[發明專利]基于計算機視覺的飛行器輸電線路實時檢測跟蹤方法

有效

• 申請號: 201110179733.2
• 申請日: 2011-06-29
• 公開（公告）號: CN102393961A
• 公開（公告）日: 2012-03-28
• 發明（設計）人: 王濱海;張晶晶;王騫;劉俍;王萬國
• 申請（專利權）人: 山東電力研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

1.一種基于計算機視覺的飛行器輸電線路實時檢測跟蹤方法，其特征是，首先使用抗噪聲的梯度圖像與最大類間方差算法對輸電線路像素點云進行提取；然后在Hough空間用K-means算法對所檢測到的直線段進行篩選；最后根據上一幀視頻圖像所檢測到的直線段信息使用Kalman濾波器進行跟蹤檢測。

2.如權利要求1所述的基于計算機視覺的無人飛行器輸電線路實時檢測跟蹤方法，其特征是，它的具體步驟為：

第一步、對輸入實時視頻進行幀圖像提取，將圖像進行預處理，得到輸電線路像素點云及背景中的噪聲點云；

第二步、在輸電線路像素點云圖像中進行Hough變換，得到輸電線路所在直線以及其他背景直線；

第三步、根據輸電線路成像特性，對所檢測到的直線段進行連接、合并和刪除；

第四步、如果當前圖像前已有連續兩幀圖像正確檢測到直線，則轉到第五步執行，否則在Hough空間中用自適應K-means算法對所檢測到的直線段進行聚類，并根據輸電線路成像特性進行篩選，確定輸電線路位置信息；

第五步、根據上兩幀圖像中檢測到的輸電線路位置信息，利用Kalman濾波器對輸電線路位置信息進行跟蹤檢測，確定輸電線路位置信息。

3.如權利要求2所述的基于計算機視覺的無人飛行器輸電線路實時檢測跟蹤方法，其特征是，所述第一步中，預處理是指：先將視頻幀圖像由RGB到HSI色彩空間轉換，然后對I圖像分量計算梯度圖像，最后用最大類間方差閾值法對圖像進行分割。

4.如權利要求2所述的基于計算機視覺的無人飛行器輸電線路實時檢測跟蹤方法，其特征是，所述第三步中，輸電線路在圖像中的成像特性主要包括以下內容：輸電線路貫穿整幅圖像、輸電線路近似直線、輸電線路所在像素亮度基本一致、輸電線路各向路間基本平行、背景復雜。

5.如權利要求2所述的基于機器視覺的無人飛行器輸電線路實時檢測跟蹤方法，其特征是，所述的第三步具體包括以下步驟：

3-1)判斷在同一直線方向上的兩直線段，兩相鄰近的端點距離是否小于一個給定閾值，如果是，則將兩直線段連接為一條直線段；否則不變；

3-2)直線段連接后，計算每條直線段所占像素數，如果所占像素數少于給定的閾值，則刪除該直線段。

6.如權利要求2所述的基于機器視覺的無人飛行器輸電線路實時檢測跟蹤方法，其特征是，所述第四步具體包括以下步驟：

1)在Hough空間中隨機選擇k個數據點代表初始聚類的中心，初始化k＝2或k＝3；

2)將Hough空間中的每個點分配到離它最近的中心聚類，使得聚類間距離盡可能的大，聚類內的距離盡可能的小；

3)重新計算k個類的聚類中心，返回到步驟2)，直到k個聚類中心不在變化；

4)分別計算k個聚類的方差，如果k個聚類的方差有一個或多個大于閾值T，則k＝k+1，返回到步驟2)，否則聚類結束；

5)在這k類中找出聚類間距離最小的2組或3組直線段即為檢測到的輸電線路。

7.如權利要求6所述的基于機器視覺的無人飛行器輸電線路實時檢測跟蹤方法，其特征是，所述Hough空間是，圖像空間x-y中的直線用法線式表達為：

xcosθ+ysinθ＝ρ，ρ≥0??0≤θ≤π

其中，ρ為直線l到原點的距離，θ為直線l與x軸正方向的夾角，根據方程式，直線l上不同的點在參數平面ρ-θ中被變換為一簇相交于P點的正弦曲線；圖像平面中的直線與參數平面中的點一一對應，反之亦然，這就是Hough變換的對偶性原理，以ρ-θ為參數的平面稱為Hough空間。

8.如權利要求2所述的基于機器視覺的無人飛行器輸電線路實時檢測跟蹤方法，其特征是，所述的第五步具體包括以下步驟：

1)在Kalman濾波器中，系統的狀態是一個四維向量其中分別為直線在Hough空間中的ρ軸和θ軸上的位置和速度，假設點(ρ，θ)在單位時間間隔內做勻速運動，所以狀態轉移矩陣A定義為：A=10T0010T00100001,]]>其中T是為相鄰兩幀間的采樣時間，有系統狀態和觀測狀態的關系可知，觀測矩陣H=10000100;]]>

2)初始化狀態向量：X₀＝(ρ₂，θ₂，(ρ₂-ρ₁)/T，(θ₂-θ₁)/T)^T，然后確定P₀，Q，R，其中Q，R是不變量；

3)根據k時刻狀態得到最優估計，并更新所有的狀態量，重復執行預測與校正的流程，不斷迭代出新的預測值，即下一幀圖像中高壓輸電線路直線的位置。