[发明专利]基于标志物图像检测的导线舞动监测方法

摘要

本发明公开了一种基于标志物图像检测的导线舞动监测方法，其步骤是将结构规则、轮廓明显、易于识别的标志物安装在输电导线的间隔棒上；然后在电力铁塔上或塔基上架设摄像机，对标志物进行拍摄，通过图像处理算法识别标志物，并计算其中心坐标，从而得到标志物的运动轨迹，达到实时监测导线舞动的效果。

主权项

1.一种基于标志物图像检测的导线舞动监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将标志物安装在输电线路导线的间隔棒上；所述标志物为黑色或黑白相间的几何图案；步骤2、在电力铁塔上或塔基上架设摄像机用于对标志物进行拍摄，从而获取标志物视频数据；步骤3、对所述标志物视频数据进行图像处理，识别所述标志物，并计算标志物的中心坐标；步骤3.1、利用式(1)对所述标志物视频数据中任意一帧图像T的像素点T(x,y)所对应的R、G、B三通道的值{H^c(x,y)|c＝r,g,b}进行去雾处理，得到去雾后的像素点T(x,y)所对应的R、G、B三通道的值{J^c(x,y)|c＝r,g,b}：式(1)中，A是全球大气光成分，c为变量，且c∈{r,g,b}，L(x,y)是像素点T(x,y)处的环境光子参数，并有：L(x,y)＝min{[min(ρ×m_av,0.9)×M_ave(T)],M(T)}    (2)式(2)中，ρ为调节因子；M(T)为图像T的所有像素点分别所对应的R、G、B三通道的值{H^c(x,y)|c＝r,g,b}中最小值的集合，(x,y)∈T；M_ave(T)为最小值集合M(T)进行均值滤波后的值；m_av为对最小值集合M(T)进行归一化后再取均值后的值；步骤3.2、根据步骤3.1、对所述图像T的中的所有像素点进行去雾处理，从而得到去雾后的图像；将所述去雾后的图像从RGB色度图转化成GRAY灰度图，并对GRAY灰度图进行中值滤波和二值化处理，从而得到处理后的图像T₁；步骤3.3、修复图像缺损；步骤3.3.1、区域增强操作：定义一个带参考点的正方形或圆形作为模板E，与图像T₁进行卷积计算，得到模板E在图像T₁中的覆盖区域，从所述覆盖区域中选取最大像素点值，并将最大像素点值赋值给参考点在图像T₁上所对应的像素值，从而得到区域增强操作后的图像T₂；步骤3.3.2、区域裁剪操作：将所述模板E与所述区域增强操作后的图像T₂进行卷积计算，得到模板E在图像T₂中的覆盖区域，选取所述模板E在所述图像T₂中的覆盖区域中最小像素点值，并将最小像素点值赋值给参考点在图像T₂所对应的像素值，从而得到缺损修复后的图像T₃；步骤3.4、提取轮廓形成连通域；对所述缺损修复后的图像T₃进行轮廓点检测，得到k个连通域构成的连通域集合D＝{D₁,D₂,…,D_i,…,D_k}，其中，D_i表示第i个连通域；i∈[1,k]，k表示连通域的总数；步骤3.5、基于周长和面积参数对连通域进行筛选；步骤3.5.1、计算k个连通域的周长{L_i|i＝1,2,…,k}和面积{S_i|i＝1,2,…,k}；将所述连通域周长k个连通域的周长{L_i|i＝1,2,…,k}中的最小值记为L_min和最大值记为L_max，将k个连通域的面积{S_i|i＝1,2,…,k}中的最小值记为S_min和最大值记为S_max；初始化i＝1，令第一轮连通域剔除数量m₁＝0；步骤3.5.2、判断L_i≥L_min且L_i≤L_max且S_i≥S_min且S_i≤S_max是否成立，若成立，则直接执行步骤3.5.3；否则，将第i个连通域D_i从连通域集合D中除去，再将m₁+1赋给m₁后，执行步骤3.5.3；步骤3.5.3、将i+1赋值给i后，判断i＞k是否成立，若成立，则表示得到更新后的连通域集合并执行步骤3.6；其中，D′_j表示更新后的连通域集合D′中第j个连通域，i∈[1,k‑m₁]，否则，返回步骤3.5.2；步骤3.6、利用几何学特征识别标志物；步骤3.6.1、初始化j＝1，令第二轮连通域剔除数量m₂＝0；步骤3.6.2、绘制更新后的连通域集合D′中第j个连通域D′_j的最小外接矩形，利用第j个连通域D′_j及其最小外接矩形的几何学特征来识别标志物；定义：矩形填充率是连通域的面积与其最小外接矩形面积之比；从而利用式(3)计算更新后的连通域集合D′中第j个连通域D′_j的矩形填充率R_j：式(3)中，S_area(j)是第j个连通域D′_j的面积，S_rectangle(j)是第j个连通域D′_j的最小外接矩形的面积；定义：矩形长宽比是第j个连通域D′_j的最小外接矩形的长宽之比，从而利用式(4)计算更新后的连通域集合D′中第j个连通域D′_j的矩形长宽比r_j：式(4)中，W_rectangle(j)表示第j个连通域D′_j的最小外接矩形的宽，L_rectangle(j)表示第j个连通域D′_j的最小外接矩形的长；步骤3.6.3、设定区间[R_j‑Δh,R_j+Δh]和[r_j‑Δl,r_j+Δl]，其中Δh、Δl均为所设定的阈值，若或则将第j个连通域D′_j从更新后的连通域集合D′中除去，再将m₂+1赋给m₂后，执行步骤3.6.4；否则，直接执行步骤3.6.4；步骤3.6.4、将j+1赋值给j后，判断j＞k‑m₁是否成立，若成立，则表示更新后的连通域集合D′中的(k‑m₁‑m₂)个连通域为标志物，并执行步骤3.7；否则，返回步骤3.6.2；步骤3.7、计算标志物的中心；以图像T的最左上角像素点为原点，与所述原点相邻的两条边分别作为x轴和y轴，从而建立图像坐标系；将(k‑m₁‑m₂)个连通域的最小外接矩形的中心作为标志物的中心，从而得到(k‑m₁‑m₂)个中心坐标其中，(x_p,y_p)表示第p个标志物的中心坐标；p∈[1,k‑m₁‑m₂]；利用式(5)求出所有标志物的中心坐标的平均值作为图像T的标志物中心坐标，记为步骤4、计算导线的舞动幅度；令导线静止状态下标志物的中心坐标为(x_ini,y_ini)并作为监测的基准，利用式(6)计算图像T中标志物的位移，并作为导线舞动的幅度len：式(6)中，α为空间映射系数，并有：式(7)中，d_target为标志物的实际宽度，n_pixel为标志物的宽度在图像T中所占的像素点个数。