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導(dǎo)語(yǔ)

為了保障輸電線路的穩(wěn)定運(yùn)行，提高隱患預(yù)警的實(shí)時(shí)性，華北電力大學(xué)電力視覺(jué)技術(shù)團(tuán)隊(duì)在《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2026年第3期提出一種基于目標(biāo)檢測(cè)與邊緣分割的輸電走廊隱患預(yù)警方法。不僅能夠準(zhǔn)確地識(shí)別輸電走廊中的外力破壞隱患目標(biāo)，還能快速精準(zhǔn)地定位隱患目標(biāo)位置，同時(shí)滿足輕量化部署需求，為輸電走廊防外力破壞工作提供了智能化解決方案。此外，通過(guò)二維層面的隱患分析，能夠有效地評(píng)估隱患是否對(duì)電力線構(gòu)成實(shí)質(zhì)性威脅，從而提供更為精準(zhǔn)的隱患評(píng)估。

研究背景

由于輸電線路具有點(diǎn)多、面廣、線長(zhǎng)、暴露在野外等特點(diǎn)，其不僅要遭受雨雪雷電等自然天氣的侵襲，還要承受外力破壞引起的短路跳閘等故障。為了保障輸電線路的穩(wěn)定運(yùn)行，電網(wǎng)公司會(huì)定期以人工巡檢的方式來(lái)發(fā)現(xiàn)外力破壞威脅。但人工巡檢工作量大、難度高、效率低，難以滿足電力系統(tǒng)的實(shí)際需求。

論文所解決的問(wèn)題及意義

輸電走廊的顯著特點(diǎn)是背景復(fù)雜、目標(biāo)尺度變化較大，被遮擋情況下機(jī)械外破隱患目標(biāo)檢測(cè)精度不高，容易出現(xiàn)錯(cuò)檢、漏檢。本模型有效地提升了多尺度目標(biāo)的檢測(cè)能力，同時(shí)減少了模型參數(shù)量。在實(shí)際應(yīng)用中，單純識(shí)別機(jī)械目標(biāo)并不能完全滿足隱患預(yù)警的需求，本文所提 出的基于像素重疊度與空間距離的多級(jí)預(yù)警判別機(jī)制，能夠?yàn)檩旊娮呃韧饬ζ茐碾[患的預(yù)警與防范提供了切實(shí)可行的技術(shù)支持。

論文方法及創(chuàng)新點(diǎn)

1、在YOLOv8中引入小目標(biāo)檢測(cè)層和SBA模塊，通過(guò)選擇性聚合邊界與語(yǔ)義信息、自適應(yīng)注意力機(jī)制以及雙向特征融合，顯著優(yōu)化了多尺度特征表達(dá)和目標(biāo)定位，特別是在小目標(biāo)檢測(cè)方面表現(xiàn)突出。采用重參數(shù)輕量頭和可重參數(shù)化卷積，在大幅減少參數(shù)數(shù)量的同時(shí)，提升了參數(shù)利用率，有效地彌補(bǔ)了輕量化可能帶來(lái)的精度損失，為資源受限設(shè)備提供了無(wú)損優(yōu)化方案，并利用MPDIoU對(duì)CIoU進(jìn)行了優(yōu)化。

圖1 模型框架

2、利用分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電力線邊緣提取，結(jié)合桿塔空間坐標(biāo)進(jìn)行安全區(qū)域映射，并對(duì)安全區(qū)域進(jìn)行危險(xiǎn)等級(jí)劃分。利用像素坐標(biāo)關(guān)系分析隱患目標(biāo)與電力線的相對(duì)位置，從而精準(zhǔn)判斷其對(duì)電力線路安全運(yùn)行的威脅程度。

圖2 導(dǎo)線映射效果

3、實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于分割算法的邊緣提取方法能夠更好地保持電力線的完整性，有效地克服了傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算子的局限性。同時(shí)，結(jié)合桿塔空間坐標(biāo)的有效區(qū)域映射方法顯著提升了輸電走廊區(qū)域劃分的連續(xù)性與準(zhǔn)確性。

表1 預(yù)警結(jié)果

結(jié)論

1）提出的目標(biāo)檢測(cè)模型在mAP50上達(dá)到72.1%，相比基線模型提升了3.2個(gè)百分點(diǎn)，且優(yōu)于其他主流檢測(cè)方法，證明了其在輸電走廊隱患檢測(cè)中的有效性和優(yōu)勢(shì)。

