[发明专利]一种基于对称检验的输电通道杆塔图像识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于对称检验的输电通道杆塔图像识别方法及系统，本方法及系统能够对输电线路通道照片中的铁塔进行图像识别，本方法包括首先对图像进行截取并转化为RGB三原色灰度图，其次利用灰度图中天空背景的灰度梯度值低的特征剔除天空背景，利用铁塔灰度值高的特征选取疑似杆塔像素点；采用聚类算法获取疑似杆塔区域的矩形块；最后，利用输电线路杆塔在通道图片中的左右对称特征，通过基于横轴的图像卷积方法进行对称判断，实现杆塔的准确识别；本发明方法及系统具有准确率高、计算速度快的特点。

技术领域

本发明涉及输电线路杆塔图像识别技术领域，具体设计一种基于对称检验的输电通道杆塔图像识别方法及系统。

背景技术

目前，国内外对输电线路杆塔图像识别的研究成果较少，主要目的为近距离检测树竹、鸟巢以及异物。已有成果通过检测金属塔材的直线、角点等局部特征进行初步判断，利用形态学融合技术划定检测区域，采用机器学习方法进行准确识别。该方法在异物检测中有较好的效果。然而，在输电线路通道微地形应用场景中，杆塔在图像中的尺寸相对较小，图片主要以展现大尺度的地形特征为目的。杆塔的直线特征和角点特征不突出，容易被山体植被的特征所遮蔽。另一方面，杆塔机器识别模型一般基于塔材结构的梯度特征，训练图片和识别图片中杆塔越精细，识别准确率越高。而在通道图片中，杆塔图片的梯度缺乏细节，难以建立良好模型。

输电线路通道中杆塔图像识别，可用于雷电防护、覆冰防护以及地质破坏检测等领域，是输电线路可视化技术发展的基础之一。对此，亟需开展输电线路通道杆塔图像识别技术与方法。

发明内容

本发明索要解决的技术问题是客服现有技术中的不足，目的在于提供一种基于对称检验的输电通道杆塔图像识别方法，解决目前输电线路通道杆塔图像识别困难的问题。

本发明通过下述技术方案实现：

一种基于对称检验的输电通道杆塔图像识别方法，包括以下步骤：

S1：图像截取。杆塔一般位于输电通道照片中心区域，为减少数据处理量，获取纵、横坐标中心2/3区域内的三原色像素数据，分别保存为Im_R、Im_G、Im_B。

S2：纯色背景剔除。计算Im_R、Im_G、Im_B的像素梯度幅值，令梯度幅值小于阈值γ的像素点灰度为1，保存为Im2_R、Im2_G、Im2_B。

S3：初判杆塔图像区域。对Im2_R、Im2_G、Im2_B分别采用K均值聚类算方法获取疑似杆塔图像的矩形区域。

S4：杆塔图像识别。对Im2_R、Im2_G、Im2_B中每个矩形区域采用对称检测方法判断是否为输电线路杆塔。

进一步的，像素梯度计算方法为：对于每一个像素点，计算其与周围像素点灰度差值的绝对值，以其中最大值作为像素梯度。

进一步的，k均值聚类方法步骤为：

S31：对灰度值高于α的像素点进行标记，作为待聚类像素集合W；

S32：根据坐标距离，采用k均值聚类算法对W中像素点进行分类，划分为k个子集合；

S33：对于每个子集合，可获取一个能包含所有像素点的矩形区域，即为疑似杆塔图像的区域。

进一步的，对称检测步骤为：

S41：在矩形区域N内进行像素二值化。将灰度值高于α的像素点设置为1，反之设置为0。

S42：矩形区域内的值为1的点数n，矩形的横轴宽度为a，纵轴高度为b。从N的左上角坐标开始，截取横轴宽度为d1，纵轴高度为b的子矩形块M1，要求该子矩形块内值为1的点数m需大于0.2*n，且d1为基数。剩余子矩形块为M2。