[发明专利]一种输电线路杆塔鸟巢的识别方法

权利要求书

1.一种输电线路杆塔鸟巢的识别方法，其特征是所述方法包括：

步骤1：通过直升机巡检或者摄像头获取输电线路杆塔视频信号，采集相应的输电线路杆塔原始目标图像；

步骤2：确定采集的输电线路杆塔图像是单幅图片或者多幅图片；

步骤3：根据采集的输电线路杆塔图像判定输电线路杆塔是否存在鸟巢。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征是当采集的输电线路杆塔图像是单幅图片时，所述根据采集的输电线路杆塔图像判定输电线路杆塔是否存在鸟巢包括如下子步骤：

子步骤11：对单幅图片进行灰度处理得到灰度化图片；对灰度化图片进行二值处理得到二值化图片；

子步骤12：将二值化图片划分成M个子图片，在每个子图片中分别统计二值化值为0的像素所占的比例，当值为0的像素连通且所占的比例大于设定的阈值，则判定输电线路杆塔存在鸟巢。

3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征是当采集的输电线路杆塔图像是多幅图片时，所述根据采集的输电线路杆塔图像判定输电线路杆塔是否存在鸟巢包括如下子步骤：

子步骤21：选取p个已确定存在鸟巢的图片和p个已确定不存在鸟巢的图片，p为设定值；

子步骤22：对选取的图片进行灰度化处理；

子步骤23：利用双线性内插法对灰度化处理的图片进行归一化，生成设定像素的灰度图片；

子步骤24：将所有设定像素的灰度图片进行Gabor滤波后得到的图片数据矩阵组合；

子步骤25：采用主成分分析法提取Gabor滤波后的图片数据矩阵的特征数据，生成训练数据集和测试数据集；

子步骤26：利用训练数据集训练ELM神经网络，并利用测试数据集验证ELM神经网络模型；

子步骤27：利用多幅图片生成特征数据集；

子步骤28：将所述特征数据集输入到经过训练的ELM神经网络中计算得到输出值；

子步骤29：根据所述输出值判定输电线路杆塔是否存在鸟巢。