專利名稱：一種基于無人機(jī)電力巡線方法、裝置及無人機(jī)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于無人機(jī)的電力巡線處理方法、裝置及無人機(jī)。
背景技術(shù)：
目前，由于國(guó)內(nèi)的電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，長(zhǎng)距離輸電線路，如特(超)高壓線路增長(zhǎng)迅速。而很多輸電線路分布在崇山峻嶺之間，導(dǎo)致傳統(tǒng)的人工巡線受地形環(huán)境、人員素質(zhì)、天氣狀況等不確定因素的影響，效率低，復(fù)巡周期長(zhǎng)，巡檢數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率不高。因此，近年來國(guó)內(nèi)開始逐步發(fā)展無人機(jī)智能巡檢技術(shù)，可以不受地理環(huán)境的約束，極大的提高了效率。同時(shí)由于無人駕駛飛機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)巡線時(shí)的獨(dú)特視野和多種先進(jìn)機(jī)載巡線設(shè)備的使用，能夠?qū)旊娋€路器材作近距離觀測(cè)，清晰采集錄下線路的圖片，巡檢質(zhì)量也得到了一定的提高。但是，現(xiàn)有通過無人機(jī)采集圖片后還需要通過人工進(jìn)行圖片分析處理，人工來識(shí)別線路損壞，污穢，線路相關(guān)設(shè)備等缺陷，這樣將很難提升巡檢工作效率和質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于無人機(jī)的電力巡線處理方法、裝置及無人機(jī)，以解決上述問題。為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的:一種基于無人機(jī)的電力巡線處理方法，包括如下步驟:預(yù)先采集不同分辨率和不同拍攝角度下的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片，計(jì)算所述樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖，并將所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖存儲(chǔ)至模版數(shù)據(jù)庫(kù)；實(shí)時(shí)采集不同分辨率和不同拍攝角度下的當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片，計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖；若當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的所述當(dāng)前灰度直方圖與目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖匹配，則將當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片和目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行比較，識(shí)別當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的每個(gè)部件及樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的一一對(duì)應(yīng)的部件，分別計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的部件與樣本圖片中的一一對(duì)應(yīng)的部件的偏差信息，并根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷。相應(yīng)地，本發(fā)明還提供了一種電力巡線處理裝置，包括預(yù)處理模塊、采集處理模塊、匹配處理和缺陷檢測(cè)模塊，其中:所述預(yù)處理模塊，用于預(yù)先采集不同分辨率和不同拍攝角度下的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片，計(jì)算所述樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖，并將所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖存儲(chǔ)至模版數(shù)據(jù)庫(kù)；所述采集處理模塊，用于實(shí)時(shí)采集不同分辨率和不同拍攝角度下的當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片，計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖；所述匹配處理和缺陷檢測(cè)模塊，用于若當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的所述當(dāng)前灰度直方圖與目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖匹配，則將當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片和目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行比較，識(shí)別當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的每個(gè)部件及樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的一一對(duì)應(yīng)的部件，分別計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的部件與樣本圖片中的一一對(duì)應(yīng)的部件的偏差信息，并根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷。相應(yīng)地，本發(fā)明還提供了一種無人機(jī)，包括無人機(jī)本體、以及安裝在無人機(jī)上的攝像頭和上述的電力巡線處理裝置，其中:所述電力巡線處理裝置與攝像頭電連接；所述無人機(jī)本體，用于攜帶所述攝像頭執(zhí)行采集被測(cè)電力設(shè)備的圖片；所述攝像 頭，用于采集被測(cè)電力設(shè)備的圖片；所述攝像頭包括紅外攝像頭、紫外攝像頭和可見光攝像頭。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例的優(yōu)點(diǎn)在于:本發(fā)明提供的一種基于無人機(jī)的電力巡線處理方法、裝置及無人機(jī)，其中，方法包括如下步驟:首先無人機(jī)預(yù)先在不同分辨率和不同傾斜角度下采集大量的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片(即根據(jù)電力巡線的實(shí)際要求和對(duì)桿塔設(shè)備及相關(guān)器件進(jìn)行大量的拍攝取樣)，樣本圖片經(jīng)過數(shù)字圖像處理(即包括圖像輸入、預(yù)處理、特征提取、分類和計(jì)算目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖等步驟)后，存儲(chǔ)目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖至模版數(shù)據(jù)庫(kù)。