一种搜索输电线路异物方法及系统

技术领域

本发明涉及电力以及输电技术领域，尤其涉及一种搜索输电线路异物方法及系统。

背景技术

输电线路是常见的地面建筑或地面物体，分布范围广，背景环境复杂，在运行维护过程中经常发现塑料袋、树枝、线团、广告布、塑料布等异物缠绕，影响电网运行安全，同时，一些微小物体由于体积面积比较小，具有比较强的侵入能力，经常沿着输电线路侵入输电设备，不仅影响线路的正常供电，还会造成线路跳闸，导致片区大面积停电，甚至造成火灾等财产损失的安全事故，而且烧断损毁的导线还有可能造成人员伤亡。因此，及时发现输电线路上的微小异物对于线路安全运行具有重要意义，虽然依靠人力去排查检测的准确率比较高，但是一是浪费人力，二是偏远地区地形恶劣，不适宜人工参与，另外依靠无人机拍摄照片再利用图像识别方法检测识别虽然节省人力，但是无法满足实时性要求。

对输电设备异物识别属于图像分类及目标检测领域，目前包括了多种检测方法，包括神经网络、RCNN系列算法，卷积分层网络、深度机器学习算法等。在大多数情况下，为加快搜索或者检测异物的速度，需要将彩色图像转换成灰度图像，在转换过程中，由于背景复杂、线路缠绕、设备抖动等原因，容易造成转换后的输电线路在图片中呈现断裂的现象，在这种情况下，从神经网络到机器学习的这些算法，主要任务之一是去除这些断裂的场景。然而，从去除断裂场景的结果来看，一般不对图像中断裂的输电线路进行修复，从而降低了图像重复利用的可能性，在一定程度上浪费了计算资源。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明提供一种搜索输电线路异物方法及系统，根据在灰度调整中引入伴随系数以及增殖函数，输电线路在转变为灰度图像过程中，能够避免出现线路断裂的现象，增强了输电线路识别的准确程度，有效识别输电线路上存在的异物。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种搜索输电线路异物方法，包括以下步骤：

获取输电线路图像；

对获取的所述输电线路图像采用灰度函数进行灰度处理，其中，所述灰度函数具有用于调整像素的红、绿、蓝的色值的伴随系数和增殖函数；

根据经过灰度处理的输电线路图像识别输电线路。

如上所述的搜索输电线路异物方法，进一步地，所述灰度函数为：

I(x)＝0.229R(x)+0.587G(x)+0.114B(x)+c

式中，c

如上所述的搜索输电线路异物方法，进一步地，根据生成的所述灰度图像识别输电线路之后，还包括：

确定经过灰度处理的输电线路图像的基平面以及摄像基线，估计在所述摄像基线上输电线路的像素直径，将所述像素直径作为输电线路像素直径的门限值；

在经过灰度处理的输电线路图像上搜索是否有大于所述门限值的直径奇点，将大于所述门限值的直径奇点认定为输电线路上的异物。

一种搜索输电线路异物装置，包括：

获取图像模块：其用于获取输电线路图像；

灰度运算模块：其用于对获取的所述输电线路图像采用灰度函数进行灰度处理，其中，所述灰度函数具有用于调整像素的红、绿、蓝的色值的伴随系数和增殖函数；以及，

输电线路识别模块：其用于根据经过灰度处理的输电线路图像识别输电线路。

如上所述的搜索输电线路异物装置，进一步地，在所述灰度运算模块中，所述灰度函数为：

I(x)＝0.229R(x)+0.587G(x)+0.114B(x)+c

式中，c

如上所述的搜索输电线路异物装置，进一步地，还包括异物搜索模块，其用于从输电线路识别模块接收已识别的输电线路，并已识别的输电线路上搜索异物。

如上所述的搜索输电线路异物装置，进一步地，所述异物搜索模块包括：

基平面及基线确定子模块：其用于确定经过灰度处理的输电线路图像的基平面以及摄像基线，

门限计算子模块：估计在所述摄像基线上输电线路的像素直径，将所述像素直径作为输电线路像素直径的门限值；以及，

微小异物发现子模块：其用于在经过灰度处理的输电线路图像上搜索是否有大于所述门限值的直径奇点，将大于所述门限值的直径奇点认定为输电线路上的异物。

本发明与现有技术相比，其有益效果在于：本发明根据在灰度调整中引入伴随系数以及增殖函数，从实际效果来看，引入伴随系数以及增殖函数能够有效地消除线路断裂的情况，为输电线路在转变为灰度图像过程中，能够尽量避免出现线路断裂的现象，增强了输电线路识别的准确程度，有效识别输电线路上存在的微小异物。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图进行简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明示例性的实施例的方法步骤示意图；

