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一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法

文檔序號(hào):6626529閱讀:376來(lái)源:國(guó)知局
一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,采用一種數(shù)字圖像處理算法實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路間隔棒的自動(dòng)識(shí)別和定位,該方法利用間隔棒與導(dǎo)線關(guān)系和形狀實(shí)現(xiàn)對(duì)其定位。該算法能夠快速高效地實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路中的間隔棒進(jìn)行定位,對(duì)電力設(shè)備的運(yùn)維,有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義能夠快速高效地實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路中的間隔棒進(jìn)行定位,對(duì)電力設(shè)備的運(yùn)維,有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義;適合戶外應(yīng)用,對(duì)復(fù)雜背景下的圖像處理效果好。
【專利說(shuō)明】—種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)在輸電線路設(shè)備監(jiān)測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】,尤其涉及一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法。

【背景技術(shù)】
[0002]輸電線路由于長(zhǎng)期暴露在野外的環(huán)境下運(yùn)行,容易受到風(fēng)力,自然災(zāi)害等的影響進(jìn)而會(huì)出現(xiàn)各種缺陷,如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行修復(fù)處理,會(huì)導(dǎo)致輸電線路的破損,造成大面積的停電,造成的經(jīng)濟(jì)損失不可估量。間隔棒是為了減少風(fēng)的影響,保護(hù)線路的金具,具有延長(zhǎng)導(dǎo)線使用壽命的作用。
[0003]利用視頻圖像處理技術(shù)定位輸電線路間隔棒的方法(申請(qǐng)?zhí)?201310048522.4)提出了一種利用視頻圖像處理技術(shù)的輸電線路間隔棒識(shí)別和定位方法。該方法通過(guò)對(duì)原始圖像規(guī)格化、方向場(chǎng)求取、模板匹配等方法對(duì)圖像進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域定位和間隔棒的定位。這種方法對(duì)于復(fù)雜背景下的圖像處理效果不好,不能適應(yīng)戶外不同光照及季節(jié)下的應(yīng)用。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明為了解決上述問(wèn)題,提出了一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,本方法基于無(wú)人機(jī)巡檢獲得輸電線路設(shè)備圖像,采用一種數(shù)字圖像處理算法實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路間隔棒的自動(dòng)識(shí)別和定位,該方法通過(guò)間隔棒與導(dǎo)線關(guān)系、間隔棒形狀實(shí)現(xiàn)對(duì)其定位。該算法能夠快速高效地實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路中的間隔棒進(jìn)行定位,對(duì)電力設(shè)備的運(yùn)維,有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。
