[發明專利]一種用于架空線路無人機自主巡檢缺陷識別的方法及系統

在審

• 申請號: 202010779989.6
• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN112115770A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 邵瑰瑋;談家英;付晶;劉壯;周立瑋;蔡煥青;毛峰;文志科;高超;胡霽;仲堅;陳怡;曾云飛
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;國網江蘇省電力有限公司泰州供電分公司;國網江蘇省電力有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京工信聯合知識產權代理有限公司 11266
• 代理人: 姜麗樓

本發明公開了一種用于架空線路無人機自主巡檢缺陷識別的方法及系統，其中方法包括：獲取固化航線巡檢當次巡檢圖像及相同位置的歷史圖像；在所述當次巡檢圖像和所述歷史圖像中分別生成關鍵點；對所述當次巡檢圖像中的關鍵點與所述歷史圖像中的關鍵點進行匹配，將所述當次巡檢圖像中與所述歷史圖像中的關鍵點匹配成功的關鍵點確定為特征點；通過深度學習模型在所述當次巡檢圖像中定位出電力設備的最小外接矩形區域；將所述最小外接矩形區域內屬于背景的特征點刪除；以及基于所述最小外接矩形區域中剩余的特征點的概率分布，識別所述最小外接矩形區域內的電力設備是否存在缺陷。

技術領域

本發明涉及架空電力線路無人機自主巡檢缺陷識別技術領域，并且更具體地，涉及一種用于架空線路無人機自主巡檢缺陷識別的方法及系統。

背景技術

近年來，無人機被廣泛的用于電力巡檢，然而當無人機巡檢時，作業人員必須前往桿塔及線路附近采用手持遙控的操作，限制了作業效率的提升。對巡檢圖片人員主觀審核也容易產生疏漏以及誤判。歷史巡線數據不具備可積累性，造成數據價值流失。目前通常采用基于深度學習的算法來識別巡檢圖像的設備，已經基本實現了對巡檢圖片中各類設備的準確識別定位。但是輸電線路上正常的設備占絕大多數，發生缺陷的部位相對設備整體區域較小，設備缺陷的識別或受到附近同型號正常設備目標的干擾，目標電力設備所在的背景紋理復雜，以上因素皆會導致電力設備狀態判斷困難，缺陷識別誤報率較高，無法滿足行業應用需求。

輸電線路上設備有數百種，不同塔型設備不同，但各電力運維單位負責的線路相對固定，且會對同一線路進行定期巡檢。通過北斗千尋|、差分GPS等技術，已可以使無人機的定位精度達到厘米級。通過合理規劃巡檢航線，無人機在桿塔附近設計位置懸停，控制可見光相機變焦精細采集待檢視區域絕緣子，聯接金具，銷釘螺母等設備的局部高清圖像。通過固化巡檢航線，在相同的距離和角度拍攝輸電線路，使目標設備居中顯示，圖像背景相對統一，通過當次巡檢圖片與歷史巡檢圖片對比分析的方式識別設備發生的變化，可大幅提升深度學習設備識別的精度。

定點拍攝目標不同時期的圖像，對比判斷目標狀態變化的技術，在室內應用場景已經成熟，但是用于無人機巡檢圖像處理還存在以下問題：1.現有的基于坐標的航線無法保證無人機與桿塔的相對姿態完全一致，使圖像中設備相對歷史圖像存在一定的偏移、尺度、角度等變化；2.不同季節巡檢，拍攝的圖像的背景變化3.不同天氣、光照條件下拍攝，圖片亮度、對比度等會發生變化。以上問題會導致傳統圖像處理中的幀差分法和變化檢測算法失效，無法穩定提取出目標設備判斷設備缺陷。

因此，需要一種技術，從固定航線相同位置不同時期巡檢圖像中穩定地提取出電力設備，通過對比判別的方式，以對架空線路無人機自主巡檢圖像中的電力設備缺陷進行識別。

發明內容

本發明技術方案提供一種用于架空線路無人機自主巡檢缺陷識別的方法及系統，以解決架空線路無人機自主巡檢圖像中的電力設備缺陷識別的問題。

為了解決上述問題，本發明提供了一種用于架空線路無人機自主巡檢缺陷識別的方法，所述方法包括：

獲取固化航線巡檢當次巡檢圖像及相同位置的歷史圖像；

在所述當次巡檢圖像和所述歷史圖像中分別生成關鍵點；

對所述當次巡檢圖像中的關鍵點與所述歷史圖像中的關鍵點進行匹配，將所述當次巡檢圖像中與所述歷史圖像中的關鍵點匹配成功的關鍵點確定為特征點；

通過深度學習模型在所述當次巡檢圖像中定位出電力設備的最小外接矩形區域；

將所述最小外接矩形區域內屬于背景的特征點刪除；以及

基于所述最小外接矩形區域中剩余的特征點的概率分布，識別所述最小外接矩形區域內的電力設備是否存在缺陷。

其中對所述當次巡檢圖像中的關鍵點與所述歷史圖像中的關鍵點進行匹配包括：