[發(fā)明專利]一種輸電通道外破防護(hù)的圖像匹配方法及監(jiān)測系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711057855.8
• 申請日: 2017-11-01
• 公開（公告）號: CN107895365B
• 公開（公告）日: 2020-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李程啟;白德盟;陳玉峰;楊祎;林穎;徐冉;秦佳峰;李露露
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院;國家電網(wǎng)公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/33;G06T7/90;G06T5/50;G01C11/00;G06Q50/06
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

本發(fā)明公開了一種輸電通道外破防護(hù)的圖像匹配方法及監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)包括多個(gè)監(jiān)測模塊和控制中心，監(jiān)測模塊均包括電源模塊、聲光告警模塊、圖像監(jiān)測模塊、主控制系統(tǒng)和通信模塊，圖像監(jiān)測模塊檢測鐵塔兩側(cè)線路通道的圖像，并將圖像傳輸給主控制系統(tǒng)；主控制系統(tǒng)采用基于Haar特征密度圖的圖像匹配方法進(jìn)行隱患檢測，當(dāng)檢測出存在隱患時(shí)，通知聲光告警模塊進(jìn)行告警；本發(fā)明采用Haar特征密度圖濾波，能夠有效的去除由于微小擾動所引起的匹配失敗的離散像素點(diǎn)，在保證大塊連通域本身沒有損失的同時(shí)，還能夠很好的保留其內(nèi)部及周圍的離散點(diǎn)，與像素圖像進(jìn)行匹配。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種輸電通道外破防護(hù)的圖像匹配方法及監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各行各業(yè)對電力的需求不斷擴(kuò)大，各種人為和自然事故導(dǎo)致的斷電造成的損失也越來越大。如何提早發(fā)現(xiàn)、處理和預(yù)防危害輸電線路的自然災(zāi)害及意外事故，時(shí)刻保障電力正常供應(yīng)，成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。

目前在我國許多地方已開始通過在各個(gè)高壓輸電線路的桿塔上安裝圖像/視頻監(jiān)測裝置來監(jiān)控線路通道環(huán)境，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工巡線。原有的圖像/視頻監(jiān)測，壽命短、可靠性低、隱患檢測不智能。現(xiàn)場的圖像/視頻監(jiān)測裝置將拍攝的視頻傳回服務(wù)器，再由人工觀察來排查隱患，工作量非常大，而且主觀性強(qiáng)，效率低下。

隨著智能信息處理技術(shù)的發(fā)展，人們開始探索利用圖像匹配技術(shù)進(jìn)行安全檢測的方法，也取得了一定的進(jìn)展。但是，由于輸電線路或通道多設(shè)置于復(fù)雜的野外場景，且氣象條件不佳，桿塔本身會產(chǎn)生一定的晃動，尤其是對于電壓等級較高的大型鐵塔，晃動的幅度更大，背景中的目標(biāo)會產(chǎn)生晃動或者舞動以及天氣、云彩和光照等都會影響拍攝照片效果，受到影響的圖像，對于輸電通道外破防護(hù)效果并不好。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為了解決上述問題，提出了一種輸電通道外破防護(hù)的圖像匹配方法及監(jiān)測系統(tǒng)，本發(fā)明能快速檢測線路通道隱患，及時(shí)將隱患信息反饋。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

輸電通道外破防護(hù)的圖像匹配方法，包括以下步驟：

(1)對待匹配圖像與參考圖像進(jìn)行差分處理，得到差分圖像；

(2)對圖像進(jìn)行二值化處理；

(3)計(jì)算二值化后差分圖像的Haar特征，得到對應(yīng)的Haar特征密度圖；

(4)基于Haar特征密度圖對二值化后的圖像進(jìn)行濾波，得到最終匹配結(jié)果。

所述步驟(1)中，將待匹配圖像與參考圖像轉(zhuǎn)換至RGB、HSV、YUV和Lab四個(gè)顏色空間，并在四個(gè)顏色空間中分別獲得差分圖像。

所述步驟(2)中，將除了色調(diào)通道的差分圖像的其余通道差分圖像進(jìn)行加權(quán)融合。

進(jìn)一步的，分離通道，將除了H通道的差分圖像的其余11個(gè)通道差分圖像進(jìn)行加權(quán)融合，融合過程如下：

其中，I_l(x,y)表示第l個(gè)通道的差分圖像中坐標(biāo)(x,y)處圖像I的像素值；F(x,y)表示坐標(biāo)(x,y)處融合后圖像F的像素值；N表示需要融合的圖像數(shù)量；k_i表示尺度窗口的大小，α_i表示尺度的權(quán)重，N＝11。

進(jìn)一步的，所述步驟(3)中，二值化的處理包括：

(3-1)統(tǒng)計(jì)圖像中各個(gè)灰度級的像素?cái)?shù)量，并對其進(jìn)行歸一化處理；

(3-2)根據(jù)統(tǒng)計(jì)的像素?cái)?shù)量歸一化結(jié)果，確定二值化的最優(yōu)閾值；

(3-3)根據(jù)確定的最優(yōu)閾值，對圖像進(jìn)行灰度二值化處理。