[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
[0006]一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,包括以下步驟:
[0007](I)采集巡檢圖像,對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪,獲取要識(shí)別形狀的二值圖,去除背景干擾;
[0008](2)對(duì)邊緣像素點(diǎn)均勻采樣,隨機(jī)抽樣輪廓點(diǎn),檢查全部點(diǎn)對(duì)的距離,每次去除距離最小的點(diǎn)對(duì)中的一個(gè)點(diǎn),直至剩下的點(diǎn)的數(shù)量達(dá)到要取樣的點(diǎn)的數(shù)量;
[0009](3)計(jì)算像素點(diǎn)形狀上下文直方圖,根據(jù)均勻采樣到的點(diǎn)的位置以及每個(gè)點(diǎn)的形狀上下文直方圖構(gòu)造樣本圖像;
[0010](4)根據(jù)樣本圖像,計(jì)算任意點(diǎn)對(duì)的匹配代價(jià),根據(jù)歐式匹配找到最佳的點(diǎn)對(duì)匹配,完成形狀匹配過(guò)程。
[0011]所述步驟(I)的具體方法為:首先獲取要識(shí)別形狀的二值圖,考慮到輸電線路地處野外,采集的圖像中獲取圖像邊緣的二值圖,受背景及光線影響較大,采用中值濾波降低噪聲干擾,接著采用帶方向的prewitt邊緣提取、大津法二值化獲取圖像的二值圖像,最后使用bolb邊緣像素分析方法將對(duì)象屬性的像素集中的像素進(jìn)行聚合,去除背景細(xì)節(jié)的干擾。
[0012]所述步驟(2)中,需要進(jìn)行均勻采樣點(diǎn)的選取,采集點(diǎn)數(shù)量的確定,采樣點(diǎn)應(yīng)均勻且能反應(yīng)物體的輪廓,選點(diǎn)的原則是點(diǎn)保證均勻,選取的點(diǎn)與輪廓點(diǎn)數(shù)相配合。
[0013]所述步驟⑵中,隨機(jī)抽樣輪廓點(diǎn),檢查全部點(diǎn)對(duì)的距離,每次去除距離最小的點(diǎn)對(duì)中的一個(gè)點(diǎn),直至剩下的點(diǎn)的數(shù)量達(dá)到要取樣的點(diǎn)的數(shù)量N,如果點(diǎn)的總量M遠(yuǎn)大于N,則隨機(jī)取3N個(gè)點(diǎn),對(duì)這3N個(gè)點(diǎn)進(jìn)行操作即可。
[0014]所述步驟(2)中,當(dāng)M〈3N時(shí),在具體抽樣之前,也需要將樣本隨機(jī)打亂,防止出現(xiàn)錯(cuò)誤。
[0015]所述步驟(3)中,形狀上下文直方圖定義為:對(duì)于給定的方向參數(shù)和距離參數(shù),其中,方向參數(shù)表示將圓周分成的份數(shù),距離參數(shù)表示將向量長(zhǎng)度分成的份數(shù),計(jì)算各個(gè)方向和距離上的向量個(gè)數(shù)。在邊界點(diǎn)集P= (P1, p2,..., pj中,對(duì)于任意一個(gè)離散點(diǎn)Pi與剩下的η-1個(gè)離散點(diǎn)所構(gòu)成的形狀直方圖,其計(jì)算方法如下:
[0016]hi (k) =#{q 古 Pi, (q-pj) e bin(k)}
[0017]其中(q-p^ e bin (k)表不相對(duì)于Pi,點(diǎn)q屬于形狀直方圖的第k分量,k e {1,2,…,K}, K為方向參數(shù)和距離參數(shù)的乘積。
[0018]所述步驟(3)中,構(gòu)造樣本圖像庫(kù)的具體方法為:構(gòu)造的樣本圖像數(shù)據(jù)包含均勻采樣到的點(diǎn)的位置(x,y)以及每個(gè)點(diǎn)的形狀上下文直方圖z [r X Θ],該圖像數(shù)據(jù)以TXT文件格式讀取,文件數(shù)據(jù)為x,y,z[rX Θ];其中!^和Θ表示形狀上下文直方圖中半徑以及角度。
[0019]所述步驟(3)中,角度與尺度變化的形狀上下文識(shí)別,需要對(duì)運(yùn)動(dòng)的攝相機(jī)鏡頭采集的大小不確定的對(duì)象計(jì)算距離,計(jì)算形狀上下文時(shí),只計(jì)算與點(diǎn)對(duì)的相對(duì)距離,從而達(dá)到尺度不變性目的,在計(jì)算直方圖時(shí),角度劃分應(yīng)使計(jì)算出來(lái)的直方圖在設(shè)定度數(shù)之內(nèi)旋轉(zhuǎn)時(shí)能保證重合部分有相似的直方圖。
