基于关键帧提取与图像识别的电网设施数字化重建

作     者：陈志永 韩璟琳 刘洋 李光毅 蒋雨 蔡瑞天 

作者机构：国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 国网河北省电力有限公司 华北电力大学电气与电子工程学院 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 

出 版 物：《中国电力》 (Electric Power)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家电网有限公司科技项目（5100-202113564A-0-5-SF） 

主　　题：数字孪生 关键帧提取 图像识别 YOLOv5 三维重建 运动恢复结构 

摘      要：电网设施所处环境复杂，本身具有分布式特点，人为拍摄图像存在困难，且图像中包含背景信息会影响模型重建效率与精度。为此，提出一种基于视频关键帧提取与图像识别的电网设施数字化重建方案。首先利用移动作业终端拍摄待重建设施的视频序列，并提取视频的关键帧作为三维模型重建的初始图像数据集；其次利用YOLOv5网络进行电力设施识别与锚框提取去除环境背景，以运动恢复结构为原理进行三维模型静态重建；然后提出改进定向快速旋转算法提取稀疏特征点提高相机位姿计算精度，利用Harris-KLT算法提取匹配稠密特征点并结合Ransac算法提高匹配准确度，实现待重建电网设施三维模型重建；最后以电网中的2种常见变压器为例，验证了所提方法可以有效获取电网设施图像，精确完成三维模型重建。