在實(shí)時(shí)采集當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備時(shí)(即實(shí)時(shí)采集，自動(dòng)巡檢時(shí))，采集當(dāng)前被測(cè)設(shè)備的圖片，并進(jìn)行圖像處理(即計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖)，然后在模版數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行模版匹配，利用多模版匹配的方法判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖是否與模版數(shù)據(jù)庫(kù)中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖的匹配；若匹配成功，則說明當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備為目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備，此時(shí)完成了目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的識(shí)別步驟；然后，將當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片和目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行比較，識(shí)別當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的每個(gè)部件及樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的一一對(duì)應(yīng)的部件，分別計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的部件與樣本圖片中的一一對(duì)應(yīng)的部件的偏差信息(例如:比較同一部件的不同時(shí)間段的位置變化)，并根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷。這樣，本發(fā)明提供的基于無人機(jī)的電力巡線處理方法、裝置及無人機(jī)，利用無人機(jī)自動(dòng)采集、圖像處理、識(shí)別和分析計(jì)算偏差信息處理，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)實(shí)時(shí)地巡檢線路缺陷(如線路損壞，污穢和變形老化等)，避免了繁瑣地人工處理和識(shí)別，在保障了線路巡檢質(zhì)量的同時(shí)，也提高了線路巡檢的工作效率。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于無人機(jī)的電力巡線處理方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的電力巡線處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的無人機(jī)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面通過具體的實(shí)施例子并結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。參見圖1，本發(fā)明實(shí)施例提供了基于無人機(jī)的電力巡線處理方法，包括如下步驟:步驟S100、預(yù)先采集不同分辨率和不同拍攝角度下的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片，計(jì)算所述樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖，并將所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖存儲(chǔ)至模版數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟S200、實(shí)時(shí)采集不同分辨率和不同拍攝角度下的當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片，計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖；步驟S300、(利用多模版匹配的方法)判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖是否與模版數(shù)據(jù)庫(kù)中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖匹配；若匹配(即判定識(shí)別出當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備為目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備)，則執(zhí)行步驟S400 ;若不匹配，則返回步驟S200執(zhí)行重新識(shí)別下一個(gè)被測(cè)電力設(shè)備的圖片的操作。步驟S400、將當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片和目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行比較，識(shí)別當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的每個(gè)部件及樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的一一對(duì)應(yīng)的部件，分別計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的部件與樣本圖片中的一一對(duì)應(yīng)的部件的偏差信息，并根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷。較佳地,所述偏差信息包括相對(duì)位置偏移量、相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度偏移量和相似度。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該可以理解，首先無人機(jī)預(yù)先在不同分辨率和不同傾斜角度下采集大量的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片(即根據(jù)電力巡線的實(shí)際要求和對(duì)桿塔設(shè)備及相關(guān)器件進(jìn)行大量的拍攝取樣)， 樣本圖片經(jīng)過數(shù)字圖像處理(即包括圖像輸入、預(yù)處理、特征提取、分類和計(jì)算目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖等步驟)后，存儲(chǔ)目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖至模版數(shù)據(jù)庫(kù)。