[发明专利]一种基于多传感器融合的远距离高压线发现方法

说明书

本发明公开了一种基于多传感器融合的远距离高压线发现方法，具体步骤为：1)输入帧及降噪处理：对输入的视频流进行分帧处理，并初步降噪，得到高质量的图像；2)检测高压线塔：采用YOLO端到端训练网络进行；3)塔间预连线；4)毫米波雷达传感器、激光雷达传感器的有向性检测；5)构建精准高压电线区域。本方法识别高压线塔以及其关键零部件，描绘高压线可能存在区域，避免了图像算法无法工作的情况。同时，融合多源传感器的信号，通过预连线技术指引毫米波、激光雷达等传感器的探测方向，随着距离的靠近，逐渐生成可信度高的高压线存在区域，大大提高了检测精确性，在航空或安全防护方面具有重要意义。

技术领域

本发明涉及一种方法，尤其涉及一种基于多传感器融合的远距离高压线发现方法。

背景技术

随着科学技术的不断发展，直升机以及无人机在各个领域得到了广泛的应用。尤其是低空快速任务的需求量不断增长，使得对远距离目标检测的需求也越来越迫切。由于直升机以及无人机经常要在低空复杂环境中执行任务，与障碍物相撞的事故时有发生，造成极大的人员和经济损失。在直升机事故统计分析中，高压线因其直径小，远距离识别难度较大，因而威胁最大。因此，研究一种快速有效的远距离自动发现高压线方法是很有必要的。

虽然目前关于高压线发现的方法种类众多，但总体而言仍存在着以下缺陷：

(1)现有高压线发现的图像处理算法无法进行远距离检测

传统的图像分割方法是基于CNN结构提取高压线特征，通过训练神经网络，对图片进行深度信息检索，发掘高压线可能存在的位置。但由于高压线直径较小，远距离拍摄到的图像不易发现，因此目前现有的图像分割方法无法在远距离发现并给出高压线存在区域的问题。导致一些因紧急任务，低空飞行，速度较快时，飞机撞上高压线所导致得损失。

(2)采用单一类型传感器检测能力受限：

针对此类问题，目前有通过毫米波雷达、光学雷达等传感器解决的方法，但均为单一传感器解决方案，单一传感器自身弊端明显，无法承担独立探测的任务。如雷达，会存在探测距离较小的情况，导致飞机无法做出及时的躲避等动作，而且存在精度较差得情况。

发明内容

为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于多传感器融合的远距离高压线发现方法。

为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于多传感器融合的远距离高压线发现方法，具体步骤为：

1)输入帧及降噪处理：以机载传感器采集的视频流作为输入，通过算法对输入的视频流进行分帧处理，并初步降噪，得到高质量的图像；

2)检测高压线塔：将步骤1)分帧处理后的帧，采用目标检测神经网络进行关键目标检测；目标检测神经网络采用YOLO端到端训练网络，训练前将训练数据标注好，由该网络使用标注好的图像进行训练，输出原始输入帧图像、目标所在位置的标定框信息、目标类别信息、置信度，最终，在高压线塔上选出框定目标的最优框；其中，标定框信息为四维标定框，以(x,y,w,h)表示，即目标中心点的坐标x、y以及框的宽度w、高度h；

3)塔间预连线：基于先验知识，在高压线塔的塔间建立预连线，即在最优框间预连线；

当距离较远时，塔间的预连线为塔尖部分之间的连线，由式子Ⅱ所示：

{a1,b1,c1...}-{a2,b2,c2...}... 式子Ⅱ

当距离较近时，塔间的预连线为塔上元器件之间的连线，由式子Ⅲ所示：

{a1}-{a2}... 式子Ⅲ

在式子Ⅱ和式子Ⅲ中，字母元素代表塔上元器件，数字下标为塔的标签，符号-表示对应关系；