[0020]所述步驟(4)的具體方法包括:假設(shè)在樣本圖像中一點(diǎn)Pi和采集圖中一點(diǎn)q」,令Cij = C(PilQj)為匹配代價(jià),C就是對(duì)兩幅直方圖進(jìn)行X2的統(tǒng)計(jì)值,比㈨屯㈨分別為歸一化的直方圖的值,則:
? ,-V 、 I+「化⑷-MaV
[0021]Cij =C(P^qj) ^-YyT

2 /7, (/(.) +//,(A)
[0022]Cij值在O?I之間,其值越小,相似度越大,點(diǎn)的匹配度越高,計(jì)算出所有點(diǎn)之間的匹配代價(jià)之后,應(yīng)用匈牙利匹配法使匹配點(diǎn)全局的匹配代價(jià)最小,將薄板樣條TPS(ThinPlate Splite)變形模型用于求解點(diǎn)集之間的幾何變換,通過(guò)求得的幾何變換關(guān)系使待匹配點(diǎn)集相互逼近。
[0023]所述步驟(4)中,兩個(gè)形狀間整體的形狀上下文匹配的代價(jià)是形狀上下文出現(xiàn)距離,其計(jì)算公式為:
[0024]Ar =丄 ZarSmin (X廠(v)) +丄 ZarSmin
U ρ&ΡgeQ肌 geOP^P
[0025]其中T(.)表示TPS變換,P為樣本圖像中的點(diǎn)集,Q為采集圖像中的點(diǎn)集。
[0026]所述步驟(4)中,所述形狀匹配過(guò)程包括粗匹配和精細(xì)匹配,所述粗匹配的具體方法為:設(shè)匹配點(diǎn)間歐氏距離為Cl1,進(jìn)行TPS變換后,匹配點(diǎn)間的歐氏距離為d2,設(shè)定比例閾值Rt為Ciyd2,如果Rt小于等于設(shè)定值,則為同類圖像,優(yōu)選的,設(shè)定值取0.6。
[0027]所述步驟(4)中,所述細(xì)匹配的具體方法為:形狀上下文中不同圖像點(diǎn)出現(xiàn)的距離肯定相差很大,根據(jù)這個(gè)原則,在衡量點(diǎn)是否匹配上時(shí),根據(jù)最小匹配代價(jià)衡量形狀上下文距離,即點(diǎn)是否匹配上,如果為正常圖像,則點(diǎn)匹配;如果對(duì)象為掉把圖像,即缺失了某一部,分則此時(shí)缺失部分不能匹配上,如果對(duì)象某一部分發(fā)生了形變,即為斜歪圖像,則此時(shí)形變中只有一部分點(diǎn)能匹配上。
[0028]本發(fā)明的有益效果為:
[0029](I)本方法快速高效,定位準(zhǔn)確率高,對(duì)復(fù)雜背景下的圖像處理效果好;
[0030](2)能夠快速高效地實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路中的間隔棒進(jìn)行定位并及時(shí)發(fā)現(xiàn)間隔棒的問(wèn)題與缺陷,對(duì)電力設(shè)備的運(yùn)維,有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義;
[0031](3)適用性強(qiáng),適應(yīng)戶外不同光照及季節(jié)下的應(yīng)用。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0032]圖1為無(wú)人機(jī)巡檢任務(wù)及缺陷診斷流程示意圖;
[0033]圖2為間隔棒識(shí)別與缺陷診斷流程示意圖;
[0034]圖3為本發(fā)明形狀部件識(shí)別與缺陷診斷過(guò)程圖;
[0035]圖4為本發(fā)明粗匹配的過(guò)程示意圖;
[0036]圖5為本發(fā)明細(xì)匹配的過(guò)程示意圖;
[0037]圖6為本發(fā)明不同位置間隔棒識(shí)別效果圖;
[0038]圖7為本發(fā)明不同位置間隔棒識(shí)別效果圖;
[0039]圖8為本發(fā)明不同位置間隔棒識(shí)別效果圖;
[0040]圖9為本發(fā)明不同位置間隔棒識(shí)別效果圖。

【具體實(shí)施方式】
:
[0041]下面結(jié)合附圖與實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。
