[发明专利]基于线状目标的高压输电塔定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理、模式识别和自动目标识别技术，具体的说就是利用图像处理技术检测和定位高压输电塔的位置。

背景技术

电力线路的完好是传送电能，保障安全用电的前提，所以保证电力线路的完好是一项非常重要任务，电力线路巡检工作尤为必要。传统的电力线路巡检流程是工作人员亲自到现场巡视线路。因此，巡检受过多人为因素的影响，在危险地段会危及到巡线工人的生命安危，并且人工录入数据量大、数据手工录入过程中容易出错。无人机，是一种由无线电遥控设备或自身程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器。在无人机前端安装具有稳定能力的摄像机云台，无人机首先飞行到高压线路的侧方或侧上方，启动机载视觉系统后，利用摄像机获得场景的视频信息，之后应用图像识别技术和数据融合技术对线路及设备缺陷进行自动检测与分析。无人机巡线检测提高了检测精度和效率，实现对线路设备的缺陷的自动辅助检测诊断和评估。

现有的高压输电塔定位是通过用塔图像中的角点对称性来查找塔区域的中轴，进而确定塔顶和最高的两个塔角位置，并基于这三点来定位塔区域（尹柯，侯松鹂.塔图像的一种自动定位算法.河南大学学报.2010.323-326）。但该方法要求塔正面图像是对称的，对背景有较高要求，有一定的局限性。

本发明针对无人机巡检过程中的输电塔定位技术提出了一种基于线状目标的高压输电塔定位方法，本发明具有较高的鲁棒性，能适应复杂的背景。

发明内容

为了解决以上问题，本发明的目的在于提出一种具有准确性，实时性的基于线状目标的高压输电塔定位方法，有效的解决了无人机在复杂背景下对高压输电塔进行定位的技术问题。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于线状目标的高压输电塔定位方法，通过无人机上搭载的摄像机或照相机获得场景的视频或照片信息，对视频或照片信息进行图像识别来检测高压输电线，包括以下步骤：

（1）计算图像中每个像素点Hessian矩阵；

（2）计算每个像素点对应的Hessian矩阵的特征值和特征向量；

（3）利用区域增长方法提取所有像素点中Hessian矩阵特征向量方向一致的相邻像素点，相邻像素点组成了小线段（线状目标），通过小线段的起点/终点坐标得出长度及斜率；

（4）选取矩形框在视频图像上从左至右按像素滑动并统计矩形框内小线段长度之和，根据小线段长度之和曲线峰值两侧下降到峰值一定比例时所对应的位置确定塔的水平位置和宽度；

（5）从得到塔的水平位置的图像中截取出矩形框后，在视频图像塔的水平位置处从上向下按像素滑动矩形框并统计矩形框内小线段长度之和，根据小线段长度之和曲线峰值两侧至峰值的一定比例处所对应的位置确定塔的垂直位置和高度；即完成高压输电塔的定位。

所述像素点的Hessian矩阵通过以下公式计算:以s为尺度，在图像某一点p₀＝(x₀,y₀)处的Hessian矩阵

Ho,s=Lxx(p0)Lxy(p0)Lxy(p0)Lyy(p0)]]>