輸電線路毫米波雷達防外破在線監測裝置|AI|雷達|聯動告警

在構建輸電遠程集中監控模式過程中，利用圖像監控裝置效果顯著提升了線路運維效率。然而當前的可視化裝置在惡劣天氣環境下，如雨雪冰凍、高濕沙塵等，其成像能力會大幅降低。也有其他不同的情況，例如吊車等典型外破情況，由于缺乏車與線距離與距離之間的感知能力，誤報現象難以避免；還有關于樹障等隱患，目前尚無定量檢測手段，導致在海量圖片上傳的同時，其識別效率與準確性還是要加強。此外，也有不少裝置對光線依賴性強，在重覆冰、大霧等環境下鏡頭難以工作，進一步加大了監控難度。

為了解決上述問題，今天鼎信智慧小編給大家講講輸電線路毫米波雷達防外破在線監測裝置（DX-WPS100-JG3）是如何突破重重難關進行工作的。這類裝置利用其特殊雷達，進行發射波長為毫米級信號。短波長使得處理毫米波信號所需的系統組件尺寸很小，進而有效低功耗和低成本；同時還具備高精準度優勢，毫米波系統能夠檢測小至毫米級的移動。通過這樣恰當的設計，毫米波雷達實現測量區域內物體距離、角度、高度及速度的精準檢測。

為了滿足外破監測的迫切需求，還攻克了四大技術難題，這些技術的突破使得裝置能夠實現外破隱患的前端AI智能識別，以及隱患距離輸電通道及導線最小間隙的精確測量?？稍趯嶋H應用中，雷達觸發和AI觸發是兩種重要的工作模式。在雷達觸發模式下，可視化終端會控制雷達定時（默認2分鐘）開啟。若雷達檢測到告警信號，則會立即聯動抓拍及AI識別，進行雙校驗融合判斷。而在AI觸發模式下，可視化終端在定時抓拍的過程中，若AI系統發出告警，則會聯動立即打開雷達電源，采集雷達的告警狀態進行雙校驗融合判斷。只有當AI識別告警與雷達告警同時動作時，才會向平臺上傳告警圖片。這些告警圖片中會自動疊加雷達的告警狀態和隱患位置信息，為運維人員提供精準的依據。

通過毫米波測距雷達的應用，可以為圖片增加深度信息，進而準確判斷外破隱患對導線的相對位置。為了提高監測準確性，安裝時需要確認以下參數：可視化系統相對塔-線體系的位置、攝像頭與毫米波測距雷達的相對位置以及攝像頭自身參數。這些參數的準確確認可以實現高精度的坐標變換、距離計算及可視化圖片上的隱患配準，從而進一步提高輸電線路的安全性和穩定性。

審核編輯 黃宇