在實(shí)時(shí)采集當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備時(shí)(即實(shí)時(shí)采集，自動(dòng)巡檢時(shí))，采集當(dāng)前被測(cè)設(shè)備的圖片，并進(jìn)行圖像處理(即計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖)，然后在模版數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行模版匹配，利用多模版匹配的方法判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖是否與模版數(shù)據(jù)庫(kù)中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖的匹配；若匹配成功，則說明當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備為目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備，此時(shí)完成了目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的識(shí)別步驟；然后，將當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片和目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行比較，識(shí)別當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的每個(gè)部件及樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的一一對(duì)應(yīng)的部件，分別計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的部件與樣本圖片中的一一對(duì)應(yīng)的部件的偏差信息(例如:比較同一部件的不同時(shí)間段的位置變化)，并根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷。這樣，本發(fā)明提供的基于無人機(jī)的電力巡線處理方法、裝置及無人機(jī)，利用無人機(jī)自動(dòng)采集、圖像處理、識(shí)別和分析計(jì)算偏差信息處理，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)實(shí)時(shí)地巡檢線路缺陷(如線路損壞，污穢和變形老化等)，避免了繁瑣地人工處理和識(shí)別，在保障了線路巡檢質(zhì)量的同時(shí)，也提高了線路巡檢的工作效率。
進(jìn)一步地，在步驟SlOO中，在所述預(yù)先采集不同分辨率和不同拍攝角度下的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片步驟之后，以及在計(jì)算所述樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖之前，還包括如下步驟:步驟S110、對(duì)目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行濾波圖像增強(qiáng)，圖像特征分離和提取處理。進(jìn)一步地，在步驟S200中，在所述實(shí)時(shí)采集不同分辨率和不同拍攝角度下的當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片步驟之后，以及計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖之前，還包括如下步驟:步驟S210、對(duì)當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片進(jìn)行濾波圖像增強(qiáng)，圖像特征分離和提取處理。較佳地，在步驟S400中，所述根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷，包括如下步驟:步驟S410、若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相對(duì)位置偏移量大于偏移閾值，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的部件位移缺陷；若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度偏移量大于旋轉(zhuǎn)閾值，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的所述部件旋轉(zhuǎn)缺陷；若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的部件出現(xiàn)變形缺陷。需要說明的是，經(jīng)過圖像輸入、預(yù)處理、特征提取、分類和計(jì)算目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的灰度直方圖是一個(gè)非常·重要的步驟，其中:一、圖像的預(yù)處理預(yù)處理是直接影響圖像識(shí)別的效果。進(jìn)行預(yù)處理的目的是去除圖像中的噪聲，把它變成一幅清晰的點(diǎn)線圖，以便于提取正確的圖像特征。圖片的方向化能以簡(jiǎn)化的形式直觀地反映圖像最基本的形態(tài)特征，通過圖像增強(qiáng)、圖像特征的提取、圖像的自動(dòng)分類、方向模版匹配等圖像識(shí)別的關(guān)鍵處理環(huán)節(jié)。方法如下:(I)將圖像分割成足夠小的予塊。例如將圖像分為32X32的非重疊小塊。(2)對(duì)每個(gè)子塊的每一個(gè)點(diǎn)利用Sobel算子分別計(jì)算其x方向梯度和I方向梯度(3)根據(jù)梯度值，每個(gè)子塊方向的計(jì)算公式如下:上式中:w表示圖像塊的寬度，這里是32，得到后再將其量化為16個(gè)方向，從而得到圖像的方向。(4)圖像增強(qiáng):濾波的增強(qiáng)方法和基于傅里葉濾波的低質(zhì)量圖像增強(qiáng)算法。Gabor濾波增強(qiáng)的基本出發(fā)點(diǎn)是基于圖像的數(shù)學(xué)模型，總的定義形式如下式:要將Gabor濾波器用于圖像的處理，需要將偶函數(shù)改變?yōu)閿?shù)字濾波器，如下式所示，這樣將Gabor函數(shù)的實(shí)部作為模板得到的濾波器更真實(shí)接近圖像的特征。本方法綜合考慮到了圖像的方向特性和頻率特性。本方法的濾波效果比較好，但是濾波過程中頻率計(jì)算和濾波計(jì)算在整個(gè)圖像的預(yù)處理過程中占用一定時(shí)間。二.圖像的特征提取和分類直接從圖像原始灰度圖提取特征，效率高，但容易提取出大量的偽特征信息。基于全局結(jié)構(gòu)特征的分類方法，通過提取和分析方向圖、奇異點(diǎn)等全局結(jié)構(gòu)特征來實(shí)現(xiàn)分類。采用模仿人類進(jìn)行圖像分類的做法，對(duì)圖像的變形有較強(qiáng)的魯棒性；但圖像質(zhì)量較差時(shí)很難提取可靠的結(jié)構(gòu)特征。提取和分類算法是基于局部細(xì)節(jié)特征的算法。局部細(xì)節(jié)特征提取的算法如下:利用一個(gè)3X3的模版來對(duì)細(xì)化后的圖像進(jìn)行端點(diǎn)和分歧點(diǎn)的特征提取，如下圖所示，M是待檢測(cè)的點(diǎn)，沿順時(shí)針排列的Ρ1，Ρ2，Ρ3，...