[发明专利]基于计算机视觉的高压输电线路故障识别方法

权利要求书

1.基于计算机视觉的高压输电线路故障识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤一、根据边缘检测算法对输电线路图像进行边缘检测，得到强边缘图像，从强边缘图像中获得边缘端点和边缘方向，由于边缘端点的梯度方向与边缘方向垂直，根据边缘端点的梯度方向选择边缘连接窗口，根据霍夫变换的方法在边缘连接窗口内筛选边缘连接点，将边缘连接点连接成边缘图像；

边缘端点梯度幅值大于设定阈值，且8邻域内只有一个梯度幅值大于设定阈值或两个相邻的梯度幅值大于设定阈值的像素值，所述8邻域为边缘端点像素相邻的8个像素合起来的区域为该边缘端点像素的8领域；

根据公式ρ＝xcosθ+ysinθ，将x-y平面图像转化为ρ-θ参数平面上的矩阵；将θ与ρ的取值范围按一定的步长量化为若干单元，建立二维累加数组A，数组中每一点表示为A(ρ,θ)，初值设为0；对于二值图像上的每个目标点(x_i,y_i)，让θ依次变化而根据式ρ＝xcosθ+ysinθ计算ρ，并对A累加：A(ρ,θ)＝A(ρ,θ)+1；累加结束后，根据A(ρ,θ)的值就可知道有多少点是共线的，A(ρ,θ)的值就是在(ρ,θ)处共线点的个数，根据峰值点处A(ρ,θ)值得到图像空间中共线的点并连接为边缘；ρ为原始图像中原点到直线的距离，θ为每个分区内拟合直线的法线与x轴夹角；

步骤一中，根据边缘检测算法对输电线路图像进行边缘检测，得到强边缘图像的过程为：首先，将输电线路图像去掉颜色，得到灰度图像，然后用梯度算子获得边缘图像：

使用高斯滤波器对输电线路图像进行噪声抑制，得到平滑的输电线路图像，然后采用一阶微分算子计算平滑输电线路图像的各像素点处梯度的幅值和方向，像素点(i,j)处的梯度幅值M(i,j)和梯度方向α(i,j)分别为：

式中，G_x(i,j)表示像素点(i,j)处沿x轴方向的偏导数，G_y(i,j)表示像素点(i,j)处沿y轴方向的偏导数，G_x(i,j)＝(I(i,j+1)-I(i,j)+I(i+1,j+1)-I(i+1,j))/2，G_y(i,j)＝(I(i,j)-I(i+1,j)+I(i,j+1)-I(i+1,j+1))/2，I(i,j)为坐标(i,j)处的图像灰度值，

在梯度幅值图像中以点I(i,j)为中心的一定邻域内对像素点沿着梯度方向进行插值，然后判断该像素点的梯度幅值是否是沿梯度方向的最大值，如果像素点I(i,j)的梯度幅值是沿梯度方向的最大值，则将该像素点记为候选边缘点，否则记为非边缘点，根据候选边缘点得到候选边缘图像；

对于获得的候选边缘图像，利用最大类间方差法求得图像的最佳分割阈值，并将其设为高阈值获得强边缘图像：

设f(x,y)为候选边缘图像I_M×N在(x,y)处的灰度值，灰度级为L，则f(x,y)∈[0,L-1]，若灰度级i的所有像素个数为f_i，则第i级灰度出现的概率p(i)为：

式中，i＝0,1,…,L-1，

利用最大类间方差法求得图像的最佳分割阈值t，利用该阈值t将图像像素点划分为背景C₀和目标C₁，背景C₀的灰度级为0～t-1，目标C₁的灰度级为t～L-1，背景C₀部分出现的概率ω₀和目标C₁部分出现的概率ω₁分别为：

背景C₀部分的平均灰度值μ₀(t)和目标C₁部分的平均灰度值μ₁(t)分别为：

图像的总平均灰度值为：

图像中背景和目标的类间方差为：

令k的取值从0～L-1变化，分别计算不同k值对应的类间方差δ²(k)，δ²(k)最大时获得最优阈值k，根据最大类间方差法和最优阈值k得到强边缘图像；

步骤二、采用基于相位编组的输电导线检测算法从输电线路图像的边缘图像中筛选出输电导线；

步骤二中，采用基于相位编组的输电导线检测算法从输电线路图像的边缘图像中筛选出输电导线的具体过程为：

设边缘图像函数f(x,y)，使用一阶差分方法来取代一阶微分：

Δf_x(x,y)＝f(x,y)-f(x-1,y) 公式9，

Δf_y(x,y)＝f(x,y)-f(x,y-1) 公式10，

此时，边缘图像中每个像素的梯度方向α为：

采用相位编组法对梯度方向进行分区，利用最小二乘法拟合每一分区所代表的直线，通过设定的阈值T_ρ和T_θ对拟合后的直线进行分类，同一类的两条直线(ρ₁,θ₁)和(ρ₂,θ₂)满足如下公式：

式中，ρ为原始图像中原点到直线的距离，θ₁和θ₂为拟合后的直线的法线与x轴夹角，

对所有直线段进行分类后，对每一类中用于拟合直线段的所有边缘点进行重新拟合，得到候选导线，忽略掉候选导线中连通域面积小于20最短的或者斜率的绝对值大于1的导线，剩下的导线重新拟合，从重新拟合后的导线中选出直线的法线与x轴夹角θ和长度l同时满足：-45°≤|θ|≤45°，l≥20的导线作为输电导线；

步骤三、对输电导线进行处理，识别输电线路上的故障；

对输电导线进行处理，识别输电线路上的故障包括：

沿步骤二得到的输电导线方向采用目标匹配的方式判断输电导线是否断股，

采用图像法判断输电导线是否覆冰，

通过建立绝缘子颜色模型对输电导线上的绝缘子区域进行分割，对分割后的图像使用形态学闭运算处理后，通过检测分割后图像的缺口定位绝缘子掉串故障，

采用视觉注意机制模型检测输电线路中的异物，从而实现识别高压输电线路的故障。