[发明专利]一种无人机巡检过程中目标物体的识别方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种无人机巡检过程中目标物体的识别方法，包括接收原始图像，并对所述原始图像进行灰度化处理得到灰度图像；对所述灰度图像进行直线检测与角点检测；根据直线检测与角点检测的检测结果确定杆塔的位置；根据目标物体的颜色特征在所述杆塔的位置识别所述目标物体。该无人机巡检过程中目标物体的识别方法能够精确识别杆塔上的目标物体，提高识别精度。本申请还公开了一种无人机巡检过程中目标物体的识别装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。

技术领域

本申请涉及无人机巡检技术领域，特别涉及一种无人机巡检过程中目标物体的识别方法；还涉及一种无人机巡检过程中目标物体的识别装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

无人机已越来越多的应用在各个领域。目前，在电力领域，利用无人机进行巡检的过程中，由于无人机拍摄图像的角度多样，拍摄时光照、气候等环境因素各异，以及输电线路所处环境的复杂，所以为判别杆塔上是否有目标物体需要对图像进行一系列复杂的运算。然而，现有的技术方案无法精确的识别目标物体。因此，如何在无人机巡检过程中精确识别目标物体已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种无人机巡检过程中目标物体的识别方法，能够精确识别杆塔上的目标物体以规避目标物体对输电线路造成安全隐患。本申请的另一目的是提供一种无人机巡检过程中目标物体的识别装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。

为解决上述技术问题，本申请提供了一种无人机巡检过程中目标物体的识别方法，包括：

接收原始图像，并对所述原始图像进行灰度化处理得到灰度图像；

对所述灰度图像进行直线检测与角点检测；

根据直线检测与角点检测的检测结果确定杆塔的位置；

根据目标物体的颜色特征在所述杆塔的位置识别目标物体。

可选的，所述对所述原始图像进行灰度化处理得到灰度图像包括：

利用加权平均法对所述原始图像进行灰度化处理得到所述灰度图像。

可选的，还包括：

分别在直线检测与角点检测后进行形态学闭运算。

可选的，还包括：

对所述灰度图像进行HOG特征提取并基于提取的HOG特征检验确定的所述杆塔的位置是否准确。

为解决上述技术问题，本申请还提供了一种无人机巡检过程中目标物体的识别装置，包括：

图像灰度化处理模块，用于接收原始图像，并对所述原始图像进行灰度化处理得到灰度图像；

直线与角点检测模块，用于对所述灰度图像进行直线检测与角点检测；

杆塔位置确定模块，用于根据直线检测与角点检测的检测结果确定杆塔的位置；

无人机巡检过程中目标物体的识别模块，用于根据目标物体的颜色特征在所述杆塔的位置识别目标物体。

可选的，所述图像灰度化处理模块具体用于利用加权平均法对所述图像进行灰度化处理得到所述灰度图像。

可选的，还包括：

形态学闭运算模块，用于分别在直线检测与角点检测后进行形态学闭运算。

可选的，还包括：

检验模块，用于对所述灰度图像进行HOG特征提取并基于提取的HOG特征检验确定的所述杆塔的位置是否准确。

为解决上述技术问题，本申请还提供了一种无人机巡检过程中目标物体的识别设备，包括：