(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211479289.0 (22)申请日 2022.11.24 (71)申请人 北京数字绿土科技股份有限公司 地址 100193 北京市海淀区东北旺北京中 关村软件园孵化器2号楼三层2301- 2308室 申请人 武汉绿土图景 科技有限公司 (72)发明人 杨锐宁　孙喜亮　褚成凤　李明锦　 其他发明人请求 不公开姓名　 (74)专利代理 机构 北京绘聚高科知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11832 专利代理师 张春慧 (51)Int.Cl. G08B 21/18(2006.01) G08B 31/00(2006.01)H04N 7/18(2006.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/64(2022.01) (54)发明名称 一种输电线路的防外破报警方法和系统 (57)摘要 本发明公开一种输电线路的防外破报警方 法和系统， 其中， 输电线路的防外破报警方法包 括： 使用无人机载雷达扫描监测设备的安装周边 环境， 得到底图三维点云； 根据底图三维点云对 监测设备进行安装位置标定， 得到监测设备的位 置姿态信息； 根据位置姿态信息， 激光雷达和视 频相机分别摄取安装周边环境的点云数据和视 频图像； 根据点云数据中前景点云， 判断安装周 边环境中是否存在可疑故障目标； 若是则根据可 疑故障目标与输电线路坐标之间移动距离的报 警等级距离范围进行分级报警； 对 可疑故障目标 的视频图像进行深度学习， 得到障碍类型。 本发 明的技术方案能解决现有技术中防外破检测效 率较低， 防外破风险的判断准确性较 差的问题。 权利要求书3页 说明书10页 附图5页 CN 115547003 A 2022.12.30 CN 115547003 A 1.一种输电线路的防外破报警方法， 其特征在于， 所述方法用于输电线路的防外破报 警系统， 所述防外破报警系统包括监测设备， 以及搭载在所述监测设备 的激光雷达和视频 相机； 所述防外破报警方法包括： 使用无人机载雷达扫描所述监测设备的安装周边环境， 得到底图三维点云， 其中， 所述 底图三维点云包 含所述安装周边环境中输电线路坐标； 根据所述底图三维点云对所述监测设备进行安装位置标定， 得到所述监测设备的位置 姿态信息； 根据所述监测设备的位置姿态信 息， 使用所述激光雷达摄取所述安装周边环境的点云 数据， 并且使用所述视频相机摄取 所述安装周边环境的视频图像； 根据所述 点云数据中的前 景点云， 判断所述 安装周边环境中是否存在可疑故障目标； 当判定所述安装周边环境中存在可疑故障目标时， 根据 所述可疑故障目标与 所述输电 线路坐标之间移动距离对应的报警等级距离范围， 对所述可疑故障目标进行分级报警； 对所述视频图像中可疑故障目标的图像区域进行深度学习， 检测得到所述可疑故障目 标对应的障碍类型。 2.根据权利要求1所述的防外破报 警方法， 其特征在于， 所述根据 所述底图三维点云对 所述监测设备进行安装位置标定， 得到所述 监测设备的位置姿态信息的步骤， 包括： 使用RTK技术对所述监测设备的安装位置进行打点操作， 得到所述安装位置对应的地 理坐标； 使用所述 监测设备的激光雷达采集所述 安装周边环境的点云数据； 根据所述安装位置对应的地理坐标， 匹配所述点云数据和所述底图三维点云， 得到所 述监测设备的位置姿态信息 。 3.根据权利要求2所述的防外破报 警方法， 其特征在于， 所述根据 所述安装位置对应的 地理坐标， 匹配所述点云数据和所述底图三维点云， 得到所述监测设备 的位置姿态信息的 步骤， 包括： 根据所述安装位置对应的地理坐标， 对所述点云数据进行旋转平移， 以使所述点云数 据与所述底图三维点云位置吻合； 提取所述点云数据的变换矩阵； 对所述点云数据与所述底图三维点云的重叠部分点云进行ICP配准， 得到新的所述变 换矩阵； 使用所述 新的变换矩阵计算得到所述 监测设备的位置姿态信息 。 