[发明专利]基于图像辨识的架空导线的覆冰质量检测的方法

摘要

基于图像辨识的架空导线的覆冰质量检测的方法,设计电力设备图像检测领域，具体涉及一种利用手机获取架空导线的图像，获取覆冰图像的形态参数数据，利用密度辨识的方法，对雾凇、雪淞、混合凇的覆冰类型进行辨识，根据获得的形态参数和覆冰类型，推导出覆冰质量的方法。本发明适用于架空导线的覆冰质量检测。

主权项

1.基于图像辨识的架空导线的覆冰质量检测的方法，其特征是：利用移动式终端采集设备在架空导线同一个采集点和相同的焦距条件下采集N幅覆冰图像，所述图像信息包括有塔、无塔管线和黏连线情况；N为正整数；该检测方法包括以下步骤步骤一、提取架空导线同一个采集点在相同的焦距条件下采集N幅覆冰图像及形态参数；采用帧差比对的图像像素修正方法对每两幅覆冰图像进行像素位置调整，最终将N幅图像调整到一幅视图中，作为覆冰图像；步骤二、将步骤一获取的覆冰图像存储在计算机矩阵数据中，再将无覆冰的图像源矩阵中的像素值转换为同一目标类型，在图像中设定缩放因子，将获取同一分辨率下的图像中导线的相对长度与真实的标尺中对比，通过缩放因子调整图像尺寸步骤三、对步骤二调整后的图像进行模糊归一化均值滤波具体为：设定一个核窗口，输出图像B的每一个像素是核窗口内输入图像对应像素的加权平均值，该模板包括了其周围的临近像素(若目标像素为中心的周围c(c*c‑1)个像素，构成一个滤波模块，即去掉目标像素本身)，再用模板中的全体像素的平均值填充；步骤四、对步骤三滤波后的图像进行灰度化转换：将步骤三中图像的RGB颜色、HSV、HSI等颜色空间的图像转换为灰度图像，将颜色空间降维，将彩色空间图像变化范围按照归一化的原则，选取像素分布最多的主分类，其他分量按比例转换为灰度图像，其中每个像素点由(255*255*255)的颜色的变化范围转换为一个像素点的变化范围为255种；步骤五将步骤四转换后的图像转换为黑色背景图像，并确定图像阈值然后在二值图像中检索轮廓步骤六、对步骤五检索轮廓获得的数据进行拟合，去除不满足条件的轮廓线获得每根导线直径的值按照从小到大的顺序进行排序，同时将异常的值改为排序后的这些数的中值每一列表示的导线直径用红色的竖线表示出来，每隔5个数据画一条线，便于显示，第一根覆冰导线的覆冰长径实际值为H1，第二根导线的覆冰厚度长径实际值为H2，第一根导线导线的长径像素值h1，计算得到的覆冰“长径”为h2，采用比值的方法来确定覆冰的厚度H2；计算公式为：再将图像进行霍夫变换(Hough Transform)，将其向纵向投影，近而将覆冰导线的曲线映射到另一个变换空间，其中第一条曲线调整的角度为(γ,θ) 为(69.641,30°)，再将所有得到的变换空间坐标集求取差异最大值，近而确定出无覆冰导线的质心位置，求得覆冰导线的长径a和短径b；步骤七、根据步骤六获得的覆冰导线的长径a和短径b确定导线的覆冰类型，实现架空导线的覆冰质量检测。