[0042]通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)提前預(yù)設(shè)的巡檢任務(wù),獲得輸電線路巡檢目標(biāo)的圖像,進(jìn)而通過(guò)缺陷診斷模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路部件的識(shí)別,生成巡檢任務(wù)的報(bào)告。圖1為無(wú)人機(jī)巡檢任務(wù)及缺陷診斷流程示意圖。由于受紋理背景及光線的影響,直接從巡檢圖像上識(shí)別導(dǎo)線上的間隔棒、防震錘、均壓環(huán)等小部件極其困難,依據(jù)感知的依附性,在識(shí)別出導(dǎo)線、地線、引流線的基礎(chǔ)上,將導(dǎo)線分段分析其一致性、連續(xù)性、寬度突變區(qū)域,再聚類這些變化區(qū)域,采用形狀分析方法,進(jìn)一步識(shí)別間隔棒并診斷其缺陷,圖2是提出的間隔棒識(shí)別與缺陷診斷流程。
[0043]形狀上下文方法主要基于兩個(gè)方面:一是形狀上的點(diǎn)用極坐標(biāo)表示,二是統(tǒng)計(jì)以每個(gè)點(diǎn)為圓心,r為半徑,Θ為角度的柵格中每個(gè)柵格中點(diǎn)的個(gè)數(shù),即形狀上下文直方圖。根據(jù)直方圖即可判斷形狀相似性。
[0044]形狀上下文識(shí)別以及匹配過(guò)程大致分為六個(gè)步驟:
[0045]Stepl:首先獲取要識(shí)別形狀的二值圖,對(duì)于圖像的邊緣二值圖獲取有許多方法,考慮在自然野外運(yùn)動(dòng)采集的圖像中獲取圖像邊緣的二值圖,由于受背景及光線影響較大,采用中值濾波降低噪聲干擾,接著采用帶方向的Prewitt邊緣提取、大津法二值化獲取圖像的二值圖像,最后使用bolb邊緣像素分析方法將對(duì)象屬性的像素集中的像素進(jìn)行聚合去除背景細(xì)節(jié)的干擾;
[0046]Step2:邊緣像素點(diǎn)均勻采樣:均勻采樣邊緣像素點(diǎn)的目的是為了降低形狀匹配計(jì)算的復(fù)雜度,同時(shí)均勻采樣邊緣像素點(diǎn)能反映形狀的原貌,傳統(tǒng)輪廓點(diǎn)采樣方法主要是基于輪廓跟蹤,采用點(diǎn)間距離或者借助于重心計(jì)算輪廓上采樣點(diǎn),但是這種方法適合室內(nèi)圖像,在背景及光線變換下,輪廓不一定封閉,并且當(dāng)輪廓是凹凸形狀時(shí)這種采樣方法也不能滿足均勻采樣。本項(xiàng)目提出適合于野外環(huán)境下,均勻采樣的方法,這種方法選取的點(diǎn)沒(méi)有要求點(diǎn)的特殊性;
[0047]St印3:計(jì)算像素點(diǎn)形狀上下文直方圖
[0048]形狀上下文直方圖計(jì)算方法如公式I所示,它表示在極坐標(biāo)系下每個(gè)點(diǎn)的形狀上下文特征。
[0049]hj (k) = #{q ^ P1: (q-p) e bin(k)} (I)
[0050]St印4:計(jì)算匹配代價(jià)以及歐式匹配
[0051]假設(shè)在樣本圖中一點(diǎn)Pi和采集圖中一點(diǎn)q」,令Cij = C(Pi, Qj)為匹配代價(jià)。C就是對(duì)2幅直方圖進(jìn)行X2的統(tǒng)計(jì)值。hi(k),hj(k)分別為歸一化的直方圖的值,則:
「00521 C1 三 C(P:,ci) = — V[—~^-]2
隣」丨丨2 6^,.(/0 + /:,(/0,2)
[0053]Cij值在O?I之間,值越小,相似度越大,點(diǎn)的匹配度越高。Cij滿足在一定范圍Z內(nèi),則認(rèn)為點(diǎn)匹配上了,計(jì)算出所有點(diǎn)之間的匹配代價(jià)之后,應(yīng)用匈牙利匹配法使匹配點(diǎn)全局的匹配代價(jià)最小。但是它只能實(shí)現(xiàn)點(diǎn)的相對(duì)應(yīng),并不能衡量點(diǎn)相似性。匈牙利匹配還能通過(guò)添零操作實(shí)現(xiàn)在樣本圖和采樣圖中點(diǎn)數(shù)不一致的匹配。
[0054]Step5:TPS 變換
[0055]薄板樣條TPS(Thin Plate Splite)變形模型用于求解點(diǎn)集之間的幾何變換,通過(guò)求得的幾何變換關(guān)系使待匹配點(diǎn)集相互逼近。
[0056]St印6:形狀上下文距離
[0057]形狀上下文出現(xiàn)距離是兩個(gè)形狀間整體的形狀上下文匹配的代價(jià),用于衡量形狀上下文,公式如下所示:
[0058]
