[发明专利]一种输电线路发热部件自动识别方法

权利要求书

1.一种输电线路发热部件自动识别方法，其特征在于，所述识别方法包括如下步骤：

步骤一：选取直升机电力巡检拍摄到的实时红外视频序列，对其进行Hough变换，检测输电线；

步骤二：利用SIFT特征匹配识别红外图像中的绝缘子；

步骤三：采用Otsu自适应阈值算法对红外图像中的热点区域进行分割，提取出缺陷区域，并对其进行分类和分级。

2.如权利要求1所述的输电线路发热部件自动识别方法，其特征在于，所述步骤二中利用SIFT特征匹配识别红外图像中的绝缘子包括如下子步骤：

(1)构建尺度空间

将一个图像的尺度空间L(x,y,σ)定义为原始图像I(x,y)与一个可变尺度的二维高斯函数G(x,y,σ)卷积运算，运算式为：

L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)，其中，式中，(x，y)是空间坐标，σ是尺度坐标；

(2)关键点定位

关键点由DOG空间的局部极值点组成，DoG函数的极值点判断方法为，将每一个像素点与其所有的相邻点比较，所有相邻点中的最大值或最小值为一个极值点；

(3)关键点方向分配

对尺度空间DoG函数进行曲线拟合，其Taylor展开式为

对上式求导，并令其为0，得到精确的位置，得

将(3-2)式代入(3-1)中，可得：

若则保留特征点，否则将其舍弃；

获取极值点处的Hessian矩阵，主曲率通过一个2*2的Hessian矩阵H求出；公式如下

D的主曲率和H的特征值成正比，令α为最大特征值，β为最小的特征值；α＝γβ；

tr(H)＝D_xx+D_yy＝α+β

Det(H)＝D_xxD_yy-(D_xy)²＝αβ

满足γ＝10的点即为关键点；

利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向，像素点(x,y)处的梯度表示为：

直方图以每45度方向为一个柱，共8个柱，直方图的峰值代表该关键点处邻域梯度的主方向，即作为该关键点的方向，其中直方图统计半径采用式(3-7)计算:

σ_oct是关键点所在组的组内尺度，直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80％的方向可作为辅助方向；

(4)关键点描述

关键点描述子的生成步骤包括：

1)旋转主方向：将坐标轴旋转为所述关键点的方向，旋转后区域内采样点的新坐标为：

2)生成描述子：对于一个关键点产生128个数据，形成128维的SIFT特征向量，在区域内对每个像素点求其梯度幅值和方向，然后对每个梯度幅值乘以高斯权重参数，生成方向直方图，如式3-11所示：

其中，σ_ω为子描述窗口宽度3σ×直方图列数的一半；

3)归一化处理：将特征向量的长度归一化，进一步去除光照变化的影响，归一化公式为：

W＝(w₁，w₂，…w₁₂₈)L＝(l₁，l₂，…l₁₂₈)

(5)特征匹配

采用关键点特征向量的欧式距离作为两幅图像中关键点的相似性判定度，取第一图像中的某个关键点，并找出其与第二图像中欧式距离最近的前两个关键点；在这两个关键点中，以最近的距离除以次近的距离所得值小于某个比例阈值，则接受这一对匹配点。