山区输电线路可视化视频监测系统建设方案
我国山地地形广泛，输电线路在山区分布密集，山高坡陡、沟谷深邃，植被茂密且地质结构复杂。山区线路运行环境恶劣，常受滑坡、泥石流、树木倒伏、雷暴大风、野火等自然因素影响，同时存在巡检难、周期长、盲点多等问题。为提升山区输电线路安全运行水平，构建一套适应高山、峡谷、林区环境的可视化视频监测系统势在必行。
本方案旨在通过部署适合山区环境的摄像设备、构建可靠的通信链路、搭建智能化视频监测平台，实现对山区输电线路的“实时可视化监控 + 智能分析预警 + 精准应急指挥”。
一、建设目标
实现全天候全场景监控
针对山体滑坡区段、林火易发区段、陡坡地段、易积雪区段等实现高清可视化监控。提升自然灾害早发现能力
利用双光谱热成像、AI识别算法，及时识别烟雾、火点、树木倾倒、动物活动等潜在风险。实现巡检可替代、可补充
实时监控代替部分人工巡线，监测死角可补充无人机巡检不足。提升应急抢修效率
一旦发生断线、塔基受损、山体滑坡，系统可提供第一手视频信息，为抢修路径选择、人员调度提供决策支持。实现云端集中管理
平台统一接入各类监测设备，形成可视化大屏、电子地图、告警管理与数据分析体系。
二、系统设计原则
适应性强：设备需具备耐低温、高湿、防雷、防腐蚀能力。
低功耗运行：山区供电困难，需采用太阳能＋锂电双供电方案。
多链路通信：确保无信号区域仍具备应急告警能力。
可扩展性好：可接入新设备，如无人机、雷达、气象监测装置。
智能化分析：减少人工监看压力，提升告警准确度。
三、系统总体架构
系统采用“前端采集—多链路传输—中心平台—智能分析”的总体架构。
1. 前端监测设备
部署具有强环境适应性的监测设备，包括：
双光谱热成像摄像机：用于识别烟雾、火点、热源异常。
AI云台球机：识别倒伏树木、山体裂缝、动物靠近、设备异常等。
微云台摄像头：适用于塔顶、小型结构面监控。
环境监测传感器：温湿度、风速风向、雨量、倾斜传感器。
太阳能供电系统：确保设备持续稳定运行。
2. 通信传输系统
针对山区信号不足问题，采用多链路融合方案：
5G/4G 公网传输：主链路，高度依赖运营商覆盖。
无线中继传输：适用于深山、峡谷、基站覆盖不足区域。
北斗短报文通讯：作为告警应急链路，实现断网也可上报事件。
自组网 Mesh：多个摄像头之间自动组网，提高覆盖能力。
3. 视频监测平台
平台提供统一管理：视频展示、录像存储、告警分析、设备管理、地图分布、事件回溯、工单管理。
4. AI智能分析模块
集成针对山区场景的算法库：
烟雾与火点识别
树木倒伏与线路侵限识别
野生动物靠近识别
山体滑坡前兆识别（裂缝扩张）
异物挂线识别
塔材损伤识别
四、主要监测场景设计
1. 山火预警监测
山区林木茂盛，是野火高风险区域。
部署双光谱热成像摄像机实现：
24 小时实时监测烟雾变化
自动识别火点区域
热图温度分析判断火势发展
根据风向分析火点扩散趋势
山火预警信息可在 10 秒内推送至平台，提高响应速度。
2. 山体滑坡地质灾害监测
针对地质活动频繁的山谷、陡坡，系统实现：
AI检测山体裂纹扩大
识别碎石从上坡位置滑落
检测塔基周边地表异常
实时监控泥石流迹象
一旦发现滑坡可能，系统自动启动“风险红色预警”。
3. 倒伏树木/树障监测
利用 AI 模型识别树木倾斜角度、根部松动及倒伏趋势。
常见场景包括：
暴雨后树木根部松动
大风天气树冠碰线
冰雪导致树枝断裂
提前识别有助于提前安排清障。
4. 动物活动监测
山区野生动物数量多，例如猴子、野猪、啄木鸟等可能损坏设备。
AI球机可识别异常活动，并提前告警，减少设备损坏。
5. 杆塔本体与附属设备监测
包括：
防盗螺栓丢失
拉线松动
塔材腐蚀
安全警示牌损坏
绝缘子污秽与裂纹
微云台设备可从近距离监测塔体状态。
五、平台功能设计与业务流程
1. 地图可视化展示
平台以山区线路 GIS 图为基础，呈现：
线路走向
摄像头点位
监测范围叠加图
风险等级标记
2. 事件联动机制
当检测到潜在风险时，系统自动执行以下动作：
触发告警
图像留存
录像截取并上传
推送至运维人员手机
生成工单任务
事件跟踪闭环处理
3. 录像与回溯分析
系统提供云端视频存储，支持关键事件检索与自动打标签，协助事故分析。
4. 统计报表
自动生成每日/每周/每月风险统计报表，为管理部门决策提供依据。
六、运维方案
设备巡检制度：每季度一次线下巡检，每月一次远程设备检测。
云端自动更新：推送补丁及算法更新。
故障自恢复机制：设备离线自动重启，自检恢复模块。
备用电源体系：确保连续阴雨天气可至少支撑 10 天。
七、预期效益
山区外破及自然灾害导致的事故下降 70% 以上。
巡检里程减少 50%，人员投入大幅降低。
山火发现时间缩短到 1 分钟以内，有效避免大面积损失。
滑坡、倒伏等自然灾害提前识别率提升 60%。
改善运维决策能力，使运维从“事后处理”转向“事前预判”。