[发明专利]一种基于视觉的输电线路杆塔在线识别和倾斜检测方法

说明书

本发明公开的一种基于视觉的输电线路杆塔在线识别和倾斜检测方法，属于图像处理及输电线路检测领域。本发明的实现方法为：对无人机航拍图片进行角度校正；对获取的图像进行预处理并利用LSD算法提取线段特征；将得到的图片的线段特征进行过滤，得到滤除倾斜度小于预设阈值的线段，并将过滤后的满足预设线段融合标准的断续线段融合；根据最外侧塔脚特征寻找杆塔最外侧塔脚线段，并进行杆塔区域的识别与定位；最外侧塔脚特征指杆塔最外侧塔脚线段满足相应的两个约束条件；计算两条杆塔最外侧塔脚线段的中线与垂直方向的夹角，所述夹角即为计算的该方向杆塔的倾斜度，在杆塔周围的四个方向分别计算杆塔的倾斜度实现杆塔的倾斜检测。

技术领域

本发明属于图像处理及输电线路检测领域，具体涉及一种基于LSD(Line SegmentDetector)的杆塔在线识别及倾斜检测方法。

背景技术

在电网输电线路的检修工作中，输电线路杆塔的故障分析是一个很重要的方向。杆塔作为输电线路的主要支撑，直接影响着电网安全运行。

人工巡检的方法时间成本高、所需的人力资源多、效率低风险高，已经不能满足新的巡检需求。近年来，随着无人机技术的进步，应用无人机代替人工的场合也越来越多，无人机巡检成为一种新兴的巡检方式。无人机巡检有成本低、操作简单的优点，适合用于复杂地形环境的输电线路的检修工作。

无人机巡检，是通过无人机搭载的影像设备，获取输电线路的图片、视频，再对影像资料进行分析，判断是否需要对输电线、其他元件、杆塔等进行维护与修理。将图像处理技术应用到无人机航检工作中，利用相应的图像处理算法在线的识别出杆塔并判断倾斜程度，可以大大提高巡检工作的自动化程度，提高巡检工作的效率，对整个输电线路和杆塔的故障检测具有指引和推动作用，对我国电网输电线路的巡检工作有着很重要的意义。

发明内容

针对现有技术中存在的下述技术问题：(1)利用深度学习进行杆塔的目标检测的算法需要大量有效的数据集，成本高，实时性差；(2)杆塔倾斜程度难以判别，人工测量费时费力且效率低。本发明公开的一种基于视觉的输电线路杆塔在线识别和倾斜检测方法要解决的技术问题是：在提取杆塔的线段特征后根据杆塔的结构特点识别出杆塔的外边线和杆塔区域，之后根据杆塔的外边线计算出杆塔的倾斜程度，从而显著提高无人机对输电线杆塔的识别效率并且能够实时判断杆塔的倾斜程度，排查出可能存在的安全隐患，具有实时性高、成本低、人工参与程度低的优点。

本发明通过以下的技术方案实现以上发明目的。

本发明公开的一种基于视觉的输电线路杆塔在线识别和倾斜检测方法，对无人机航拍图片进行角度校正，得到角度校正后的无人机航拍图片；对获取的图像进行预处理并利用LSD(Line Segment Detector)算法提取线段特征；将得到的图片的线段特征进行过滤，得到滤除倾斜度小于预设阈值的线段，并将过滤后的满足预设线段融合标准的断续线段融合；根据最外侧塔脚特征寻找杆塔最外侧塔脚线段，并根据塔脚在杆塔中的位置进行杆塔区域的识别与定位；所述最外侧塔脚特征指杆塔最外侧塔脚线段满足相应的两个约束条件；在得到的杆塔最外侧塔脚线段后，计算两条杆塔最外侧塔脚线段的中线与垂直方向的夹角，所述夹角即为计算的该方向杆塔的倾斜度，在杆塔周围的四个方向分别计算杆塔的倾斜度实现杆塔的倾斜检测。

本发明公开的一种基于视觉的输电线路杆塔在线识别和倾斜检测方法，包括如下步骤：

步骤一：对无人机航拍图片进行角度校正，得到角度校正后的无人机航拍图片。

电力巡检无人机在进行电力巡检时搭载有高清摄像机和倾角传感器。无人机拍摄过程中由于无人机并未处于悬停状态或由于相机抖动致使拍摄的图片与水平方向存在偏差，所述偏差对后续杆塔的识别和倾斜检测造成不利影响。

因此需将无人机的航拍图片进行角度矫正，将获取到的当前图片的无人机倾角传感器的参数同时作为输入，计算无人机拍摄时相机水平方向的倾角。将无人机拍摄图片反方向旋转相同角度，得到角度校正后的无人机航拍图片。