[发明专利]基于计算机视觉的电力线空间安全分析方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉与摄影测量领域，特别涉及无人机影像的三维重建技术、非立体环境下的电力线量测技术和GIS空间分析技术。

背景技术

随着无人机技术越发成熟，利用无人机进行电力线路巡检，不仅能够降低巡检成本，还提高了电力巡检工作的效率。目前国家电网和南方电网等相关部门正在着力推进无人机班组建设、完善各类保障支撑体系，为无人机在电力行业的广泛应用做好全面的准备工作。

目前无人机电力巡检主要分为三类：人工判断、机载激光LIDAR的定量分析、基于摄影测量技术的定量分析。人工判断即通过人眼观测无人机拍摄影像分析缺陷的方法。但是，该方法缺乏定量分析，且工作效率低下。依据无人机拍摄的照片或视频，巡检人员可以直观的对电力线通道情况进行定性的分析，但无法获取几何信息进行定量分析，例如无法获取电力线和地障 (树木、房屋等)之间的空间距离。并且单纯的人工识别判读，只是将原本在野外执行的工作量分摊了一部分到内业完成，并没有从实质上提高工作效率。

利用无人机搭载激光LIDAR进行电力线通道巡检。虽然该方法能够进行定量分析，并且工作效率高。但存在硬件设备贵和运维费用高的问题。目前，能够搭载LIDAR的无人机需要较大的机身承载量和较高的飞行稳定性，因此配套的无人机也会成本更高。激光LIDAR的方案不可能成为电力巡线的首选。

相对于前两种方法，搭载相机的航空摄影测量技术在保证相对低成本的同时，还能够对电力线进行三维可视化观测。针对这一方法在电力巡检行业的应用，部分企业进行了深入的探索，并逐渐形成了一套自动提取电力线的方案。

但这些自动提取方案本身存在一定的应用限制。尤其在当前无人机小型化(旋翼无人机)、搭载相机普通化和飞行低空化的背景下，传统的电力线自动提取方案存在两个很大的问题：

(1)随着旋翼无人机逐渐成为电力线巡检的主要飞行硬件，其搭载的相机也由传统昂贵的量测相机逐渐演变为低廉的单反甚至微单相机。相机性能的减弱，会对获取的无人机影像造成直接的影响。同时，由于无人机小型化，其稳定性也会出现一定的减弱，因此最终获取的无人机影像容易会出现模糊、抖动等现象。这一特性，不仅直接影响单张电力线的提取，更会使原本连续额提取的电力线出现割断，影响后续的自动处理。

(2)由于旋翼无人机的主导化，巡线无人机的飞行高度逐渐呈现低空化的特征。随着无人机与电力线之间的间距减小，无人机飞行航线与电力线方向不一致而引发的电力线相对位置的变化越发严重。电力线的错位，将直接影响后续电力线的整体链接，导致最后电力线的三维重建失败。

为了解决现行无人机通道巡检中自动提取电力线方案的不足，本方案针对旋翼无人机电力巡检的特点，提出了一套基于计算机视觉的电力线空间安全分析方法。该方案通过半自动电力线提取，避免了旋翼无人机巡检过程中出现的电力线提取失败以及电力线错位的情况，以最小的代价构建了电力线三维模型并基于GIS空间分析技术对电力线进行了空间安全分析。获取电力线三维空间范围内的障碍物，包括树木、违章建筑和跨越电力线等。

发明内容

本发明的目的是解决传统电力线自动提取方案对于旋翼无人机巡检过程中的不适应，提出利用计算机视觉的技术对电力线的无人机航拍影像进行高效率和高精度的处理和分析，实现电力线的空间安全分析的方法。

本发明提供了一种基于计算机视觉的电力线空间安全分析方法，包括以下步骤：

步骤1，利用快速拼图技术，快速绘制巡检区域的正射影像。基于拼接后的正射影像，确定待巡检电力线的空间位置与走向。

步骤2，依据电力线的走向对旋翼无人机进行线状航线规划，并获取沿电力线方向的双航带无人机影像。要求航带内任意相邻三张影像必须有重叠，且航带间相邻两张影像的重叠区必须覆盖电力线。

步骤3，电力线通道三维重建，包括以下子步骤，

步骤3.1，对所有无人机航拍影像进行特征点提取；

步骤3.2，根据影像GPS信息和整体灰度特征，统计可能有重叠的影像对，对所有可能有重叠的影像对进行特征点匹配；

步骤3.3，利用匹配的特征点、初始相机内外参数和初始相机GPS位置进行平差解算，获取精确的相机内外参数；

步骤3.4，利用精确的相机内外参数和匹配的特征点对航拍影像进行正射纠正和拼接，获取快拼图；

步骤3.5，利用精确的相机内外参数对航拍的影像进行密集点云匹配，获取地面密集三维点云。