图2为本发明示例性的实施例的实施装置示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

实施例：

需要说明的是，本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个、三个等，除非另有明确具体的限定。此外，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

参见图1至图2，图1为本发明示例性的实施例的方法步骤示意图；图2为本发明示例性的实施例的实施装置示意图。

本发明从摄像设备获取输电线路图像，对于所述获取的输电线路图像，采用灰度函数进行灰度运算，所述灰度函数增加伴随系数以及增殖函数，本发明引入的伴随系数以及增殖函数，能够有效地消除线路断裂的情况，为输电线路在转变为灰度图像过程中，能够尽量避免出现线路断裂的现象，增强了输电线路识别的准确程度，有效识别输电线路上存在的微小异物。

以下步骤作为示例，详解一种搜索输电线路异物的方法的实施例，如附图1所示。

步骤101：获取输电线路图像。获取方式可以采用现有技术中比较成熟的方法，例如航拍监控、爬行机器人、移动摄像机、固定摄像机等方式时，通常将整个视频作为帧序列，每个帧即形成每一张图像。考虑到快速识别的情况下，采用本发明的方法，能够在静态图像的条件下，实现输电线路上异物的搜索。将拍下视频截取成每张图像、或者直接拍摄的静态图像，送入处理装置进行下一步骤的处理。

步骤102：对于所述获取的输电线路图像，采用灰度函数进行灰度运算，所述灰度函数增加伴随系数以及增殖函数，用于调整像素的红、绿、蓝的色值。通常来看，颜色特征信息没有太大任何意义，并且数据量非常大，相比于灰度图像，处理速度呈现几何级别的下降，因此在输电线路的异物搜索或识别中，一般采用灰度图像处理。

常见的RGB彩色图像灰度转换公式如下：

I(x)＝0.229R(x)+0.587G(x)+0.114B(x) (1)

其中R(x)、G(x)、B(x)分别为像素的红、绿、蓝的色值。以上公式是常见的彩色图像转化为灰度图像的方法。

然而，上述公式的参数相对固定，缺少一种调节机制，能够灵活地将彩色图像转换灰度图像，为增强调节的灵活性，同时保持转换的整体性，我们设计了一种伴随系数，同时还设计了一个整体增殖函数，引入伴随系数、增殖函数的新公式如下：

I(x)＝0.229R(x)+0.587G(x)+0.114B(x)+c

其中，c

经过试验，采用公式(2)将输电线路的彩色图像转换为灰度图像之后，断裂的输电线路明显减少。

步骤103：在进行灰度运算后生成灰度图像，从所述灰度图像上识别输电线路。通过公式(2)的转换，可见从断裂程度比较小的输电线路灰度图像中，可以更容易地识别输电线路。

步骤104：确定所述输电线路图像的基平面以及摄像基线，估计在摄像基线上输电线路的像素直径，作为输电线路像素直径的门限值。基平面为摄像机所在的平面，摄像基线为摄像机镜头拍照时取景的水平线。

步骤105：在输电线路上搜索是否有大于门限值的直径奇点，如果出现所述直径奇点，则认定为输电线路上出现微小异物。由于在摄像基线上，输电线路的直径通常最大，因此以此为门限值，当在图像中搜索的时候发现有像素大于该门限值时，说明该像素不属于输电线路，进一步的，根据公式(2)得到的输电线路出现断裂更少，更加连续，因此可以识别的异物大小能够达到像素级别的程度，从而能够对微小异物进行识别。

本发明实施例还提供一种搜索输电线路异物的装置，主要结构包括了以下模块：

获取图像模块：获取输电线路图像；

灰度运算模块：对于所述获取的输电线路图像，采用灰度函数进行灰度运算，所述灰度函数增加伴随系数以及增殖函数，用于调整像素的红、绿、蓝的色值，在进行灰度运算后生成灰度图像；

输电线路识别模块：从运算后的所述灰度图像上识别输电线路；

异物搜索模块：从输电线路识别模块接收已识别的输电线路，并已识别的输电线路上搜索异物。

具体地，所述灰度运算模块，以及所述灰度函数增加伴随系数，包括：所述灰度函数为I(x)＝0.229R(x)+0.587G(x)+0.114B(x)+c

为了保持转换整体性，同时考虑到灰度图像的RGB等值原则，本实施例将该增殖函数设计为线性函数，具体如下：

具体地，所述异物搜索模块包括：

基平面及基线确定子模块：确定所述输电线路图像的基平面以及摄像基线；

门限计算子模块：估计在摄像基线上输电线路的像素直径，作为输电线路像素直径的门限值；

微小异物发现子模块：在输电线路上搜索是否有大于门限值的直径奇点，如果出现所述直径奇点，则认定为输电线路上出现微小异物。

上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。