[發(fā)明專利]輸電線路線性類紅外圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)及方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310268933.8
• 申請(qǐng)日: 2023-03-20
• 公開（公告）號(hào): CN116402765A
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃新宇;高嵩;孫蓉;魏欣宇;譚笑;陳杰;楊景剛;李健;馮智慧;劉玉歡;鄭雷;羅浩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學(xué)研究院;國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院武漢南瑞有限責(zé)任公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06V20/17;G06V10/25;G06V10/28;G06V10/44
• 代理公司: 武漢開元知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42104
• 代理人: 李滿;潘杰

本發(fā)明公開了一種輸電線路線性類紅外圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)，RGB通道分離模塊用于對(duì)高壓電線紅外圖像進(jìn)行RGB通道分離，得到對(duì)應(yīng)的G通道圖片；ROI提取模塊用于提取所述G通道圖片的ROI區(qū)域；自適應(yīng)灰度閾值處理模塊對(duì)ROI區(qū)域圖片進(jìn)行OTSU法處理，獲取自適應(yīng)灰度閾值處理后的ROI區(qū)域圖片；邊緣提取模塊利用邊緣檢測(cè)canny算子獲取ROI區(qū)域的邊緣輪廓圖片；絕緣子位置獲取模塊得到ROI區(qū)域差分圖像，將ROI區(qū)域差分圖像找到的最大輪廓。本發(fā)明能高效的對(duì)無(wú)人機(jī)采集的輸電線圖片進(jìn)行解析和識(shí)別，能直觀展示溫度的變化情況。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地指一種輸電線路線性類紅外圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

隨著我國(guó)無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，無(wú)人機(jī)憑借其小巧，靈活，擁有較高的飛行高度等優(yōu)勢(shì)，許多高空拍攝作業(yè)都交由無(wú)人機(jī)來(lái)進(jìn)行。如今，利用無(wú)人機(jī)攜帶熱成像儀，來(lái)檢測(cè)高壓電線的溫度是否正常，從而保證高壓電線的安全成為了一項(xiàng)重要的技術(shù)手段。但是對(duì)于采集回來(lái)的圖片，如何將解析出的圖像信息直觀的顯示出來(lái)并加以識(shí)別處理是目前急需發(fā)展的領(lǐng)域，目前桌面端的紅外溫度顯示軟件都是只顯示最大最小平均溫度值，無(wú)法直觀的展示輸電線路溫度的情況。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是要提供一種輸電線路線性類紅外圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)及方法，本發(fā)明能高效的對(duì)無(wú)人機(jī)采集的輸電線圖片進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別，從而方便直觀的展示輸電線路溫度的情況。

為實(shí)現(xiàn)此目的，本發(fā)明所設(shè)計(jì)的輸電線路線性類紅外圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：它包括RGB通道分離模塊、ROI提取模塊、自適應(yīng)灰度閾值處理模塊、邊緣提取模塊和絕緣子位置獲取模塊；

所述RGB通道分離模塊用于對(duì)高壓電線紅外圖像進(jìn)行RGB通道分離，得到對(duì)應(yīng)的G通道圖片；

所述ROI提取模塊用于提取所述G通道圖片的ROI區(qū)域(region?of?interest，感興趣區(qū)域)，得到ROI區(qū)域圖片；

所述自適應(yīng)灰度閾值處理模塊用于對(duì)ROI區(qū)域圖片進(jìn)行OTSU法處理，確定自適應(yīng)灰度閾值t，利用自適應(yīng)灰度閾值t對(duì)ROI區(qū)域圖片進(jìn)行二值化，獲取自適應(yīng)灰度閾值處理后的ROI區(qū)域圖片；

所述邊緣提取模塊用于利用邊緣檢測(cè)canny算子對(duì)自適應(yīng)灰度閾值處理后的ROI區(qū)域圖片進(jìn)行邊緣提取，獲取ROI區(qū)域的邊緣輪廓圖片；

所述絕緣子位置獲取模塊用于將自適應(yīng)灰度閾值處理后的ROI區(qū)域圖片與ROI區(qū)域的邊緣輪廓圖片中每個(gè)對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值相減，得到ROI區(qū)域差分圖像，將ROI區(qū)域差分圖像找到的最大輪廓，即為最大絕緣子的位置。

本發(fā)明的有益效果：

本發(fā)明包括圖像預(yù)處理(特征提取)和各線性分類識(shí)別兩大過(guò)程，預(yù)處理包括圖像通道分離、ROI提取、邊緣檢測(cè)、連通域處理等主要過(guò)程，各線性分類需根據(jù)導(dǎo)線特征進(jìn)行針對(duì)性的特征處理，最終得到各線性目標(biāo)的語(yǔ)義分割區(qū)域。本發(fā)明能高效的對(duì)無(wú)人機(jī)采集的輸電線圖片進(jìn)行解析和識(shí)別，從而直觀的展示輸電線溫度的情況。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明RGB通道分離結(jié)果圖示意圖；

圖3為本發(fā)明ROI提取后效果示意圖；

圖4為本發(fā)明邊緣檢測(cè)處理結(jié)果示意圖；

圖5為本法自適應(yīng)閾值處理結(jié)果示意圖；

圖6為本發(fā)明絕緣子最大連通域示意圖；

圖7為本發(fā)明檢測(cè)到的絕緣子示意圖；

圖8為本發(fā)明找到的導(dǎo)線位置的示意圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明：