[發明專利]電力桿塔輪廓的快速圖像識別方法

無效

• 申請號: 201210250850.8
• 申請日: 2012-07-19
• 公開（公告）號: CN102831393A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發明（設計）人: 董沖
• 申請（專利權）人: 安徽工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40
• 代理公司: 蘇州市新蘇專利事務所有限公司 32221
• 代理人: 徐鳴

技術領域

本發明涉及一種計算機視覺技術開發的模式識別方法，具體涉及一種電力桿塔輪廓的快速圖像識別方法。

背景技術

長期以來，我國輸電線路安裝和運行維護檢修的大部分工作主要靠人力操作，機械化水平與國際先進水平差距甚大。隨著高電壓、大功率、長距離輸電線路的出現，輸電線路越來越遠離城市和主要交通道路，對其建設、運行維護越趨困難。現代航空業及自動化技術的發展為輸電線路的建設和運行維護提供了新的技術方法和手段。通過直升機或是機器人的方式對一些人力難以到達的地區進行自動化巡檢成為目前電力線巡檢領域的研究熱點。

直升機巡檢作為一種新興的電力線路巡檢手段，在國內的應用起步較晚，但其應用的規模和場合都在不斷地擴大。目前常見的機載光學攝影其中，紅外對于溫度的異常檢測、紫外對于線路中發生電暈現象的檢測已經在實際巡檢中成功地應用。可見光視頻在目前階段仍是作為紀錄、存儲介質使用。因此，采用計算機視覺、圖像處理、模式識別等技術對可見光視頻進行目標提取與分析，從圖像中提取出對線路巡檢有用的信息，對于提高巡檢的質量、降低人為主觀因素可能帶來的漏檢和誤檢率、提高工作效率、實現在線實時處理等等，都有著十分重要的意義。

從航拍視頻中提取有用信息，首要的任務就是要檢測出圖像中的各類輸電線路部件。如果能夠準確地提取出圖像中桿塔、電力線、絕緣子、連接金具的具體位置，就可以對各類部件進行深度信息提取，部件位置關系判定等等。通過對部件數量、形狀、顏色、紋理特征的分析，能夠進一步對各類部件的常見缺陷進行診斷。如對絕緣子的具體目標的紋理分析可以檢測絕緣子的自曝、缺失等，連接金具的數目缺失、腐蝕生銹也是相當嚴重的事故隱患，通過計算機視覺的方法來進行預先的故障診斷對線路的巡檢有著很重要的工程意義。

國家電力公司的“十一五”新技術推廣綱要中，直升機巡線及作業技術被確定為新技術推廣應用重點工程之一。該技術已在華北電力公司應用，至2005年底采用直升機巡線的航巡作業達3萬公里左右。2006年~2007年，在華中，西北、黑龍江、江蘇、四川等公司開展輸電線路直升機巡線技術示范應用。直升機巡線作業技術成熟后，在“十一五”后期逐步推廣應用范圍。已采用的直升機巡線作業方式對于可見光視頻而言基本限于目視檢查（包括借助望遠鏡觀察、可見光攝像紀錄、紅外成像儀檢測、紫外成像儀檢測等）。

桿塔是架空電力線路最主要的設備之一，用來支持導線、避雷線和各類連接金具。圖像中桿塔區域的確定對于直升機巡檢有著深遠的意義。通過檢測圖像中的桿塔區域，可以給出檢測各類部件的小范圍區域，同時，每具桿塔在電力部門都備用詳細的基建資料可供查詢，其中包括其地理信息、各類線路部件安裝數目和位置信息等等，依據這些信息我們可以更加準確地提取圖像中各類部件包括絕緣子、電力線、引流線、地線、防震錘、間隔棒、懸垂線夾等的具體位置及其數量，并且進一步實現各類部件常見故障的智能診斷。

在直升機或機器人的輸電線路自動化巡檢中，基于圖像處理的電力桿塔的識別是整個自動巡檢技術的基礎。只有在準確識別各類拍攝的視頻流中電力線目標的基礎上，才能夠進一步實現視頻流中的輸電線路部件故障的準確識別與判定。目前國內外對于電力桿塔圖像識別方法的研究均很少見。

發明內容

為了解決上述問題，本發明的目的在于提供一種電力桿塔輪廓的快速圖像識別方法，將目前計算機視覺、模式識別領域最新的研究成果引入電力系統直升機巡線檢測中，利用航拍視頻中的視覺信息實現輸電線路部件（電力桿塔）的智能識別，實現了電力桿塔的實時精確提取。本發明將為基于直升機航拍或機器人巡檢視頻的輸電線路缺陷檢測與診斷奠定關鍵性的理論與應用基礎，具有非常好的應用前景。

電力桿塔在拍攝中的主要圖像特征有：1）電力桿塔在圖像中表現為不規則多邊形；2)?電

力桿塔在圖像中表現為密集區域、角點密集區域；3)?電力桿塔區域的面積在圖像中也比較大。

為達到上述的目的，本發明采用如下技術方案：

一種電力桿塔輪廓的快速圖像識別方法，包括如下步驟：

(1)?將拍攝的彩色圖像通過亮度計算轉換為灰度圖像，并對圖像進行平滑去噪；

(2)?基于Harris角點檢測方法，結合電力桿塔在圖像中的的固有特征，采用經過改進的Harris角點檢測方法，實現對已知區域形狀的輪廓圖像中電力桿塔像素的檢測；

(3)?針對電力桿塔在圖像中表現為密集區域、角點密集區域，首先對圖像進行網格劃分，

然后采用角點密度聚類算法，通過角點密度的聚類，對電力塔干像素進行標定；