2）采用基于分割網(wǎng)絡(luò)的邊緣提取方法，相較于傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算子，該方法能夠更有效地處理前景與背景的區(qū)分問(wèn)題，尤其在復(fù)雜背景條件下，能夠顯著提升邊緣提取的精度和魯棒性。

3）提出的基于像素重疊度與空間距離的多級(jí)預(yù)警判別機(jī)制，能夠更精確地劃分安全區(qū)域，并利用像素關(guān)系評(píng)估隱患威脅等級(jí)，為輸電走廊外力破壞隱患的預(yù)警與防范提供了切實(shí)可行的技術(shù)支持。

團(tuán)隊(duì)介紹

電力視覺(jué)技術(shù)團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有教師21人，其中教授(博士生導(dǎo)師)4人,副教授6人，高工1人，講師10人，在讀博士、碩士研究生200余人。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)杰出會(huì)員3人、高級(jí)會(huì)員1人。河北省優(yōu)秀教師1人，河北省教學(xué)名師2人，河北省優(yōu)秀教學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人1人，河北省優(yōu)秀創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人1人。

主要研究如何將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與電力工業(yè)特點(diǎn)相結(jié)合，以輔助或替代人工肉眼進(jìn)行視覺(jué)檢查工作，并進(jìn)行實(shí)際的算法實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)應(yīng)用。電力視覺(jué)針對(duì)電力工業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，面向新一代電力系統(tǒng)的發(fā)展需求，涵蓋“發(fā)輸變配用”各個(gè)環(huán)節(jié)；結(jié)合電力行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，探索將計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用于電力工業(yè)場(chǎng)景的方法，形成與行業(yè)需求相結(jié)合的專用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)；從模型設(shè)計(jì)、算法選擇、場(chǎng)景應(yīng)用等多個(gè)方面進(jìn)行研究與實(shí)踐，以解決電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)中的視覺(jué)問(wèn)題。

趙振兵

教授，博士生導(dǎo)師，復(fù)雜能源系統(tǒng)智能計(jì)算教育部工程研究中心副主任。CCF杰出會(huì)員、第十三屆會(huì)員代表；《智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)》編委；CES能源智慧化專委會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)、人工智能與電氣應(yīng)用專委會(huì)委員，CCF YOCSEF保定2021-2022主席、計(jì)算機(jī)視覺(jué)專委會(huì)執(zhí)委、計(jì)算機(jī)應(yīng)用專委會(huì)執(zhí)委、標(biāo)準(zhǔn)工委委員，CSIG視覺(jué)大數(shù)據(jù)專委會(huì)委員、成像探測(cè)與感知專委會(huì)委員、交通視頻專委會(huì)委員，CAAI智慧能源專委會(huì)委員。長(zhǎng)期從事電力人工智能技術(shù)研究。獲省級(jí)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)4項(xiàng)；出版專著2部；發(fā)表論文100余篇；承擔(dān)項(xiàng)目(課題)20余項(xiàng)；獲得專利授權(quán)25項(xiàng)；2024和2025年全球前2%頂尖科學(xué)家榜單入選者。

付龍美

在讀碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏σ曈X(jué)等。

潘逸天

碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏σ曈X(jué)等。

李浩鵬

博士，講師，碩士研究生導(dǎo)師，IEEE會(huì)員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年計(jì)算機(jī)科技論壇（CCF YOCSEF）保定AC委員，研究方向?yàn)殡娏σ曈X(jué)、圖像信息處理等。

本工作成果發(fā)表在2026年第3期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》，論文標(biāo)題為“基于目標(biāo)檢測(cè)與邊緣分割的輸電走廊隱患預(yù)警方法“。本課題為國(guó)家自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目。

引用本文

趙振兵, 付龍美, 潘逸天, 李浩鵬. 基于目標(biāo)檢測(cè)與邊緣分割的輸電走廊隱患預(yù)警方法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2026, 41(3): 987-998. Zhao Zhenbing, Fu Longmei, Pan Yitian, Li Haopeng. Early Warning Method of Transmission Corridor Hazards Based on Object Detection and Edge Segmentation. Transactions of China Electrotechnical Society, 2026, 41(3): 987-998.

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