[發明專利]基于圖像處理融合網絡權值的電網傳輸線檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202010849007.6
• 申請日: 2020-08-21
• 公開（公告）號: CN112116561B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 羅旺;吳超;孔震;樊強;廖志軍;彭啟偉;張天兵;崔漾;石杰;張佩;夏源
• 申請（專利權）人: 南瑞集團有限公司;南京南瑞信息通信科技有限公司;國網江西省電力有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T7/90;G06T7/13;G06T7/11;G06K9/62;G06T5/50;G06V10/764;G06V10/82
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 王方超

1.基于圖像處理融合網絡權值的電網傳輸線檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

讀入待分析圖片；

將所述待分析圖片進行灰度化處理，得到灰度圖像；

對得到的所述灰度圖像進行高斯模糊去噪，去除所述灰度圖像的噪聲，獲得平滑圖像；

對得到的所述平滑圖像進行算術運算，將所述平滑圖像整體像素值降低；

對算術運算后的平滑圖像進行灰度線性變換；

對灰度線性變換后的平滑圖像用Canny算子邊緣檢測，在平滑圖像中提取出傳輸線邊緣的像素點；

對用Canny算子邊緣檢測后的平滑圖像設定感興趣區域ROI，提取出傳輸線區域；

將得到的感興趣區域ROI內的像素點進行分類，得到分類像素點；

將所述待分析圖片通過深度網絡模型計算電網傳輸線分布權值圖；

將得到的所述分類像素點與得到的電網傳輸線分布權值圖進行融合，得到融合像素點；

根據得到的融合像素點擬合傳輸線，實現對電網傳輸線的檢測。

2.根據權利要求1所述的基于圖像處理融合網絡權值的電網傳輸線檢測方法，其特征在于，所述待分析圖片是智能設備巡檢過程中產生的關于電網傳輸線的圖像數據；所述智能設備包括但不限于以下所列中任意一項或幾項：直升機、無人機、機器人、固定攝像機。

3.根據權利要求1所述的基于圖像處理融合網絡權值的電網傳輸線檢測方法，其特征在于，所述將所述待分析圖片進行灰度化處理，得到灰度圖像具體包括：將采集到的24位真彩色圖像轉化為8位灰度圖，得到灰度圖像。

4.根據權利要求1所述的基于圖像處理融合網絡權值的電網傳輸線檢測方法，其特征在于，所述對得到的所述灰度圖像進行高斯模糊去噪，去除所述灰度圖像的噪聲，獲得平滑圖像具體包括：利用高斯算子對灰度圖像進行模糊平滑，將高斯分布權值矩陣與原始圖像矩陣做卷積運算，減少圖像噪聲。

5.根據權利要求1所述的基于圖像處理融合網絡權值的電網傳輸線檢測方法，其特征在于，所述對得到的所述平滑圖像進行算術運算，將所述平滑圖像整體像素值降低具體包括：

步驟SS41：將圖像進行加法運算，其運算公式如公式(1)所示，

其中，A(x,y)表示加法運算后的圖像像素值，f(x,y)表示去噪圖像像素值；

步驟SS42：進行除法運算，將A(x,y)除以2得到D(x,y)，其中D(x,y)表示除法運算后的圖像像素值；

步驟SS43：進行減法運算，將f(x,y)減去D(x,y)得到S(x,y)，其中S(x,y)表示減法運算后的圖像像素值；

算術運算結果表示如公式(2)所示：

其中，若計算結果超出灰度級最大值，則使計算結果為灰度級最大值；若計算結果小于灰度級最小值，則使計算結果為灰度級最小值。

6.根據權利要求1所述的基于圖像處理融合網絡權值的電網傳輸線檢測方法，其特征在于，所述對算術運算后的平滑圖像進行灰度線性變換中的線性變換公式如公式(3)所示，

其中L(x,y)表示線性變換后的圖像，[a,b]和[c,d]分別表示圖像D(x,y)和L(x,y)的灰度值范圍；對于減法運算后的圖像，a和c都為0。

7.根據權利要求1所述的基于圖像處理融合網絡權值的電網傳輸線檢測方法，其特征在于，所述對灰度線性變換后的平滑圖像用Canny算子邊緣檢測，在平滑圖像中提取出傳輸線邊緣的像素點包括如下步驟：

步驟SS61：使用高斯濾波器進行平滑圖像，濾除噪聲；

步驟SS62：計算圖像中每個像素點的梯度強度和方向；

步驟SS63：應用非極大值抑制，消除邊緣檢測帶來的雜散響應；

步驟SS64：應用雙閾值檢測來確定真實的和潛在的邊緣；

步驟SS65：滯后邊緣跟蹤，通過抑制孤立的弱邊緣最終完成邊緣檢測。