[发明专利]基于激光清障设备的高空输电线异物目标检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于激光清障设备的高空输电线异物目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：实时获取并放大输电线异物目标区域视频图像，并对视频图像进行图像预处理，当成功识别到目标异物时，标记此帧为画面初始帧；

步骤2：对图像预处理后得到的图像进行图像分割，将目标异物区域作为前景信息，其他区域作为背景信息，获取分割后含异物区域的二值图像；

步骤3：将含异物区域的二值图像进行形态学处理，提取异物的形态学特征，通过最大连通区域的长度宽度信息绘制最小绑定矩形框，通过灰度质心法计算质心点位置；

步骤4：提取输电线直线特征，对断续的输电直线进行连接，获取完整的输电线边缘，进一步获取输电线异物的缠绕点位置以及缠绕区域；

步骤5：激光清障仪跟踪并切割异物。

2.根据权利要求1所述的高空输电线异物目标检测的方法，其特征在于，所述步骤1中对视频图像进行图像预处理具体包括以下步骤：

步骤1-1：对于含有异物目标区域与输电线的彩色图像，对图像进行灰度化处理；另：

I(x,y)＝0.2989*I_R(x,y)+0.5870*I_G(x,y)+0.1140*I_B(x,y)

其中，I(x,y)表示像素点坐标值，I_R(x,y)、I_G(x,y)、I_B(x,y)表示R、G、B三通道分量；

步骤1-2：基于灰度化图像进行灰度直方图均衡化，对灰度图像进行图像增强；

步骤1-3：使用高斯滤波对增强后的图像进行降噪处理，滤除图像中高斯噪声，再使用中值滤波对图像中椒盐噪声进行滤除，获取降噪后的灰度图像。

3.根据权利要求2所述的高空输电线异物目标检测的方法，其特征在于，所述步骤1-3包括：设置窗口模板的大小为(2k+1)×(2k+1)，则该模板中第i行j列的元素的权重系数为：

所述中值滤波为：g(x,y)＝med{f(x-k,y-i),(k,i∈W)}

其中，x和y为标准坐标系坐标，σ为标准方差。

4.根据权利要求1所述的高空输电线异物目标检测的方法，其特征在于，所述步骤2中对图像预处理后得到的图像进行图像分割包括步骤：

步骤2-1：使用OTSU自适应阈值分割算法对输电线异物区域进行初步分割；

步骤2-2：基于SVM二分类算法对异物区域进行二次分割，获取分割后的异物区域二值化图像。

5.根据权利要求4所述的高空输电线异物目标检测的方法，其特征在于，所述步骤2-1具体包括：

设目标区域像素分布概率为p_O，均值为μ_O，背景素分布概率为p_B，均值为μ_B，则类间方差为：

σ²＝p_O×(μ_O-μ)²+p_B×(μ_B-μ)²

σ²取值最大的阈值量t^*为分割阈值。

6.根据权利要求1所述的高空输电线异物目标检测的方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤3-1：对含异物区域的二值图像进行形态学处理；

步骤3-2：提取形态学处理后的最大连通区域；

步骤3-3：基于其最大连通区域的长度宽度信息绘制最小绑定矩形框，框注异物目标位置；

步骤3-4：通过灰度质心法计算质心点位置为：

其中，质心位置坐标为m、n分别表示像素的行数和列数，(x_i,y_j)表示像素的坐标位置。

7.根据权利要求6所述的高空输电线异物目标检测的方法，其特征在于，所述步骤3-1中对含异物区域的二值图像进行形态学处理包括腐蚀、膨胀、形态学开运算和形态学闭运算。