[发明专利]一种电线目标检测方法

说明书

本发明公开了一种电线目标检测方法，包括以下步骤：(1)通过激光传感器获取电线所处场景的原始深度数据，并根据深度距离的远近转换成灰度图像；(2)对步骤(1)所得的灰度图像进行数据预处理，得到二值图像；(3)对步骤(2)所得的二值图像使用霍夫变换，获得所有方向上的直线目标，作为参考电线目标；(4)将步骤(3)得到的参考电线目标转换到截距‑斜率特征空间，并分别根据斜率和截距进行去噪，得到有效参考电线目标；(5)连接步骤(4)得到的有效参考电线目标作为最终的电线目标，得到电线目标检测结果。本发明仅需要深度数据，用数字图像处理的方法，有效滤除深度数据当中的噪声，同时提高了计算效率与电线检测结果的准确率。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种电线目标检测方法。

背景技术

传统的电力线路巡检、搭接流程是需要依靠电力人员亲自作业，因此，在危险地段会危及到巡线工人的生命安危，如高空作业。电力机器人，尤其是带电作业机器人的发明解决了电力行业依靠人工作业的安全性问题。带电作业机器人安装具有稳定能力的摄像机云台，可以利用摄像机获得场景的视频信息，之后应用图像识别技术和数据融合技术对线路缺陷进行自动检测与分析。其中，目标电线的检测是带电机器人能够后续成功搭线的关键。

目前，在电线目标检测方面主要有三大类的技术解决方案：基于视觉传感器的电线目标检测方法、基于激光传感器的电线目标检测方法以及基于视觉传感器和激光传感器融合的电线目标检测方法。

基于视觉传感器的电线目标检测方法，需要通过采集电线的二维彩色图像数据，利用计算机视觉领域中的目标检测算法得到电线目标检测结果。这种方法的弊端在于：需要利用彩色相机采集得到数据，同时缺少电线目标在物理世界中的三维位置信息。

基于激光传感器的电线目标检测方法，需要通过分析激光传感器采集得到的三维点云数据，得到电线目标的位置、端点等相关信息。这种方法的弊端在于：一是需要用到较为昂贵的激光雷达；二是由于噪声和其他障碍物的存在，所以很难计算得到准确的电线目标信息，对周围环境要求较高；三是基于激光传感器的电线检测算法大多用到的是全局迭代方法，因此计算量大，需要较多的计算资源，也比较耗时。

基于视觉传感器和激光传感器融合的电线目标检测方法，需要利用视觉传感器较准确地检测到电线目标，然后用激光传感器确定相应电线目标的三维位置以及端点等其他信息。这种方法很好的解决了单独使用激光传感器或视觉传感器存在的弊端，但需要准确地标定两个传感器之间的转换关系，同时两类传感器的应用更加提高电线目标检测的成本。

发明内容

发明目的：本发明针对现有技术的不足，提出一种基于霍夫变换和特征空间转换的电线目标检测方法。包括针对用面阵激光传感器获取得到的深度数据转换为灰度图像，然后对灰度图像进行数据预处理获取二值图像，以及霍夫变换获取二值图像中的参考电线目标，然后在特征空间下去除参考电线目标中的噪声，获得有效参考电线目标，最终得到电线目标在对应深度数据中的位置、端点信息以及置信度。同时，传感器是面阵激光传感器，传感器中的灰度相机原本为面阵激光标定用，所以整体成本较低。本发明的方法可以有效解决现有电线目标检测方法存在的上述问题。

技术方案：

一种电线目标检测方法，包括以下步骤：

(1)通过激光传感器获取电线所处场景的原始深度数据，并根据深度距离的远近转换成灰度图像；

(2)对步骤(1)所得的灰度图像进行数据预处理，得到二值图像；

(3)对步骤(2)所得的二值图像使用霍夫变换，获得所有方向上的直线目标，作为参考电线目标；

(4)将步骤(3)得到的参考电线目标转换到截距-斜率特征空间，并分别根据斜率和截距进行去噪，得到有效参考电线目标；

(5)连接步骤(4)得到的有效参考电线目标作为最终的电线目标，得到电线目标检测结果。