人工智能图像识别在电力输电线路巡检中的应用

摘 要：本文以某地的输电线路为案例，探讨了人工智能图像识别技术在电力输电线路巡检中的应用。引入大数据处理和人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）等人工智能技术，构建高效、准确的输电线路巡检系统。在人工巡检过程中，解决因传统方法地形复杂、人工疲劳等问题而导致的效率低、准确性差和成本高等难题，提升了巡检效率、准确性以及经济效益。

关键词：人工智能；图像识别技术；电力输电线路巡检

中图分类号：TM 726" " " " " 文献标志码：A

电力输电线路作为电力系统的核心组成部分，其安全、稳定运行对于保障电力供应至关重要。由于地形复杂、人员识别能力不足等因素，传统的人工巡检方式存在耗时费力、巡检效率低，以及误检率和漏检率较高的问题[1]。因此，有必要研究人工智能图像识别技术在输电线路巡检中的应用。本文旨在构建一种高效、精准的巡检系统，以解决传统巡检方法存在的问题，为电力系统的智能化运维提供有力的技术支持。

1 案例背景

本文以某地总长50 km的输电线路为背景，该线路穿越山区和森林地带，其中18 km位于人迹罕至的区域，整条线路覆盖165座基塔。由于地形复杂、森林覆盖率高以及地势陡峭，因此传统人工巡检的效率和安全性均受到很大限制。传统巡检需要5名图像分析员连续工作15 d，图像识别速度为2张/min～3张/min，单张图像识别时间为 20 s～30 s。巡检员长时间工作容易导致疲劳，因此会出现漏检和误检情况，降低识别质量。

2 人工智能图像识别技术

2.1 技术框架

技术框架的核心在于将大数据处理与人工智能技术紧密结合，共同构建一个高效且准确的输电线路巡检系统。大数据处理部分负责高效存储海量的巡检图像，并进行特征分析与管理。这其中包括数据预处理环节，该环节通过过滤和清洗操作，有效消除图像中的噪声和异常数据，保证数据的一致性和真实性。K-Means聚类算法（K-Means Clustering Algorithm，简称K-Means）[2]作为大数据处理中的关键技术，因其速度快、原理简单以及对大数据的良好伸缩性等优点被广泛应用。人工智能技术方面，则利用人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）模拟人脑的学习机制，对图像进行边缘检测。将上述技术应用于电力输电线路的巡检中，取得了理想的效果。

2.2 关键技术解析

2.2.1 K-Means

K-Means的基本原理是通过最小化类内平方误差，使同一类的数据点紧密地聚集在一起，从而实现数据的自动分类。在输电线路巡检图像处理过程中，K-Means算法对大量图像数据进行聚类，以便为后续缺陷识别和处理提供基础。具体过程包括以下4个步骤。1）从数据集中随机选取K个点作为初始聚类中心。2）对于每个数据点，计算其与所有聚类中心的欧氏距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所对应的类别中。3）计算每个类别中所有数据点的平均值，并将该均值作为新的聚类中心。4）重复步骤二和步骤三，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数为止。这个步骤能够将具有相似特征的图像归为一类，以进行后续的智能识别。

2.2.2 ANN技术

在输电线路巡检中，ANN能够自动识别图像中的缺陷，以提高识别的准确性和效率。具体步骤如下。

2.2.2.1 输入层处理

将预处理和聚类后的图像数据输入神经网络的输入层。输入层的节点数取决于图像的像素数或提取的特征数。

2.2.2.2 隐藏层计算

利用多个隐藏层对输入数据进行特征提取和非线性变换。每个隐藏层由若干神经元组成，每个神经元通过激活函数对输入信号进行处理[3]。常用的激活函数有ReLU和Sigmoid函数。隐藏层的输出可以通过相应的算法计算得到，如公式（1）所示。

（1）

式中：hj为第j个隐藏层神经元的输出；f为激活函数；n为输入节点的总数量；i为第一个输入节点的索引；wij为权重；xi为第i个输入节点的值；bj为偏置。

2.2.2.2.1 输出层分类

最后一层为输出层，其输出节点数根据具体任务需求来设置。输出层的神经元对隐藏层的输出进行加权求和，并通过Softmax函数或其他适当的分类函数，最终得到分类结果[4]。

2.2.2.2.2 反向传播与优化

利用反向传播算法（Backpropagation）计算输出与实际结果的误差，反向调整网络的权重和偏置，最小化误差函数。经过多次迭代训练，ANN能够不断优化参数，提高对输电线路图像缺陷的识别准确率。​

