[发明专利]基于变电站的无人机图像技术方法

权利要求书

1.基于变电站的无人机图像技术方法，其特征在于：包括如下研究步骤：

S1、综合了解变电站内无人机定位适用技术、适用模型、航线规划、抗干扰措施；

S2、研究无人机飞行控制及云台调整算法，实现变电站巡检图像有效采集，并优化待检目标图像占比和图像位置分布；

S3、研究变电站鸟窝、锈蚀、绝缘子掉片、小金具缺陷隐患的可见光数据集，研究数据的标准化标注、预处理、数据扩增；

S4、研究可见光、红外线图像缺陷识别检测技术，实现基于深度学习算法的隐患目标识别检测；

所述S2中，具体包括如下步骤：

A1、研究无人机的避障技术，综合采用RTK定位、UWB和双目视觉避障技术完成无人机巡检过程中的避障，保证其可靠飞行；

A2、研究航拍相机的图像自动调焦技术，通过对航拍云台进行二次开发，实现对变电站关键设备的有效采集，优化目标在图像域中的分布；

所述A1中的UWB技术，利用纳秒至微微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，UWB定位算法主要包含两部分,首先是采用TOF测距算法获取标签到固定基站之间的距离,然后再根据三边定位算法得到标签坐标；

假设三个基站物理坐标为(x_1,y_1)、(x_2,y_2)和(x_3,y_3)，标签到基站距离为d_1、d_2、d_3，则有：

(x-x_1)^2+(y-y_1)^2＝〖d_1〗^2

(x-x_2)^2+(y-y_2)^2＝〖d_2〗^2

(x-x_3)^2+(y-y_3)^2＝〖d_3〗^2

由此可求解出实时坐标；

将两个摄像机对称的固定在无人机上，利用双目避障技术先通过确定物体位置，再分别确定两个拍摄位置的角度，通过两个拍摄位置和物体的位置坐标，进行测距，拍摄获取图像后，摄像机标定参数，对两个图像进行矫正，通过特征点提取，再经过立体匹配，获取三维信息，计算出视差，并将视差转换为深度，从而使无人机在飞行时，调整飞行角度，规避障碍物；

以两个拍摄角度A、B所在的位置连线为X轴，过障碍物P的垂线为Y轴建立直角坐标系，OP为无人机原飞行方向，L、R点为无人机上两个摄像机的位置点，障碍物P的两端点分别用P₁和P₂表示α；

其中，P点的坐标为(0，y3)；

P₁点的坐标为(x31，y3)；

P₂点的坐标为(x32，y3)；

L点的坐标为(x1，y1)；

R点的坐标为(x2，y2)；

避开障碍物时，调整的角度计算公式为：

其中，h₁为P1点与P2点的距离，计算公式为：

h₁＝x₃₂-x₃₁(2)；

式中，h2为无人机的宽度；

Z为深度，计算公式为：

式中，f为焦距；

d为视差，计算公式为：

d＝x₂-x₁(4)；

结合(1)、(2)、(3)、(4)式计算处无人机避开障碍物时，根据偏离角度调整飞行方向。

2.根据权利要求1所述的基于变电站的无人机图像技术方法，其特征在于，所述S3中，数据集的研究具体包括如下步骤：

B1、建立无人机在变电站复杂场景下的航拍数据集，研究利用脚本从互联网抓取网络公开数据集，并根据缺陷类型和图片整理质量对图像进行筛选，通过与各省市电科院、供电公司部门沟通，获取航拍图像，同时自行拍摄变电站常见数据集；

B2、研究对图像缺陷进行人工标准化框选标注，采用labelImg软件对所建立数据集进行人工标准化标注；

B3、研究数据样本增强方法，综合采用图像旋转、饱和度亮度对比度调节、添加白噪声技术，实现小样本数据集的扩充和特征增强。