该方法的准确性和实时性。对比分析所提方法与其他地线断股检测方法的性能，探讨改进空间和应用前景。

4 相关工作综述

一是输电线路地线断股的危害和检测需求。包括地线断股问题的定义和危害，对输电线路地线断股进行准确检测的重要性和需求。二是目标检测技术的发展与应用。目标检测技术的发展历程，传统方法和基于深度学习的目标检测算法，并对其应用于电力系统中地线断股检测的研究进行综述和分析。三是基于SSD 的目标检测算法及其优势。SSD 算法（Single Shot MultiBox Detector）的原理和基本流程。SSD 是一种基于深度卷积神经网络的目标检测算法，具有较高的检测准确性和实时性。笔者将探讨SSD 算法在目标检测领域的优势，包括多尺度特征融合、单次检测和高效推理等方面。以下是基于SSD的输电线路地线断股检测方法的伪代码示例。

输入：输电线路地线断股图像。输出：地线断股检测结果。①初始化SSD 网络；②加载预训练的权重参数；③对输入图像进行预处理，包括大小调整、归一化等操作；④将图像输入SSD 网络进行前向传播，获取特征图；⑤在特征图上执行多尺度的特征检测，生成候选框；⑥使用非极大值抑制（NMS）算法对候选框进行筛选，去除重叠较多的框；⑦对剩余的候选框进行类别预测和边界框回归；⑧根据预测结果进行地线断股的判定和定位；⑨输出地线断股检测结果，包括断股位置和置信度；⑩结束。

以上伪代码简要描述了基于SSD 的输电线路地线断股检测方法的算法流程。在实际实现中，需要根据具体的深度学习框架和编程语言进行具体的代码编写，并结合实际的数据集和参数设置进行训练和测试。此伪代码提供了一个大致的框架，可以根据具体需求进行修改和优化[2]。

5 基于SSD 的输电线路地线断股检测方法

一是地线断股检测问题。输电线路地线断股检测问题包括输入数据的获取和预处理、地线断股目标的定义和特征提取等。二是SSD 算法原理及基本流程。SSD 网络的结构和各个组件的功能包括基础网络、特征提取层、预测层和损失函数等。三是地线断股检测算法设计。基于SSD 的地线断股检测算法包括数据集的构建、网络结构的调整、训练和推理过程等。四是算法步骤。基于SSD 的地线断股检测算法的步骤，涵盖输入数据的预处理、特征提取、边界框回归和类别预测等关键步骤，以及算法的参数设置和优化策略。

6 试验与结果分析

6.1 数据采集、标注、划分与预处理

6.1.1 数据采集

选择合适的采集设备：使用高清摄像机、无人机等设备进行图像采集。确保设备能够捕捉到输电线路地线以及地线断股的清晰图像。定义采集场景：确定采集地点，包括城市、农村、山区等不同场景。同时，考虑不同天气条件和光照情况，以获取多样化的地线断股图像。

6.1.2 数据标注

地线断股定义：明确定义地线断股的标准和范围，以便标注人员能够准确地识别和标注地线断股区域。标注工具：使用图像标注工具，如LabelImg、VGG Image Annotator（VIA）等，对采集到的图像进行标注。标注人员需要标注地线断股的位置，可以使用矩形框或者像素级标注。标注质量控制：确保标注的准确性和一致性，可以进行标注人员间的交叉验证和标注结果的审查。

6.1.3 数据划分

划分训练集、验证集和测试集：将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集。一般可以按照7:2:1的比例划分，确保数据集的充分训练和评估。考虑数据集的平衡性：确保训练集、验证集和测试集中包含足够数量的正常地线和地线断股样本，以保持数据集的平衡性。

6.1.4 数据集预处理

图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括大小调整、图像增强（如对比度增强、直方图均衡化等）和归一化等操作，以便与算法模型输入的要求相匹配。标签处理：将地线断股的标注信息转化为模型可读的格式，如XML、JSON 或者CSV 等。

