[发明专利]一种基于无人机影像的杆塔快速检测方法

说明书

本发明涉及摄影测量与遥感技术领域，更具体地，涉及一种基于无人机影像的杆塔快速检测方法。通过线段提取、过滤不对称线段、进行交点判断并去除无效交点、交点聚类及合并、杆塔检测一系列步骤，对无人机获取的影像进行杆塔检测。本发明通过分析杆塔结构特征，计算出包含电力杆塔候选区域，并直接在这些区域进行杆塔检测，可极大提高电力杆塔的检测效率。为了保证检测精度，在确定候选区域范围时适当外扩，以确保在电力杆塔边缘的特征不变。

技术领域

本发明涉及摄影测量与遥感技术领域，更具体地，涉及一种基于无人机影像的杆塔快速检测方法。

背景技术

电力杆塔是电力系统的重要组成部分，对电网安全、可靠运行起着至关重要的作用，因此，定期巡检电力杆塔是保障输电安全的必要手段。目前，高压输电线路巡检逐渐从人工巡检升级为无人机巡检，大大解放了劳动力且提高了巡检效率。然而，在无人机巡检中，由于无人机影像中背景复杂，导致了无人机影像中对电力杆塔的自动提取不够精准，提取效率低的情况。在现有技术中，主要依赖DPM算法对杆塔区域进行检测提取，DPM算法采用多尺度的移动窗口进行扫描算法进行目标检测，通过算法计算检测窗口的综合情况来判断是否存在待检测目标。DPM算法有较高的检测精度，但直接对无人机采集的影像进行检测，计算量较大，耗时较长，检测效率过低。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于无人机影像的杆塔快速检测方法，先对无人机影像进行处理，提取出杆塔区域后，再使用DPM算法对目标区域进行检测，能大大缩小检测时间，提高检测效率。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种基于无人机影像的杆塔快速检测方法，包括如下步骤：

S1：对无人机获取的图像进行线段提取；

S2：在步骤S1之后，针对提取的线段，判断每条线段是否具有与其对称的线段，若有，则保留该线段及其对称线段，若无，则将该线段过滤；

S3：在步骤S2之后，根据预设的阈值，判断画面中的各个交点是否有效，去除无效交点；

S4：在步骤S3之后，对剩余的交点进行聚类并滤除干扰聚类；

S5：在步骤S4之后，检测画面中是否包含电力杆塔。

无人机获取的影像中包括杆塔区域和其他背景物，其他背景物一般为自然界中不规则的物品，而人造物一般比较规则，根据这一特点，通过将图像线段化后判断线段是否对称，则可初步将人造物即目标杆塔区域提取出来；再通过对线段交点进行合并和去除，进一步缩小图像范围。

进一步地，步骤S1通过LSD算法对图像进行线段提取，具体步骤如下：

S11：计算每个像素的level-line角度，并生成level-line场，合并场里方向相同的像素，得到一系列具备同一方向的线段支持区域；

S12：计算各候选区域检验值NFA(r)并验证是否有效，最终提取二维线段。

由于线段区域是合并具有相同梯度方向的像素，因此LSD提取的二维线段具备方向特征，且线段方向与线段中像素梯度方向垂直，与level-line方向一致。

进一步地，步骤S2通过线段方向来判断线段是否对称，具体步骤如下：

S21：利用所有线段的端点建立k-d树，每个端点都记录所在线段的id；

S22：依次查找每个端点领域范围内其他线段端点，判断该端点所属线段与领域端点所属线段的方向；

S23：判断步骤S22中的端点所属线段与领域端点所属线段的方向是否近似相反，若是，则保留这两条线段，若不是，则去除这两条线段。

进一步地，步骤S3按如下步骤对交点进行判断：