Dsc = - ZarSmin〔V),τ⑷)+ 丄 ZarSmin c(p,T(q))
n p^Pq^Qm q^Op^P( 3)
[0059]其中T (.)表示TPS變換。
[0060]I)均勻采樣點(diǎn)的選取,采集點(diǎn)數(shù)量的確定
[0061]采樣點(diǎn)應(yīng)盡可能的均勻且能反應(yīng)物體的輪廓,但是不是點(diǎn)越多越好,當(dāng)點(diǎn)數(shù)取的較多時(shí),首先會(huì)提高了計(jì)算復(fù)雜度,其次,增加點(diǎn)的密度對(duì)誤差很敏感,因此在計(jì)算時(shí)選取了 60,100,120,150。選點(diǎn)的原則是點(diǎn)盡可能均勻,如果輪廓點(diǎn)越多則選取的點(diǎn)也更多,一般輪廓點(diǎn)數(shù)控制在120以下。
[0062]因此,點(diǎn)采樣規(guī)則如下:隨機(jī)抽樣輪廓點(diǎn),檢查全部點(diǎn)對(duì)的距離,每次去除距離最小的點(diǎn)對(duì)中的一個(gè)點(diǎn),直至剩下的點(diǎn)的數(shù)量達(dá)到要取樣的點(diǎn)的數(shù)量N。如果點(diǎn)的總量M?N,這樣的操作是很費(fèi)時(shí)間的,為了減少計(jì)算量,當(dāng)M?N時(shí),隨機(jī)取3N個(gè)點(diǎn),對(duì)這3N個(gè)點(diǎn)進(jìn)行操作即可。需要說(shuō)明的是,即使M〈3N,在具體抽樣之前,也需要對(duì)樣本進(jìn)行隨機(jī)打亂,這樣才能使得后面刪除點(diǎn)對(duì)中的某一個(gè)點(diǎn)這一行為具有隨機(jī)性,否則的話,一條直線上的點(diǎn)恐怕會(huì)刪的只剩尾部一個(gè)點(diǎn)。
[0063]2)角度與尺度變化的形狀上下文識(shí)別
[0064]在對(duì)輸電線路巡檢時(shí),攝像機(jī)鏡頭是運(yùn)動(dòng)的,因此對(duì)象的大小是不確定的,為了做到尺度不變性,對(duì)特征點(diǎn)計(jì)算該點(diǎn)到形狀邊緣其余采樣點(diǎn)之間的絕對(duì)距離和,然后計(jì)算出平均距離,用這個(gè)平均距離作為對(duì)數(shù)極坐標(biāo)采樣?xùn)鸥竦陌霃?。因此?jì)算形狀上下文時(shí),只與點(diǎn)對(duì)的相對(duì)距離有關(guān)而與絕對(duì)距離無(wú)關(guān),從而達(dá)到尺度不變性目的。Hx (1,..., η)為直方圖信息,適用經(jīng)驗(yàn)密度函數(shù)hx來(lái)歸一化:
/?-(/)= _
_5]^//Λ-(/)
<=!(4)
[0066]形狀識(shí)別中還要考慮到多角度,在直升機(jī)或無(wú)人機(jī)上采集圖像時(shí)變換的角度不會(huì)太大,因此小角度形狀上下文識(shí)別是重要的改進(jìn)方法,只需要在有小角度變換的情況下滿足形狀識(shí)別,因此提出在計(jì)算直方圖時(shí),在極坐標(biāo)系下,角度劃分的方法為,從O度起,每60度為一個(gè)劃分間隔,每個(gè)劃分間隔有30度的重合角,即劃分為0-60度,30-90度,60-120度,90-150度,120-180度…,300-360度,330-30度,使得計(jì)算出來(lái)的直方圖在30度之內(nèi)旋轉(zhuǎn)時(shí)能保證重合部分有相似的直方圖。
[0067]間隔棒識(shí)別與診斷的方法
[0068]采用三層次的上下文識(shí)別方法。首先利用線路知識(shí)模型,線路由線對(duì)象構(gòu)成,根據(jù)線對(duì)象特征找到導(dǎo)線,在導(dǎo)線中線寬發(fā)生明顯變化位置的基礎(chǔ)上,采用上下文描述算子,識(shí)別是否存在要識(shí)別的對(duì)象;在識(shí)別出存在的對(duì)象情況下,進(jìn)一步分類識(shí)別,根據(jù)形狀上下文距離匹配上的點(diǎn)數(shù)診斷其屬于正常圖像、斜歪圖像還是掉把圖像。依據(jù)線路知識(shí)模型,根據(jù)對(duì)象識(shí)別的過(guò)程,由遠(yuǎn)及近,由粗到細(xì),符合人眼視覺(jué)識(shí)別模型。
