[发明专利]一种输电线路通道异常裂缝样本生成方法及系统

说明书

一种输电线路通道异常裂缝样本生成方法及系统，包括以下步骤：模拟云地闪电模型；选择生长点，模拟电流的击穿点；经过上述选中的新电荷加入到击穿点集内，将击穿点集内的所有点的电势和场强重新计算；把新选择的击穿点周围的待击穿点，加入到待击穿集内；对于新加入击穿点集的点跟此前点集内所有点做一次平面镜像电势计算，求出该点电场强度；重复上述迭代，击穿点到图像底部为止；通过计算其二阶矩估算实际图像纹理走向。

技术领域

本发明属于无人机自动巡检技术领域，尤其涉及一种输电线路通道异常裂缝样本生成方法及系统。

背景技术

在无人机油气管道巡检中我们会面对大量的检测需求，其中输电线路通道周边的裂缝检测又是其中非常重要的内容，然而在实际研发过程中一方面目前基于深度学习模型对数据量的需求是庞大的，另一方面真实作业中采集的裂缝样本偶发而有限，样本数量极大地制约了无人机输电线路通道裂缝检测精度的提升。

发明内容

本发明的目的在于提供一种输电线路通道异常裂缝样本生成方法及系统，解决了现有技术中裂缝数据量较少无法满足深度学习裂缝检测对样本数量的需要问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种输电线路通道异常裂缝样本生成方法，包括以下步骤：

模拟云地闪电模型；

选择生长点，模拟电流的击穿点；

经过上述选中的新电荷加入到击穿点集内，将击穿点集内的所有点的电势和场强重新计算；

把新选择的击穿点周围的待击穿点，加入到待击穿集内；对于新加入击穿点集的点跟此前点集内所有点做一次平面镜像电势计算，求出该点电场强度；

重复上述迭代，击穿点到图像底部为止；

将准备好的实际拍摄的图片按照深度学习训练输入的大小裁成合适的尺寸，灰度化生成sobel算子的边缘纹理图像，然后通过计算其二阶矩估算实际图像纹理走向。

进一步的，模拟云地闪电模型：

假设图像初始点为图像上方任意一点，模拟云层地步带负电荷φ₀0的初始点，图像最下边缘为大地φ＝0，灰网格区域电势为φ0黑色网格模拟大地电势φ＝0。

进一步的，根据公式随机选择一个生长点，模拟电流的击穿点；通过概率随机选择，其中φ为电势，i为当前毗邻的生长网格，j为遍历所有生长点，n为所有生长点总数，η为控制分型参数其范围我们定位η∈(1,4)其影响电流分叉的程度。

进一步的，电势和场强重新计算：

其中k＝1/4πε₀是库伦常数，ε₀为真空电容量也为常量；φ为电势，为待击穿点集中第i点和新加入的击穿点j电荷之间的电势；E为电场强度，Δφ_i为增加的电势，Δx_i为增加的距离，上述公式，假设电荷单位为1。

进一步的，对于新加入击穿点集的点需要跟此前点集内所有点做一次平面镜像电势计算同样通过求出该点电场强度；步骤4可知为两点之间的电势，累加点集内所有点与新加入点的电势和为该点的电势。

进一步的，计算其二阶矩估算实际图像纹理走向：

二阶矩：

and

其中，I(x,y)表示图像在点(x,y)处的灰度值，c_x,c_y表示图像的质心坐标。

进一步的，利用得到的二阶距计算图像偏转角度：