Ρ8是它的8個(gè)鄰域點(diǎn)，R(I)，R(2)，R(3)...R(8)分別是Ρ1，Ρ2，Ρ3，...P8的灰度值。如果M是端點(diǎn)，則它的鄰域點(diǎn)滿足下式:如果M分支點(diǎn)，則它的鄰域點(diǎn)滿足下式:通過對(duì)圖像進(jìn)行遍歷?？梢哉业綀D像的特征點(diǎn)，同時(shí)記錄它們的類型和位置。三.圖像識(shí)別通過BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即誤差反傳誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設(shè)計(jì)為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)；最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí)，進(jìn)入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程，此過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP網(wǎng)絡(luò)模型包括其輸入輸出模型、作用函數(shù)模型、誤差計(jì)算模型和自學(xué)習(xí)模型。(I)節(jié)點(diǎn)輸出模型隱節(jié)點(diǎn)輸出模型:0j=f( Σ WijXX1-qj)輸出節(jié)點(diǎn)輸出模型:Yk=f( Σ TjkX0j-qk)f-非線形作用函數(shù)；q_神經(jīng)單元閾值。(2)作用函數(shù)模型作用函數(shù)是反映下層輸入對(duì)上層節(jié)點(diǎn)刺激脈沖強(qiáng)度的函數(shù)又稱刺激函數(shù)，一般取為(0，I)內(nèi)連續(xù)取值 Sigmoid 函數(shù):f (X)=I/(1+e)(3)誤差計(jì)算模型誤差計(jì)算模型是反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出與計(jì)算輸出之間誤差大小的函數(shù):Ep=l/2 X Σ (tp1-Opi)tp1-1節(jié)點(diǎn)的期望輸出值；0p1-1節(jié)點(diǎn)計(jì)算輸出值。(4)自學(xué)習(xí)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，即連接下層節(jié)點(diǎn)和上層節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重拒陣Wij的設(shè)定和誤差修正過程。BP網(wǎng)絡(luò)有師學(xué)習(xí)方式-需要設(shè)定期望值和無師學(xué)習(xí)方式-只需輸入模式之分。自學(xué)習(xí)模型為Δ Wi j (n+1) =hX Φ i X Oj+aX Δ Wij (η)
h_學(xué)習(xí)因子；Φ _輸出節(jié)點(diǎn)i的計(jì)算誤差；0j_輸出節(jié)點(diǎn)j的計(jì)算輸出；a_動(dòng)量因子。換言之，利用圖像特征進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)在多模板匹配法的特征過程中，對(duì)每一個(gè)被測(cè)電力設(shè)備的部件進(jìn)行匹配，識(shí)別?；谔囟ㄔ氐哪０迤ヅ?。該匹配可以看做高級(jí)的形狀匹配，匹配原理與形狀匹配相同。對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)部件的目標(biāo)對(duì)象的檢測(cè)上，基于元件的模板匹配將此種目標(biāo)對(duì)象作為一個(gè)大模板，因?yàn)?，各個(gè)部件間有相對(duì)的位置偏移、旋轉(zhuǎn)?；谛螤畹钠ヅ溽槍?duì)此種情況則必須采用多模板匹配。由于在樣本模板時(shí)，各個(gè)部件之間的位置關(guān)系基本限定，在匹配時(shí)只需搜索到一個(gè)部件，其他部件的搜索范圍就大大減少，因此相對(duì)基于形狀匹配的多模板匹配，其匹配速度更快。匹配結(jié)果為目標(biāo)對(duì)象各個(gè)部件的位置坐標(biāo)、目標(biāo)部件相對(duì)模板部件的旋轉(zhuǎn)角度以及各部件的相似度等信息?；谕话l(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種電力巡線處理裝置，由于此裝置解決問題的原理與前述基于無人機(jī)的電力巡線處理方法相似，因此該裝置的功能可以參見前述方法的實(shí)施，重復(fù)之處不再贅述。相應(yīng)地，本發(fā)明提供了一種電力巡線處理裝置1，參見圖2，包括預(yù)處理模塊10、采集處理模塊20、匹配處理和缺陷檢測(cè)模塊30，其中:所述預(yù)處理模塊10，用于預(yù)先采集不同分辨率和不同拍攝角度下的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片，計(jì)算所述樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖，并將所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖存儲(chǔ)至模版數(shù)據(jù)庫(kù)；所述采集處理模塊20，用于實(shí)時(shí)采集不同分辨率和不同拍攝角度下的當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片，計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖；所述匹配處理和 缺陷檢測(cè)模塊30，用于若當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的所述當(dāng)前灰度直方圖與目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖匹配，則將當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片和目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行比較，識(shí)別當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的每個(gè)部件及樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的一一對(duì)應(yīng)的部件，分別計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的部件與樣本圖片中的一一對(duì)應(yīng)的部件的偏差信息，并根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷。進(jìn)一步地，還包括第一圖像處理模塊，其中:所述第一圖像處理模塊，用于目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的對(duì)樣本圖片進(jìn)行濾波圖像增強(qiáng)，圖像特征分離和提取處理。進(jìn)一步地，還包括第二圖像處理模塊，其中:所述第二圖像處理模塊，用于對(duì)當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片進(jìn)行濾波圖像增強(qiáng)，圖像特征分離和提取處理。