[发明专利]一种基于人眼视觉特性的电力线路无人机巡检方法

摘要

本发明公开了一种基于人眼视觉特性的电力线路无人机巡检方法。电力线外力事故检测及预警过程为无人机视频采集模块利用无人机搭载双目视觉测量设备获取电力线分布及其环境信息，图像预处理模块对录入系统的电力线图像进行预处理，电力线检测模块利用人眼视觉注意机制完成图像中电力线的分割，双目图像配准模块利用SURF算法对特征点进行精确匹配，障碍检测及预警模块利用双目视觉原理计算匹配点与电力线的三维空间坐标，结果输出反馈模块根据空间坐标信息计算匹配点到电力线的垂直距离，完成对电力线构成威胁障碍物信息的反馈工作。本发明的方法，可以准确地对电力线障碍物进行定量分析，分析结果稳定、客观。

主权项

一种基于人眼视觉特性的电力线路无人机巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)无人机视频采集：利用无人机搭载双目视觉测量设备获取电力线分布及电力线环境信息的视频图像；(2)图像预处理模块对录入的电力线视频图像序列取帧，对当前帧图像进行预处理，包括图像灰度化处理和DoG边缘检测；所述DoG边缘检测利用不同参数的高斯差分结果对图像的边缘进行描述，依次对左目图像和右目图像进行相同的处理；(3)电力线检测模块利用数学形态学对已完成预处理的图像进行处理，选取与电力线同方向的结构因子对图像进行反复的膨胀腐蚀处理，去除图像中的噪声，再利用人眼视觉连通域注意机制选取最大的线性连通域，完成图像中电力线的分割；分别记录左目图像和右目图像中电力线的横坐标位置(xdz1,xdz2...xdzj),(xdy1,xdy2...xdyj)；其中，xdz1,xdz2...xdzj和xdy1,xdy2...xdyj分别指j条电力线连通区域的中心点在左目图像和右目图像上的横坐标；(4)双目图像配准模块对左目图像和右目图像分别进行配准，利用SURF算法分别找到已完成预处理的左目边缘图像和右目边缘图像的特征点并求出当前特征点的描述子，然后对特征点进行精确配对，记录精确匹配点在左目图像和右目图像中的位置信息(xz1,yz1)～(xy1,yy1),(xz2,yz2)～(xy2,yy2)...(xzn,yzn)～(xyn,yyn)，其中n是指单幅图像中包含的所有特征点数量，xzn,yzn和xyn,yyn分别指对应特征点在左目图像和右目图像中的位置坐标；(5)障碍检测及预警模块根据左目图像和右目图像中电力线的横坐标位置(xdz1,xdz2...xdzj),(xdy1,xdy2...xdyj)和精确匹配点在左目图像和右目图像中的位置(xz1,yz1)～(xy1,yy1),(xz2,yz2)～(xy2,yy2)...(xzn,yzn)～(xyn,yyn)，利用双目视觉原理计算匹配点与电力线的三维空间坐标，根据空间坐标信息计算匹配点到电力线的垂直距离；(6)结果输出反馈模块对电力线构成威胁的障碍物信息进行反馈，当匹配点与电力线的空间垂线距离高于设定阈值时，在计算机软件界面反馈障碍物的具体信息，记录障碍物检测时间、地理位置，当匹配点与电力线的空间垂线距离低于设定阈值时，则对当前匹配点不作处理，对当前帧图像中的所有匹配点进行同样的处理；依次对所有取得的帧图像进行障碍物信息的反馈处理，完成巡检过程中的障碍物信息的记录。