[0069]設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別與缺陷診斷主要分為兩個(gè)方面,一是對(duì)圖像進(jìn)行粗分類,二是實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的精細(xì)的分類完成缺陷診斷。具體過(guò)程如圖3所示。
[0070]I)部件樣本圖像庫(kù)構(gòu)造方法
[0071]樣本圖像首先必須是正常的沒(méi)有背景干擾的圖像,為了匹配的有效快速進(jìn)行,樣本圖像已經(jīng)完成了輪廓點(diǎn)的均勻采樣以及計(jì)算形狀上下文直方圖,然后進(jìn)行樣本圖與采樣圖的匹配。
[0072]樣本圖像的構(gòu)造方法:構(gòu)造的樣本圖像數(shù)據(jù)主要包含均勻采樣到的點(diǎn)的位置以及每個(gè)點(diǎn)的形狀上下文直方圖。該圖像數(shù)據(jù)以TXT文件格式讀取,文件命名為樣本文件名(間隔棒)_點(diǎn)數(shù)_編號(hào).dat,文件數(shù)據(jù)為int x, int y, double z[rX θ ];其中r和Θ表示形狀上下文直方圖中半徑以及角度。
[0073]2)形狀匹配過(guò)程
[0074]在得到采樣圖和樣本圖的形狀上下文直方圖之后,計(jì)算任意點(diǎn)對(duì)的匹配代價(jià),根據(jù)歐式匹配找到最佳的點(diǎn)對(duì)匹配。最后完成形狀匹配的過(guò)程,該過(guò)程主要分為粗匹配和精細(xì)匹配,粗匹配實(shí)現(xiàn)是否是同類圖像的識(shí)別,在是同類圖像的基礎(chǔ)上完成精細(xì)匹配,即圖像是屬于正常圖像、斜歪圖像還是掉把圖像的判定。
[0075]識(shí)別不同類圖像,主要根據(jù)TPS變換前后距離變換的比值衡量,完成歐式匹配后,匹配點(diǎn)對(duì)間歐式距離反應(yīng)了點(diǎn)的位置關(guān)系,TPS變換后實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)相互逼近,此時(shí)根據(jù)匹配點(diǎn)前后距離的比值,如果是同類圖像則點(diǎn)間距離變化量不會(huì)很大,如圖4所示根據(jù)這一原則提出粗匹配的過(guò)程。
[0076]形狀上下文中不同圖像點(diǎn)出現(xiàn)的距離肯定相差很大,根據(jù)這個(gè)原則,在衡量點(diǎn)是否匹配上時(shí),根據(jù)最小匹配代價(jià)衡量形狀上下文距離,即點(diǎn)是否匹配上,如果對(duì)象缺失了某一部分則此時(shí)缺失部分不能匹配上,如果對(duì)象某一部分發(fā)生了形變,則此時(shí)有形變中有些還是能匹配上。如圖5所示依據(jù)匹配上的點(diǎn)數(shù)判定對(duì)象是正常圖像、斜歪圖像還是掉把圖像。
[0077]間隔棒識(shí)別的實(shí)驗(yàn)結(jié)果:
[0078]以無(wú)人機(jī)巡檢采集的實(shí)際巡檢圖像為準(zhǔn),具體收集國(guó)網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院的輸電線路無(wú)人機(jī)對(duì)濱油、黃濱、壽海三條高壓線路巡檢采集的80張高分辨率圖像作為測(cè)試的數(shù)據(jù)源,其中人工巡檢可看出共有128個(gè)間隔棒,通過(guò)本專利算法可自動(dòng)識(shí)別出115個(gè),正確識(shí)別率達(dá)到89.8%。圖6-圖9分別為不同位置處的間隔棒定位效果圖像,白色矩形框內(nèi)為間隔棒區(qū)域。
[0079]上述雖然結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行了描述,但并非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制,所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白,在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上,本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動(dòng)即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:包括以下步驟: (1)采集巡檢圖像,對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪,獲取要識(shí)別形狀的二值圖,去除背景干擾; (2)對(duì)邊緣像素點(diǎn)均勻采樣,隨機(jī)抽樣輪廓點(diǎn),檢查全部點(diǎn)對(duì)的距離,每次去除距離最小的點(diǎn)對(duì)中的一個(gè)點(diǎn),直至剩下的點(diǎn)的數(shù)量達(dá)到要取樣的點(diǎn)的數(shù)量; (3)計(jì)算像素點(diǎn)形狀上下文直方圖,根據(jù)均勻采樣到的點(diǎn)的位置以及每個(gè)點(diǎn)的形狀上下文直方圖構(gòu)造樣本圖像; (4)根據(jù)樣本圖像,計(jì)算任意點(diǎn)對(duì)的匹配代價(jià),根據(jù)歐式匹配找到最佳的點(diǎn)對(duì)匹配,完成形狀匹配過(guò)程。
2.如權(quán)利要求1所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(I)的具體方法為:首先獲取要識(shí)別形狀的二值圖,考慮到輸電線路地處野外,采集的圖像中獲取圖像邊緣的二值圖,受背景及光線影響較大,采用中值濾波降低噪聲干擾,接著采用帶方向的Prewitt邊緣提取、大津法二值化獲取圖像的二值圖像,最后使用bolb邊緣像素分析方法將對(duì)象屬性的像素集中的像素進(jìn)行聚合,去除背景細(xì)節(jié)的干擾。
3.如權(quán)利要求1所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(2)中,需要進(jìn)行均勻采樣點(diǎn)的選取,采集點(diǎn)數(shù)量的確定,采樣點(diǎn)應(yīng)均勻且能反應(yīng)物體的輪廓,選點(diǎn)的原則是點(diǎn)保證均勻,選取的點(diǎn)與輪廓點(diǎn)數(shù)相配合。
4.如權(quán)利要求3所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(2)中,隨機(jī)抽樣輪廓點(diǎn),檢查全部點(diǎn)對(duì)的距離,每次去除距離最小的點(diǎn)對(duì)中的一個(gè)點(diǎn),直至剩下的點(diǎn)的數(shù)量達(dá)到要取樣的點(diǎn)的數(shù)量N,如果點(diǎn)的總量M遠(yuǎn)大于N,則隨機(jī)取3N個(gè)點(diǎn),對(duì)這3N個(gè)點(diǎn)進(jìn)行操作即可。
5.如權(quán)利要求4所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(2)中,當(dāng)M〈3N時(shí),在具體抽樣之前,也需要將樣本隨機(jī)打亂,防止出現(xiàn)錯(cuò)誤。
6.如權(quán)利要求1所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(3)中,形狀上下文直方圖定義為:對(duì)于給定的方向參數(shù)和距離參數(shù),其中,方向參數(shù)表示將圓周分成的份數(shù),距離參數(shù)表示將向量長(zhǎng)度分成的份數(shù),計(jì)算各個(gè)方向和距離上的向量個(gè)數(shù);在邊界點(diǎn)集P= (P1, P2,…,P1J中,對(duì)于任意一個(gè)離散點(diǎn)Pi與剩下的η-1個(gè)離散點(diǎn)所構(gòu)成的形狀直方圖,其計(jì)算方法如下:
hi (k) = #{q ^ Pi, (q-Pi) e bin (k)} 其中(q-pD e bin(k)表不相對(duì)于Pi,點(diǎn)q屬于形狀直方圖的第k分量,k e {1,2,…,K}, K為方向參數(shù)和距離參數(shù)的乘積。
7.如權(quán)利要求1所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(3)中,構(gòu)造樣本圖像庫(kù)的具體方法為:構(gòu)造的樣本圖像數(shù)據(jù)包含均勻采樣到的點(diǎn)的位置(x,y)以及每個(gè)點(diǎn)的形狀上下文直方圖z [rX Θ],該圖像數(shù)據(jù)以TXT文件格式讀取,文件數(shù)據(jù)為x,y,z[rX Θ ];其中r和Θ表示形狀上下文直方圖中半徑以及角度。
