[发明专利]用于无人机巡检的线路物理损伤监控方法

说明书

本申请公开了一种用于无人机巡检的线路物理损伤监控方法，其包括：获取无人机巡检输电线路的监控视频；从所述监控视频中按照时间顺序截取当前帧和至少一先前帧；将所述当前帧和所述至少一先前帧输入卷积神经网络以获得第一特征图和至少一第二特征图；将所述第一特征图和所述至少一第二特征图进行按像素位置点乘以获得时序特征图；识别出所述当前帧中的输电线路对象；计算所述输电线路对象与其延伸方向的垂直方向上的多个像素的加权和以获得线路延伸向量；将所述线路延伸向量与所述时序特征图相乘以获得分类特征图；以及，基于所述分类特征图通过分类函数以获得分类结果，所述分类结果表示所述输电线路是否存在线路物理损伤。

技术领域

本申请涉及无人机领域，且更为具体地，涉及一种用于无人机巡检的线路物理损伤监控方法、系统和电子设备。

背景技术

近年来，无人机巡检已当前输电线路巡视的热门课题，尤其是目前大量的高压输电线路需要通过人烟稀少的地带，甚至是无人区，这给人工巡检带来很大的困难。另一方面，考虑到高压输电线路的安全性问题，也不倾向于使用大量人工介入的人工巡检。

无人机巡检的本质是通过操控无人机沿着输电线路的延伸方向飞行以采集线路图像，再对图像进行图像识别和图像分析来确定输电线路存在的各种问题。随着基于人工智能的计算机视觉近年来在各种任务上取得了惊人的成功，将基于人工智能的图像处理技术应用于无人机巡检显然有助于提高发现输电线路上的问题的成功率。

在输电线路上的问题中，尤其是线路上存在的各种物理损伤，其能够以表面缺陷的形式呈现在输电线路的图像中，从而能够通过图像识别的方式加以确认。现有一些利用无人机来进行物理探伤的方案，但这些技术方案的物理探伤的准确性较低无法满足应用需求。并且，线路物理损伤在线路图像上表现不明显，通过传统的图像识别检测手段很难提高检测的准确度。

因此，期待一种新型的能够通过无人机巡检来监控输电线路的线路物理损伤的技术方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种用于无人机巡检的线路物理损伤监控方法、系统和电子设备，其基于深度神经网络以一种新型的用于无人机巡检的线路物理损伤监控方法来提高线路物理损失的检测的准确性。具体地，所述方法基于深度神经网络利用无人机采集的监控视频中所蕴含的时序信息和输电线路在图像帧中高度的方向性，来提高检测输电电路是否存在线路物理损伤的准确性。

本申请的实施例提供了一种用于无人机巡检的线路物理损伤监控方法，包括：

获取无人机巡检输电线路的监控视频，其中，在获取所述监控视频的过程中，所述无人机被操作以沿着所述输电线路延伸的方向行进；

从所述监控视频中按照时间顺序截取当前帧和至少一先前帧；

将所述当前帧和所述至少一先前帧输入卷积神经网络以获得所述当前帧对应的第一特征图和所述至少一先前帧对应的至少一第二特征图；

将所述第一特征图和所述至少一第二特征图进行按像素位置点乘以获得时序特征图；

识别出所述当前帧中的输电线路对象；

计算所述输电线路对象与其延伸方向的垂直方向上的多个像素的加权和以获得线路延伸向量；

将所述线路延伸向量与所述时序特征图相乘以获得分类特征图；以及

基于所述分类特征图通过分类函数以获得分类结果，所述分类结果表示所述输电线路是否存在线路物理损伤。

在上述用于无人机巡检的线路物理损伤监控方法中，所述计算所述输电线路对象与其延伸方向的垂直方向上的多个像素的加权和以获得线路延伸向量，包括：计算每一所述输电线路对象与其延伸方向的垂直方向上的多个像素的加权和以获得多个线路延伸分向量；以及，计算所述多个线路延伸分向量的平均值以获得所述线路延伸向量。