[发明专利]基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法

说明书

本发明公开了基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法，属于图片处理技术领域。包括相关信息采集，覆冰图像获取，求取视差图，视差图预处理，图像二值化，轮廓提取，覆冰厚度计算等步骤。本发明通过对视差图像进行处理提取覆冰轮廓，利用距离信息分离前景与背景，分离效果好。根据视差图像相邻区间灰度值相似的特点对视差图像进行预处理，使图像灰度层次分布更加均匀。提出二值化阈值计算方法，自动确定二值化阈值，方法适应性强。通过计算固定列区间范围内覆冰导线轮廓所包含像素数量与未覆冰导线轮廓所包含像素数量的比值来计算覆冰厚度，减小了因覆冰形状变化而产生较大测量误差的可能，方法适应性强，精确度高。

技术领域

本发明专利涉及图片处理技术领域，尤其涉及一种基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法。

背景技术

近年来，因为输电线路覆冰导致的电力线路故障事件频繁发生，因覆冰造成的输电线闪络、断线、绝缘子损坏、倒塔和导线脱冰舞动等事故严重危害电力系统运行，造成了巨大的经济损失。因此，对输电线路进行实时在线监测，及时发现故障，及时预防和治理有着重大的意义。

目前，输电线路检测多为人工巡检，但人工巡检需要极大的人员投入,成本高，且对于一些交通不便的山区,人工巡检具有一定的难度且效率较低。由于无人机具有体积小、操作简单、反应迅速、成本低且不受地形环境限制等优点，其已经逐渐被应用于电力线路巡检当中，根据无人机拍摄的相关输电线路视频图像判断线路状况是未来输电线路巡检的发展趋势。

采用基于智能视频的输电线路在线监测技术能够实时监测输电线路覆冰状况，通过对无人机拍摄的输电线路相关视频图像进行智能处理，分析输电线路覆冰厚度，具有实时性强、精确度高且不受地形限制等优点。目前国内关于此方面的专利十分稀少，中国专利“一种基于图像的输电线覆冰状态检测方法”（申请号：201010145761.8）提出通过图像处理技术识别输电线线体轮廓，直接计算覆冰与未覆冰的输电线平均径向厚度之差来测量输电线覆冰厚度的方法，计算简单，精确度高。但该方法只考虑了均匀覆冰的情况，难以对不均匀覆冰厚度实现较为精确的检测。此外，在图像处理过程中，没有考虑不同背景对图像处理的影响，实际图像处理过程容易受复杂环境因素的影响出现计算上的错误，而且二值化阈值为人为设定，难以针对不同环境下的覆冰输电线图像实现智能化处理。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提出一种基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法，利用视差图中的距离信息分离前景和背景，可以方便的去除背景景物。提出一种二值化阈值计算方法，适应性强，二值化效果好。提出通过固定长度的覆冰输电线轮廓所包含像素数量与未覆冰时输电线轮廓所包含像素数量的比值来计算覆冰厚度的方法，可以同时计算规则覆冰与不规则覆冰输电线的覆冰厚度，精确度高。

本发明的基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法，包括以下步骤：

步骤1：事先采集并记录摄像头与不同类型输电线在不同距离下所拍摄的未覆冰输电线路图像中输电线部分单位像素长度的平均像素宽度p；

步骤2：利用无人机巡检输电线路，由无人机自带的GPS模块定位系统自动导航，并通过无人机上的双目摄像头采集覆冰输电线路的左右视图图像；

步骤3：分别对左右视图图像进行灰度化处理、畸变矫正和双目校正处理、均值滤波处理，然后通过立体匹配算法获得覆冰输电线路的视差图像；

步骤4：根据提出的视差图像预处理方法对视差图进行预处理；

步骤5：根据提出的二值化阈值计算方法计算二值化分割阈值，对预处理后的视差图像进行二值化，将覆冰输电线轮廓以二值图的形式显示；

步骤6：根据提出的基于分水岭算法和数学形态学相结合的轮廓提取方法对二值图像进行处理，提取覆冰输电线轮廓；

步骤7：根据固定长度的覆冰输电线轮廓所包含像素数量与未覆冰时输电线轮廓所包含像素数量的比值计算覆冰厚度。