基于無人機航拍圖像的輸電線識別方法研究
發(fā)布時間：2021-11-24 14:02
在國家電力網(wǎng)絡傳輸中,處于核心部件之一的輸電線路長期處于野外并且分布在全國各地。在很多偏遠的山區(qū),輸電線路需要翻山越嶺,氣候條件和天氣因素對輸電線路產(chǎn)生很大的影響。如果輸電線長期處于老化或者損耗狀態(tài),往往會引發(fā)嚴重的輸電線路事故。工作人員對山區(qū)、森林等復雜區(qū)域的輸電線路進行巡檢任務時,工作量較大的同時危險系數(shù)也很高。相對于人工巡檢方式,低成本高效率的無人機巡檢輸電線路的技術得以快速發(fā)展。使用無人機對輸電線路航拍巡檢過程中,關鍵技術就在于輸電線圖像的檢測和故障識別。因此,本文提出了一種在復雜背景環(huán)境下航拍輸電線圖像的檢測和故障識別的方法。該方法需要對無人機航拍輸電線的圖像進行預處理操作,其中包括使用中值濾波和高斯濾波對輸電線圖像進行去躁處理,預處理最后階段使用直方圖均衡化的方法增強圖像。預處理結束后對輸電線圖像使用改進的Edge Drawing算法對圖像進行邊緣檢測,接著根據(jù)輸電線分布簡化模型在圖像中搜索輸電線區(qū)域邊界,在輸電線區(qū)域使用隨機Hough變換檢測輸電線并利用虛假線判定機制剔除偽線段。該方法有效降低了輸電線的誤檢率和漏檢率,增強了輸電線目標檢測識別率。最后使用無人機巡檢作業(yè)的航...
【文章來源】：華東師范大學上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：76 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
像素模板圖
(b1)添加人工椒鹽噪聲 (b2)3*3 模板均值濾波 (b3)5*5 模板均值濾波圖 2.4 均值濾波去躁效果圖從圖 2.4 可知，(a1)和(b1)分別是添加人工高斯噪聲和椒鹽噪聲后的輸電線圖像，(a2)和(b2)是 3*3 大小模板的均值濾波處理高斯噪聲和椒鹽噪聲的效果圖，(a3)和(b3)是 5*5 大小模板的均值濾波處理高斯噪聲和椒鹽噪聲效果圖。在本組實驗中，3*3 模板大小的均值濾波保留圖像細節(jié)會多一些，但是去躁效果不如 5*大小模板。根據(jù)不同特點的圖像，必須慎重選擇濾波模板的大小，本組實驗中 3*大小模板在保留輸電線目標和去躁整體效果上比 5*5 更好一些。2.2.2 高斯濾波高斯濾波是一種線性平滑濾波，可以用來有效地抑制高斯噪聲，進而達到圖像增強的目標[29][30]。高斯濾波與均值濾波實現(xiàn)原理的相同點是將濾波模板中
(b1)添加人工椒鹽噪聲 (b2)3*3 卷積核高斯濾波 (b3)5*5 卷積核高斯濾波圖 2.5 高斯濾波去躁效果圖從圖 2.5 中可知，(a1)和(b1)是添加了人工高斯噪聲和椒鹽噪聲的輸電線圖像。(a2)和(b2)是3*3卷積核大小的高斯濾波處理高斯噪聲和椒鹽噪聲的效果圖，(a3)和(b3)是 5*5 卷積核大小的高斯濾波處理高斯噪聲和椒鹽噪聲的效果圖。在本組實驗中，對椒鹽噪聲的去躁效果一般，只能小幅度弱化椒鹽噪聲，但是對高斯噪聲的去躁效果比較優(yōu)秀，能夠大幅度減少高斯噪聲給圖像帶來的干擾。相對于3*3卷積核，5*5卷積核去躁效果并沒有明顯的提升，但是弱化了輸電線目標。2.2.3 中值濾波與線性濾波的均值濾波和高斯濾波不同，中值濾波是基于統(tǒng)計排序理論的非線性濾波技術[31]。中值濾波的基本原理是將目標像素點鄰域所有像素灰度值的
【參考文獻】：
期刊論文
[1]配網(wǎng)架空輸電線路無人機綜合巡檢技術[J]. 吳立遠,畢建剛,常文治,楊圓,弓艷朋. 中國電力. 2018(01)
[2]“十三五”中國電力需求水平預測[J]. 杜忠明,王雪松. 中國電力. 2017(09)
[3]無人機系統(tǒng)在架空輸電線路巡檢業(yè)務中的應用[J]. 陳利明,劉偉東,李源源,楊鶴猛,武藝,楊豐愷,孔令宇,王淼. 測繪通報. 2017(S1)
[4]架空輸電線路機器人全自主巡檢系統(tǒng)及示范應用[J]. 彭向陽,錢金菊,吳功平,麥曉明,魏萊,饒章權. 高電壓技術. 2017(08)
[5]“十三五”骨干網(wǎng)架發(fā)展的探討[J]. 韓豐,宋福龍,羅金山,韓曉男. 中國電力. 2017(01)
