[发明专利]一种电力线检测方法及装置

说明书

本发明提供一种电力线检测方法及装置，属于电力线检测技术领域。该方法包括：获取电力线图像；提取电力线图像的边缘像素点；利用所述电力线图像的边缘像素点构建直线支撑区域；对构建好的直线支撑区域进行调整：其中，迭代执行如下步骤：当直线支撑区域的长度大于设定长度阈值，且直线支撑区域的内点密度小于设定内点密度阈值时，剔除直线支撑区域长度方向上两侧的像素点，直至长度大于等于设定长度阈值且内点密度大于等于设定内点密度阈值，得到调整后的直线支撑区域；进行直线编组拟合得到图像中的电力线。本发明的直线支撑区域调整方式能降低电力线漏检的几率。

技术领域

本发明涉及一种电力线检测方法及装置，属于电力线检测技术领域。

背景技术

随着无人机技术的高速发展，无人机巡航环境中复杂背景环境下的电力线等线类障碍物的检测成为热点。

目前的直线检测算法主要有基于边缘图像和基于图像梯度两种方法：(1)基于边缘图像的方法主要是Hough变换，其中，标准Hough变换占用系统资源较多，运算复杂、效率与精度低；随机Hough变换、概率Hough变换或离散Hough变换等，虽然降低了标准Hough变换的运算量与内存消耗，提高了直线检测的精度，并通过对像素点进行预编组和聚类，很好的解决虚假直线以及直线信息缺失的问题，但总体上的运算复杂度仍然较高，时间效率低。(2)基于图像梯度的方法主要根据梯度相同的相邻像素点数目来提取直线，存在误检过多的情况，R.Grompone结合图像梯度与Helmholtz原则，提出了直线段检测算法(LineSegment Detector，LSD)，提高了直线检测的准确度；Akinlar和Topal提出了一种对边缘点拟合的边缘检测算法(Edge Drawing，ED)，提高了直线检测效率，但检测的直线容易出现断裂。

通过对城市环境下无人机巡航过程中的图像分析，发现城市空间环境较为复杂，且城市空间环境中光照情况差异较大，随着无人机空间位置的变换，在巡航过程中还可能存在因飞行速度过快导致的图像模糊，利用传统直线检测方法进行复杂背景下的电力线检测，容易出现电力线误检、漏检与断裂等问题，难以实现复杂城市环境下的电力线检测。

发明内容

本发明的目的是提供一种电力线检测方法及装置，用以解决利用传统直线检测方法进行复杂背景下的电力线检测，容易出现电力线漏检的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种电力线检测方法，该方法包括以下步骤：

1)获取电力线图像；

2)提取电力线图像的边缘像素点；

3)利用所述电力线图像的边缘像素点构建直线支撑区域；

4)对构建好的直线支撑区域进行调整：其中，迭代执行如下步骤：当直线支撑区域的长度大于设定长度阈值，且直线支撑区域的内点密度小于设定内点密度阈值时，剔除直线支撑区域长度方向上两侧的像素点，直至长度大于等于设定长度阈值且内点密度大于等于设定内点密度阈值，得到调整后的直线支撑区域；

5)进行直线编组拟合得到图像中的电力线。

本发明还提供了一种电力线检测装置，该装置包括处理器和存储器，所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序指令以实现以上电力线检测方法。

本发明的有益效果是：在直线支撑区域构建完成后，还通过迭代执行如下步骤对直线支撑区域进行调整：当直线支撑区域的长度大于设定长度阈值，且直线支撑区域的内点密度小于设定内点密度阈值时，剔除直线支撑区域长度方向上两侧的像素点，直至长度大于等于设定长度阈值且内点密度大于等于设定内点密度阈值，得到调整后的直线支撑区域；由此可见：当直线支撑区域需要进行调整时，本发明通过剔除直线支撑区域长度方向上两侧的像素点使直线支撑区域逐渐变小，与传统直线检测方法中将直线支撑区域从中间直接截断的调整方式相比，本发明能够更好地保留图像中的电力线直线特征，避免出现电力线被小型物体遮挡而检测不到的情况，进而降低电力线漏检的几率。