匹配處理和缺陷檢測(cè)模塊30包括缺陷判定子模塊，其中:所述缺陷判定子模塊，用于若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相對(duì)位置偏移量大于偏移閾值，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的部件位移缺陷；若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度偏移量大于旋轉(zhuǎn)閾值，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的所述部件旋轉(zhuǎn)缺陷；若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的部件出現(xiàn)變形缺陷。相應(yīng)地，本發(fā)明還提供了一種無人機(jī)100，包括無人機(jī)本體101、以及安裝在無人機(jī)上的攝像頭102和上述的電力巡線處理裝置1，參見圖3，其中:所述電力巡線處理裝置I與所述攝像頭102電連接；所述無人機(jī)本體101，用于攜帶所述攝像頭執(zhí)行采集被測(cè)電力設(shè)備的圖片；所述攝像頭102，用于采集被測(cè)電力設(shè)備的圖片。較佳地，所述攝像頭102包括紅外攝像頭、紫外攝像頭和可見光攝像頭。經(jīng)調(diào)研，國(guó)內(nèi)正在使用的無人機(jī)巡檢技術(shù)，普遍存在一些問題。例如:多數(shù)電力巡線用光電吊艙只配備紅外檢測(cè)設(shè)備(只能發(fā)現(xiàn)線路上局部過熱缺陷)，以及可見光攝像機(jī)(只能發(fā)現(xiàn)線路上可視缺陷)，缺乏紫外檢測(cè)設(shè)備。紅外技術(shù)具有溫度異常點(diǎn)探測(cè)靈敏度高、非接觸等優(yōu)勢(shì)，但是也存在一系列不足。如測(cè)試速度不能太快，故障點(diǎn)必須發(fā)熱后才能探測(cè)，易受輻射率、角度、光線等干擾。配備高靈敏度的攝像頭，能夠在機(jī)載快速運(yùn)動(dòng)中檢測(cè)高壓設(shè)備電暈、電弧和局部放電現(xiàn)象，從而評(píng)估設(shè)備的絕緣狀況和及時(shí)發(fā)現(xiàn)絕緣設(shè)備的缺陷；并且抗干擾能力強(qiáng)，完全不受太陽光的影響和檢測(cè)時(shí)間的限制，可以和紅外技術(shù)達(dá)成互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)。采用的無人機(jī)巡檢自動(dòng)化程度較高，客服了人目測(cè)線路設(shè)備、記錄缺陷，易漏檢的問題，降低了巡檢成本高。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均 應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于無人機(jī)的電力巡線處理方法，其特征在于，包括如下步驟: 預(yù)先采集不同分辨率和不同拍攝角度下的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片，計(jì)算所述樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖，并將所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖存儲(chǔ)至模版數(shù)據(jù)庫(kù)； 實(shí)時(shí)采集不同分辨率和不同拍攝角度下的當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片，計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖； 若當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的所述當(dāng)前灰度直方圖與目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖匹配，則將當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片和目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行比較，識(shí)別當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的每個(gè)部件及樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的一一對(duì)應(yīng)的部件，分別計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的部件與樣本圖片中的一一對(duì)應(yīng)的部件的偏差信息，并根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷。
2.如權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)的電力巡線處理方法，其特征在于， 所述偏差信息包括相對(duì)位置偏移量、相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度偏移量和相似度。
3.如權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)的電力巡線處理方法，其特征在于， 在所述預(yù)先采集不同分辨率和不同拍攝角度下的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片步驟之后，以及在計(jì)算所述樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖之前，還包括如下步驟: 對(duì)目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行濾波圖像增強(qiáng)，圖像特征分離和提取處理。
4.如權(quán)利要求3所述的基于無人機(jī)的電力巡線處理方法，其特征在于， 在所述實(shí)時(shí)采集不同 分辨率和不同拍攝角度下的當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片步驟之后，以及計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖之前，還包括如下步驟: 對(duì)當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片進(jìn)行濾波圖像增強(qiáng)，圖像特征分離和提取處理。
5.如權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)的電力巡線處理方法，其特征在于， 所述根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷，包括如下步驟:若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相對(duì)位置偏移量大于偏移閾值，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的部件位移缺陷； 若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度偏移量大于旋轉(zhuǎn)閾值，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的所述部件旋轉(zhuǎn)缺陷； 若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的部件出現(xiàn)變形缺陷。
