基于视觉融合技术的架空线路防外破智能监测方法研究

摘要

架空输电线路是电力能源输送的重要基础设施，安全运行直接影响到电网的稳定和全社会用电的安全。新
疆地区超、特高压线路长达数万公里，担负着“疆电外送”的重任，但是强风沙、高海拔、大温差等恶劣的气候环
境给线路带来了极大的外力破坏风险。传统的单模态可见光监测在低照度、雨雾、强逆光等恶劣环境下性能急剧下
降，不能满足全天候可靠监测的要求。本文提出一种基于跨模态融合Transformer和多尺度通道注意力的多光谱目标
检测算法，用YOLOv8为基础框架，嵌入轻量化跨模态融合Transformer模块来完成可见光和热成像的全长距离依赖
建模，设计多尺度通道注意力模块来实现多尺度通道自适应重标定。在自建的包含万张昼夜、雨雾、远距离小目标
的新疆特高压线路数据集中，算法mAP@0.5-0.95达到71.8%，比基线提高12.6%，误报率降低68.4%，漏报率降低
81.2%。算法已经量化的部署到RK3588边缘计算单元上，单帧推理时间为29ms，在±800kV的线路系统中进行了为
期一年的试点应用。经过研究发现，多光谱融合加跨模态注意力机制可以很好地解决极端环境下单模态失效的问题，
给架空线路防外破智能监测提供了一种高可靠、可部署的技术方案。