3 技术实施与应用

3.1 数据收集与预处理

在电力输电线路巡检中，应用人工智能图像识别技术的关键步骤之一是数据的收集与预处理。本文采用无人机拍摄大量输电线路图像，并对这些图像进行预处理，为后续的智能识别提供高质量的数据基础。在数据收集过程中，须综合考虑无人机的数量、拍摄角度以及光线条件等因素。无人机拍摄的具体参数设置见表1。

在收集到大量图像数据后，进行预处理工作，以去除噪声、增强细节，并进行聚类处理。图像去噪处理采用了3种算法来提升图像的质量和清晰度。对于中值滤波，选择

3 ppi×3 ppi像素和5 ppi×5 ppi的局部窗口，并计算窗口内像素值的中值，以消除图像中的脉冲噪声。高斯滤波则使用标准差分别为0.5、1.0和1.5的高斯函数对图像进行平滑处理，以减少高斯噪声的影响。在去噪过程中，利用双边滤波来保留图像的边缘细节，将滤波直径设置为15，颜色标准差和空间标准差均设置为75，以确保细节不被模糊。

为了突出图像中的重要特征，笔者采用了频域增强技术。首先，将图像从空间域转换到频域，应用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）。然后，设计高通滤波器对频域图像进行处理，以增强高频成分。最后，将图像逆变换回空间域，恢复并强化图像细节。

在完成去噪和增强后，采用K-Means算法对图像进行聚类处理。具体步骤如下：从数据集中随机选取初始聚类中心，计算每个数据点与聚类中心的欧氏距离，并将数据点分配到距离最近的聚类中心。然后，计算每个类别中数据点的平均值，生成新的聚类中心。重复上述过程，直到聚类中心不再变化或达到预设的迭代次数。

在实验中，笔者使用了不同聚类数（例如K=10，K=20）进行尝试，并比较了不同K值的聚类效果。最终确定，当K=15时能够较好地平衡计算效率和聚类精度，聚类效果最好。这项参数设置能够将具有相似特征的图像归为一类，为后续的智能识别提供基础。

3.2 智能识别与分析

在电力输电线路巡检中，应用人工智能算法可以实现快速、准确的缺陷识别与分析，从而提高巡检效率和准确性。本文采用ANN算法对预处理后的图像数据进行智能识别。在进行智能识别之前，需要先进行边缘检测和图像增强处理。

边缘检测是提取图像中关键特征的重要步骤，常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。这些算法能够有效地识别并突出图像中的边缘信息，从而凸显输电线路的结构特征。其中，运用Sobel算子进行边缘检测的计算过程如公式（2）所示。

（2）

式中：Gx为水平梯度卷积核；Gy为垂直度卷积核。

计算图像在水平和垂直方向的梯度，以获取边缘的强度和方向信息。在完成边缘检测和图像增强处理后，利用ANN进行缺陷识别。ANN由输入层、隐藏层和输出层构成，通过多层网络结构模拟人脑的学习机制。系统结合人工神经网络、边缘检测和图像增强技术，对输电线路图像进行智能识别和分析，提高了巡检效率和准确性，为电力系统的智能化运维提供了技术支持。

3.3 系统集成与部署

在电力输电线路巡检过程中，系统集成与部署是应用人工智能图像识别技术的关键环节[5]。有效的系统集成能够将各个技术模块有机结合起来，构建成高效、稳定的巡检系统。同时，对该系统进行合理的部署，能够保证系统在实际运行过程中的可靠性。

3.3.1 系统架构设计

系统架构设计是系统集成的基础。本文所设计的人工智能图像识别技术系统由无人机数据采集模块、数据预处理模块、智能识别模块以及结果显示与存储模块组成。各模块的具体功能见表2。

3.3.2 算法集成与优化

在系统集成过程中，算法的集成与优化至关重要。为了保证系统的高效运行，需要对各个算法模块进行合理集成和优化。结合K-Means聚类算法和ANN的特性，本文设计了多算法协同的工作机制。在数据预处理阶段，利用K-Means聚类算法对图像进行分类。到了智能识别阶段，则使用ANN对预处理后的图像进行缺陷识别。将经过预处理和聚类的图像数据输入ANN的输入层，输入层的节点数根据图像的像素数或提取的特征数来设定[6]。设计多层隐藏层，每层包含若干神经元，并采用ReLU激活函数来增强非线性特征提取能力。输出层的节点数则根据识别任务的需求来设置，利用Softmax函数进行分类，最终输出识别结果。