6.一種電力巡線處理裝置，其特征在于，包括預(yù)處理模塊、采集處理模塊、匹配處理和缺陷檢測(cè)模塊，其中: 所述預(yù)處理模塊，用于預(yù)先采集不同分辨率和不同拍攝角度下的目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片，計(jì)算所述樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖，并將所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖存儲(chǔ)至模版數(shù)據(jù)庫(kù)； 所述采集處理模塊，用于實(shí)時(shí)采集不同分辨率和不同拍攝角度下的當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片，計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖； 所述匹配處理和缺陷檢測(cè)模塊，用于若當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的所述當(dāng)前灰度直方圖與目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的所述標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖匹配，則將當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片和目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行比較，識(shí)別當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的每個(gè)部件及樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的一一對(duì)應(yīng)的部件，分別計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的部件與樣本圖片中的一一對(duì)應(yīng)的部件的偏差信息，并根據(jù)所述偏差信息判斷所述當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷。
7.如權(quán)利要求6所述的電力巡線處理裝置，其特征在于， 還包括第一圖像處理模塊，其中: 所述第一圖像處理模塊，用于對(duì)目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片進(jìn)行濾波圖像增強(qiáng)，圖像特征分離和提取處理。
8.如權(quán)利要求7所述的電力巡線處理裝置，其特征在于， 還包括第二圖像處理模塊，其中: 所述第二圖像處理模塊，用于對(duì)當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片進(jìn)行濾波圖像增強(qiáng)，圖像特征分離和提取處理。
9.如權(quán)利要求8所述的電力巡線處理裝置，其特征在于， 匹配處理和缺陷檢測(cè)模塊包括缺陷判定子模塊，其中: 所述缺陷判定子模塊，用于若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相對(duì)位置偏移量大于偏移閾值，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的部件位移缺陷；若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度偏移量大于旋轉(zhuǎn)閾值，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的所述部件旋轉(zhuǎn)缺陷；· 若判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中的部件與樣本圖片中一一對(duì)應(yīng)的部件的相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則判定當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備上的部件出現(xiàn)變形缺陷。
10.一種無人機(jī)，其特征在于，包括無人機(jī)本體、以及安裝在無人機(jī)上的攝像頭和如權(quán)利要求6-9任一項(xiàng)所述的電力巡線處理裝置，其中: 所述電力巡線處理裝置與攝像頭電連接； 所述無人機(jī)本體，用于攜帶所述攝像頭執(zhí)行采集被測(cè)電力設(shè)備的圖片； 所述攝像頭，用于采集被測(cè)電力設(shè)備的圖片； 所述攝像頭包括紅外攝像頭、紫外攝像頭和可見光攝像頭。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)的電力巡線處理方法、裝置及無人機(jī)，方法包括預(yù)先采集目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片，計(jì)算樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖，并將標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖存儲(chǔ)至模版數(shù)據(jù)庫(kù)；實(shí)時(shí)采集當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片，計(jì)算圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的當(dāng)前灰度直方圖；若當(dāng)前灰度直方圖與標(biāo)準(zhǔn)灰度直方圖匹配，則將當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片和目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的樣本圖片比較，識(shí)別當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的圖片中當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的每個(gè)部件及樣本圖片中目標(biāo)被測(cè)電力設(shè)備的一一對(duì)應(yīng)的部件，分別計(jì)算當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備的部件與樣本圖片中的一一對(duì)應(yīng)的部件的偏差信息，并根據(jù)偏差信息判斷當(dāng)前被測(cè)電力設(shè)備是否出現(xiàn)缺陷。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103235830SQ20131017569
公開日2013年8月7日 申請(qǐng)日期2013年5月13日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月13日
發(fā)明者鄭衛(wèi)鋒 申請(qǐng)人:北京臻迪科技有限公司