8.如權(quán)利要求7所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(3)中,角度與尺度變化的形狀上下文識(shí)別,需要對(duì)運(yùn)動(dòng)的攝相機(jī)鏡頭采集的大小不確定的對(duì)象計(jì)算距離,計(jì)算形狀上下文時(shí),只計(jì)算與點(diǎn)對(duì)的相對(duì)距離,從而達(dá)到尺度不變性目的,在計(jì)算直方圖時(shí),角度劃分應(yīng)使計(jì)算出來(lái)的直方圖在設(shè)定度數(shù)之內(nèi)旋轉(zhuǎn)時(shí)能保證重合部分有相似的直方圖。
9.如權(quán)利要求1所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(4)的具體方法包括:假設(shè)在樣本圖像中一點(diǎn)Pi和采集圖中一點(diǎn)q」,令Cij =C(Pi, Qj)為匹配代價(jià),C就是對(duì)兩幅直方圖進(jìn)行X2的統(tǒng)計(jì)值,hi(k),hj(k)分別為歸一化的直方圖的值,則: ^ ,-v 、_ 丨+「/?,(幻-/7',(/:)- Cii —■ C (ο ? u ) — — / 1-1 Cij值在O?I之間,其值越小,相似度越大,點(diǎn)的匹配度越高,計(jì)算出所有點(diǎn)之間的匹配代價(jià)之后,應(yīng)用匈牙利匹配法使匹配點(diǎn)全局的匹配代價(jià)最小,將薄板樣條TPS變形模型用于求解點(diǎn)集之間的幾何變換,通過(guò)求得的幾何變換關(guān)系使待匹配點(diǎn)集相互逼近。
10.如權(quán)利要求9所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(4)中,兩個(gè)形狀間整體的形狀上下文匹配的代價(jià)是形狀上下文出現(xiàn)距離,其計(jì)算公式為:
D =丄 ZarSmin ('(尸,7如))+ 丄[31名111^1 c(p,r(q))
” p^Pq^Q講 q^Op^P 其中TC )表示TPS變換,P為樣本圖像中的點(diǎn)集,Q為采集圖像中的點(diǎn)集。
11.如權(quán)利要求1所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(4)中,所述形狀匹配過(guò)程包括粗匹配和精細(xì)匹配,所述粗匹配的具體方法為:設(shè)匹配點(diǎn)間歐氏距離為Cl1,進(jìn)行TPS變換后,匹配點(diǎn)間的歐氏距離為d2,設(shè)定比例閾值&為Cl1/d2,如果Rt小于等于設(shè)定值,則為同類圖像。
12.如權(quán)利要求11所述的一種用于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電線路間隔棒識(shí)別方法,其特征是:所述步驟(4)中,所述細(xì)匹配的具體方法為:形狀上下文中不同圖像點(diǎn)出現(xiàn)的距離肯定相差很大,根據(jù)這個(gè)原則,在衡量點(diǎn)是否匹配上時(shí),根據(jù)最小匹配代價(jià)衡量形狀上下文距離,即點(diǎn)是否匹配上,如果為正常圖像,則點(diǎn)匹配;如果對(duì)象為掉把圖像,即缺失了某一部,分則此時(shí)缺失部分不能匹配上,如果對(duì)象某一部分發(fā)生了形變,即為斜歪圖像,則此時(shí)形變中只有一部分點(diǎn)能匹配上。
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK104239899SQ201410459129
【公開(kāi)日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年9月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月10日
【發(fā)明者】王萬(wàn)國(guó), 王濱海, 雍軍, 慕世友, 任杰, 傅孟潮, 李勇, 張晶晶, 劉俍, 魏傳虎, 高佼 申請(qǐng)人:國(guó)家電網(wǎng)公司, 國(guó)網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院, 山東魯能智能技術(shù)有限公司
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