[6]基于一種改進的Hough變換的輸電線提取與識別[J]. 黃東芳,胡桂明,周楊. 計算技術與自動化. 2016(03)
[7]一種可迭代基于多向自相關的航拍電力線圖像增強方法[J]. 曹蔚然,朱琳琳,韓建達. 機器人. 2015(06)
[8]發(fā)展特高壓電網(wǎng) 破解霧霾困局[J]. 劉振亞. 國家電網(wǎng). 2014(03)
[9]無人機在電力線路巡視中的應用[J]. 湯明文,戴禮豪,林朝輝,王芳東,宋福根. 中國電力. 2013(03)
[10]基于小波變換的圖像混合噪聲自適應濾波算法[J]. 王小兵,孫久運,湯海燕. 微電子學與計算機. 2012(06)
本文編號：3516123
【文章來源】：華東師范大學上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：76 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
像素模板圖
(b1)添加人工椒鹽噪聲 (b2)3*3 模板均值濾波 (b3)5*5 模板均值濾波圖 2.4 均值濾波去躁效果圖從圖 2.4 可知，(a1)和(b1)分別是添加人工高斯噪聲和椒鹽噪聲后的輸電線圖像，(a2)和(b2)是 3*3 大小模板的均值濾波處理高斯噪聲和椒鹽噪聲的效果圖，(a3)和(b3)是 5*5 大小模板的均值濾波處理高斯噪聲和椒鹽噪聲效果圖。在本組實驗中，3*3 模板大小的均值濾波保留圖像細節(jié)會多一些，但是去躁效果不如 5*大小模板。根據(jù)不同特點的圖像，必須慎重選擇濾波模板的大小，本組實驗中 3*大小模板在保留輸電線目標和去躁整體效果上比 5*5 更好一些。2.2.2 高斯濾波高斯濾波是一種線性平滑濾波，可以用來有效地抑制高斯噪聲，進而達到圖像增強的目標[29][30]。高斯濾波與均值濾波實現(xiàn)原理的相同點是將濾波模板中
(b1)添加人工椒鹽噪聲 (b2)3*3 卷積核高斯濾波 (b3)5*5 卷積核高斯濾波圖 2.5 高斯濾波去躁效果圖從圖 2.5 中可知，(a1)和(b1)是添加了人工高斯噪聲和椒鹽噪聲的輸電線圖像。(a2)和(b2)是3*3卷積核大小的高斯濾波處理高斯噪聲和椒鹽噪聲的效果圖，(a3)和(b3)是 5*5 卷積核大小的高斯濾波處理高斯噪聲和椒鹽噪聲的效果圖。在本組實驗中，對椒鹽噪聲的去躁效果一般，只能小幅度弱化椒鹽噪聲，但是對高斯噪聲的去躁效果比較優(yōu)秀，能夠大幅度減少高斯噪聲給圖像帶來的干擾。相對于3*3卷積核，5*5卷積核去躁效果并沒有明顯的提升，但是弱化了輸電線目標。2.2.3 中值濾波與線性濾波的均值濾波和高斯濾波不同，中值濾波是基于統(tǒng)計排序理論的非線性濾波技術[31]。中值濾波的基本原理是將目標像素點鄰域所有像素灰度值的
【參考文獻】：
期刊論文
[1]配網(wǎng)架空輸電線路無人機綜合巡檢技術[J]. 吳立遠,畢建剛,常文治,楊圓,弓艷朋. 中國電力. 2018(01)
[2]“十三五”中國電力需求水平預測[J]. 杜忠明,王雪松. 中國電力. 2017(09)
[3]無人機系統(tǒng)在架空輸電線路巡檢業(yè)務中的應用[J]. 陳利明,劉偉東,李源源,楊鶴猛,武藝,楊豐愷,孔令宇,王淼. 測繪通報. 2017(S1)
[4]架空輸電線路機器人全自主巡檢系統(tǒng)及示范應用[J]. 彭向陽,錢金菊,吳功平,麥曉明,魏萊,饒章權. 高電壓技術. 2017(08)
[5]“十三五”骨干網(wǎng)架發(fā)展的探討[J]. 韓豐,宋福龍,羅金山,韓曉男. 中國電力. 2017(01)
[6]基于一種改進的Hough變換的輸電線提取與識別[J]. 黃東芳,胡桂明,周楊. 計算技術與自動化. 2016(03)
[7]一種可迭代基于多向自相關的航拍電力線圖像增強方法[J]. 曹蔚然,朱琳琳,韓建達. 機器人. 2015(06)
[8]發(fā)展特高壓電網(wǎng) 破解霧霾困局[J]. 劉振亞. 國家電網(wǎng). 2014(03)
[9]無人機在電力線路巡視中的應用[J]. 湯明文,戴禮豪,林朝輝,王芳東,宋福根. 中國電力. 2013(03)
[10]基于小波變換的圖像混合噪聲自適應濾波算法[J]. 王小兵,孫久運,湯海燕. 微電子學與計算機. 2012(06)
本文編號：3516123
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