为了加快系统的响应速度，笔者采用了并行计算技术。将数据预处理和智能识别的计算任务分配到多个处理器或计算节点中，并行执行。采用多节点并行计算集群的方法，利用GPU加速器，保证各节点之间的数据传输和任务协调高效进行。并行计算的应用缩短了处理时间，提高了系统的实时响应能力。通过这些优化措施，保证了系统在实际运行过程中的高效性和可靠性，提升了电力输电线路巡检的智能化水平。

3.3.3 系统部署与运行

为满足系统的计算需求，并且保证系统高效运行，本文选择相关硬件设备和网络环境配置，配置参数见表3。

为保证系统长期、稳定运行，本文制定了详细的运行维护计划和应急预案。运行维护计划包括硬件检查、软件更新以及性能优化。每周检查一次硬件设备，保证服务器和GPU正常运行。每月更新系统和算法模型，保证应用最新技术。定期优化算法模型，提高识别效率和准确性。应急预案包括备份机制以及故障处理。每天自动备份系统数据，保障数据安全。建立故障响应小组，制定详细的应急预案，当硬件出现故障或网络中断时能够快速响应并处理。经过部署，保证了系统在实际应用中的高效性和可靠性，提升了电力输电线路巡检的智能化水平和工作效率。

4 案例效果评估

4.1 评估方法以及条件

为评估人工智能图像识别技术在电力输电线路巡检中的应用效果，确定系统在实际巡检中的识别效率，本文设计了详细的评估方法，并设定了评估条件，包括数据准备、试验设置以及测试环境设计。本文选取了某地总长50 km的输电线路作为测试样本，该线路穿越了山区、森林等复杂地形。为了对比传统人工巡检和人工智能技术巡检的识别速度，本文在相同工作量的情况下，分别记录了使用这2种方法所需的时间。

测试在光线充足和光线不足2种环境中进行，以评估系统在不同光线条件下的表现。评估条件还包括时间周期、人员配置以及数据记录方式。评估周期设定为1个月，期间涵盖了不同的天气和光线条件，以全面评估系统在各种环境中的表现。

传统人工巡检团队由5名经验丰富的巡检员组成，以保证人工巡检结果的准确性。在对比试验过程中，笔者详细记录了每个环节的数据，包括识别时间、识别结果、误检和漏检情况以及成本等，以保证评估结果的可靠性和可重复性。

4.2 识别效率提升

在电力输电线路巡检过程中，识别效率的提升是衡量人工智能图像识别技术应用效果的关键指标之一。本文引入了先进的人工智能算法对系统进行优化，有效提高了识别效率。识别速度和准确率的对比结果见表4。

由表4可知，ANN能够利用其多层网络结构对图像中的特征进行深度学习和识别。CNN则凭借其强大的特征提取能力，通过多层卷积和池化操作，进一步提升了识别的准确性和效率。在试验中，本文将人工智能技术的识别速度与传统方法进行了对比，结果见表5。

试验结果表明，采用人工智能技术后，识别任务所需时间显著减少，识别准确率显著提高。即使在复杂环境和弱光条件下，准确率仍然保持在90%以上，证明了人工智能技术在输电线路巡检中的显著优势。使用人工智能技术不仅可以大幅缩短巡检时间，还能有效提高识别准确率，降低人力成本，从而全面提升工作效率。

5 结语

本文研究了人工智能图像识别技术在电力输电线路巡检中的应用，构建了一个高效、准确的巡检系统，有效提高了巡检效率和识别准确性，带来了更高的经济效益。人工智能识别技术在电力行业中展现出广阔的应用前景，为提升电力系统的智能化管理水平奠定了基础。

参考文献

[1]向志威，杨大伟，景康，等.智能图像识别技术在输电线路巡检中的应用[J].电子技术，2023，52（6）：240-241.

[2]林国安，裴慧坤，周伟才.基于图像识别技术的输电线路智能巡检系统研究与应用[J].智能城市，2016，2（12）：262.

[3]陈勇，林浩.关于电力输电线路远程智能巡视控制设备的研究[J].信息与电脑（理论版），2013（22）：33-34.

[4]李冠霖.人工智能图像识别技术在电力系统中的应用[J].信息记录材料，2023，24（12）：80-82.

[5]王丽媛.人工智能中的图像识别技术分析[J].集成电路应用，2023，40（3）：286-287.

[6]姜莉.基于人工智能的图像识别技术分析[J].电子技术，2023，52（5）：56-57.