4.根据权利要求2所述的防外破报 警方法， 其特征在于， 在对所述可疑故障目标进行分 级报警的步骤之后， 所述方法还 包括： 使用所述监测设备的位置姿态信息和所述视频相机摄取的所述安装周边环境的视频 图像， 建立所述 监测设备的地理信息； 保存并显示所述 监测设备的地理信息 。 5.根据权利要求1所述的防外破报 警方法， 其特征在于， 所述根据 所述可疑故障目标与 所述输电线路坐标之 间移动距离对应的报警等级距离范围， 对所述可疑故障目标进行分级 报警的步骤， 包括： 当所述移动距离处于第一报警等级距离范围时， 提 示所述可疑故障目标；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115547003 A 2当所述移动距离处于第 二报警等级距离范围时， 上传所述可疑故障目标的点云数据和 视频图像； 当所述移动距离处于第 三报警等级距离范围时， 将所述监测设备的设备信 息上传至服 务器。 6.根据权利要求1所述的防外破报 警方法， 其特征在于， 所述对所述视频图像中可疑故 障目标的图像区域进行深度学习的步骤， 包括： 建立深度学习网络分类模型； 使用故障目标训练集训练所述深度 学习网络分类模型， 直至所述深度 学习网络分类模 型的损失函数收敛； 将所述可疑故障目标的图像区域输入至损失函数收敛的所述深度 学习网络分类模型， 输出所述可疑故障目标的障碍类型。 7.根据权利要求1所述的防外破报 警方法， 其特征在于， 所述根据 所述点云数据中的前 景点云， 判断所述 安装周边环境中是否存在可疑故障目标的步骤之前， 所述方法还 包括： 对所述点云数据进行去噪处 理， 得到去噪后的点云图案； 使用所述底图三维点云或历史点云数据与所述去噪后的点云图案进行重 叠区域对比； 将所述去噪后的点云图案与所述底图三维点云或历史点云数据存在重叠区域的部分 标记为背景点云； 将所述去噪后的点云图案与所述底图三维点云或历史点云数据不存在重叠区域的部 分标记为前 景点云； 提取所述去噪后的点云图案中的前景点云， 并将所述点云图案添加至所述历史点云数 据中。 8.根据权利要求7所述的防外破报 警方法， 其特征在于， 所述根据 所述点云数据中的前 景点云， 判断所述 安装周边环境中是否存在可疑故障目标的步骤， 包括： 对所述前景点云进行大小过滤和近邻 搜索， 剔除所述前景点云中的孤立噪点和微小噪 点， 得到过 滤后的所述可疑障碍目标； 以所述过滤后的可疑障碍目标为种子， 在所述前景点云中进行区域增长， 从所述前景 点云中提取 得到有效可疑故障目标对应特 征的点云区域。 9.一种输电线路的防外破报 警系统， 其特征在于， 包括无人机载雷达和监测设备， 所述 监测设备 搭载有激光雷达和视频相机； 其中， 所述无人机载雷达， 用于扫描所述监测设备的安装周边环境， 得到底图三维点云， 其 中， 所述底图三维点云包 含所述安装周边环境中输电线路坐标； 所述激光雷达， 用于摄取 所述安装周边环境的点云数据， 所述视频相机， 用于摄取 所述安装周边环境的视频图像； 所述监测设备， 用于根据所述点云数据中的前景点云， 判断所述安装周边环境中是否 存在可疑故障目标； 所述监测设备， 还用于当判定所述安装周边环境中存在可疑故障目标时， 根据所述可 疑故障目标与所述输电线路坐标之 间移动距离对应的报警等级距离范围， 对所述可疑故障 目标进行分级报警； 所述监测设备， 还用于对所述视频图像中可疑故障目标的图像区域进行深度学习， 检权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115547003 A 3