6.2 试验设置

6.2.1 硬件设备摄像设备：选择合适的摄像设备，如高清摄像机、无人机等，用于采集输电线路地线的图像数据。计算设备：使用具备足够计算能力的硬件设备，如GPU加速的计算机或服务器，用于训练和推理算法模型。

6.2.2 软件工具

深度学习框架：选择适用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch 等，用于实现地线断股检测算法。图像处理工具：使用图像处理工具进行数据预处理和增强操作，如OpenCV 等。标注工具：使用图像标注工具，如LabelImg、VGG Image Annotator（VIA）等，用于对地线断股图像进行标注。数据集管理工具：采用适当的数据集管理工具，如COCO、PASCAL VOC 格式等，用于整理和管理地线断股数据集。

6.2.3 试验设置

数据集划分：将标注好的地线断股数据集划分为训练集、验证集和测试集，按照一定的比例进行划分。算法训练：使用训练集进行算法模型的训练，设置合适的学习率、迭代次数、批量大小等参数，并监控训练过程的损失函数和准确率等指标。模型优化：通过验证集对训练过程进行调优，选择最佳的模型权重参数，以提高地线断股检测算法的性能。模型推理：使用测试集进行模型推理，得到地线断股的检测结果，包括检测框的位置和置信度等信息。

6.2.4 评估指标

准确率（Accuracy）：用于评估算法检测结果与真实标注之间的匹配程度。召回率（Recall）：衡量算法能够正确检测到地线断股的能力。平均精度（Average Precision）：结合准确率和召回率，评估算法的整体性能。漏检率（Miss Rate）：用于评估算法未能检测到的地线断股样本的比例。计算时间和实时性：记录算法在推理阶段的计算时间，评估算法的实时性和效率[3]。

6.3 试验结果分析

分析基于SSD 的地线断股检测方法的试验结果。包括准确率、召回率、平均精度等性能指标的评估和对比分析。准确率计算方法：将检测结果与真实标注进行比对，统计正确检测的地线断股数量，除以总样本数。分析：高准确率表示算法能够准确判断地线断股的存在与否。召回率计算方法：将检测到的地线断股数量与真实地线断股数量进行比对，计算其比例。分析：高召回率表示算法能够有效地检测到大部分地线断股。平均精度计算方法：通过绘制准确率-召回率曲线，计算曲线下的面积得到平均精度值。分析：高平均精度表示算法在综合考虑准确率和召回率方面表现优秀。与其他方法对比：将基于SSD 的地线断股检测方法与其他方法进行对比，包括传统方法或其他深度学习方法。指标比较：比较不同方法在准确率、召回率和平均精度等性能指标上的表现，观察是否基于SSD 的方法具有优势。结果解释：根据对比分析的结果，解释基于SSD 的方法相对于其他方法的性能优势或局限性。

7 讨论与展望

一是对基于SSD 的输电线路地线断股检测方法进行讨论，探讨其优点、局限性和改进方向。同时，对算法中存在的问题和挑战进行深入分析，并提出解决方案和建议。二是展望基于SSD 的输电线路地线断股检测方法的未来发展方向。包括算法性能的进一步提升、数据集的扩充和优化、与其他技术的结合等方面的展望，以期推动地线断股检测方法在电力系统中的应用和发展。

综上所述，输电线路的发展和状态对电力供应系统有着重要的作用，由此在电力系统的运行发展过程中，尤其应注重输电线路的状态，通过定期检验实现建立良好的电力检查和维修体系。通过对输电线路运行中的故障进行细致的分析，从而建立了有针对性的防范措施和体系，从而能有效推动输电线路的持续运行和有效发展。本文进行总结、回顾研究的目标和方法，总结研究成果和创新点，并对未来的研究方向进行展望。强调基于SSD 的输电线路地线断股检测方法的重要性和应用前景，为电力系统的安全运行提供技术支持[4]。