一种通信线路状态监测系统
文献发布时间:2024-04-18 19:58:26
技术领域
本发明涉及图像识别领域,尤其涉及一种通信线路状态监测系统。
背景技术
通过无人机技术来对通信线路进行拍照检测是一种非常高效的通信线路检测方式,将获得的通信线路的图像传输至计算终端(如云服务器、办公电脑等)后,计算终端能够通过相应的图像识别算法来识别出通信线路中存在的缺陷。
现有技术中,一般都是采用边缘检测算法对包含通信线路的图像进行检测之后,获得通信线路的区域,然后再对该区域进行图像识别,以获取通信线路中存在的缺陷。例如申请号为202011476612.X的专利便公开了相关的技术特征。
但是,由于边缘检测需要对图像中所有的像素点进行计算,因此,获得通信线路的区域的速度不够快,当需要识别的图像比较多时,则会影响通信线路的缺陷的整体识别效率。
发明内容
本发明的目的在于公开一种通信线路状态监测系统,解决如何在采用图像识别算法识别通信线路中存在的缺陷的过程中,提高获取通信线路的区域的速度的问题。
为了达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
本发明提供了一种通信线路状态监测系统,包括图像识别模块,图像识别模块用于对通信线路的图像进行识别,获取通信线路存在的缺陷;
图像识别模块包括目标区域获取单元和图像识别单元;
目标区域获取单元用于采用如下方法获取通信线路的图像中的通信线路的区域:
用
获取
分别对
对拓展区域进行筛选,得到中间区域;
对中间区域进行优化处理,得到通信线路的区域;
图像识别单元用于对通信线路的区域进行识别,获取通信线路存在的缺陷。
可选的,获取
以
建立直角坐标系;
获取
分别计算
将拓展系数排在前
可选的,拓展系数的计算公式为:
,
表示像素点i的拓展系数,max表示获取集合中的元素的最大值,/>
可选的,
,
和/>
可选的,分别对
对于
S1,将拓展像素点b作为对比像素点;
S2,将对比像素点保存到拓展集合
S3,获取对比像素点的
S4,分别计算
S5,获取
S6,判断最小值是否小于设定的判断系数阈值,若是,则进入S7,若否,则进入S8;
S7,将
S8,将拓展集合
可选的,对拓展区域进行筛选,得到中间区域,包括:
分别获取每个拓展区域的对比值:
,
表示拓展区域c的对比值,/>
将对比值最大的拓展区域作为中间区域。
可选的,对中间区域进行优化处理,得到通信线路的区域,包括:
用
将属于
获取得到的所有中间集合的并集
由中间区域和
可选的,对通信线路的区域进行识别,获取通信线路存在的缺陷,包括:
将通信线路的区域输入到预先训练好的识别模型中进行识别,获取通信线路存在的缺陷。
可选的,还包括获取模块,获取模块用于获取通信线路的图像,并将获得的通信线路的图像传输至图像识别模块。
可选的,获取模块包括无人机控制装置和无人机;
无人机控制装置用于控制无人机飞行至目标拍摄位置,以及用于向无人机发送拍摄命令;
无人机用于根据拍摄命令对通信线路进行拍摄,获得通信线路的图像。
有益效果
本发明从通信线路的图像中获取通信线路的区域时,并没与采用边缘检测算法来获得对应的区域,而是通过在灰度化得到的图像中获取拓展像素点的集合,然后基于拓展像素点的集合得到多个拓展区域,接着从拓展区域中选出中间区域,最后对中间区域进行优化处理,得到了通信线路的区域。由于拓展像素点的集合中的像素点的数量相较于
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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为本发明的一种通信线路状态监测系统的一种示意图。
图2为本发明的一种通信线路状态监测系统的另一种示意图。
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、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示的一种实施例,本发明提供了一种通信线路状态监测系统,包括图像识别模块,图像识别模块用于对通信线路的图像进行识别,获取通信线路存在的缺陷。
图像识别模块包括目标区域获取单元和图像识别单元。
目标区域获取单元用于采用如下方法获取通信线路的图像中的通信线路的区域:
用
获取
分别对
对拓展区域进行筛选,得到中间区域;
对中间区域进行优化处理,得到通信线路的区域。
图像识别单元用于对通信线路的区域进行识别,获取通信线路存在的缺陷。
上述实施过程,从通信线路的图像中获取通信线路的区域时,并没与采用边缘检测算法来获得对应的区域,而是通过在灰度化得到的图像中获取拓展像素点的集合,然后基于拓展像素点的集合得到多个拓展区域,接着从拓展区域中选出中间区域,最后对中间区域进行优化处理,得到了通信线路的区域。由于拓展像素点的集合中的像素点的数量相较于
可选的,获取
以
获取
分别计算
将拓展系数排在前
上述计算过程主要是先获取处于
因为若一张图像中包含了通信线路,那么通信线路通常是贯穿整张图像的,因此,本发明的上述计算过程,能够得到处于图像的边缘的,且可能是属于通信线路的区域的像素点的集合
具体的,S的取值范围为
在一些实施方式中,S的值为0.2。
例如,以一张长
后续仅需要对这5个像素点进行进一步的计算即可,显然能够大幅度减少参与获取通信线路所在区域的计算过程的像素点的数量。
可选的,拓展系数的计算公式为:
,
表示像素点i的拓展系数,max表示获取集合中的元素的最大值,
具体的,拓展系数主要用于表示处于像素点i的邻域中的且属于
可选的,
,
和/>
具体的,特征差异值从灰度值和图像梯度两个方向计算得到,能够更加全面地表示两个像素点之间的特征差异,从而能够以更加高的概率选出属于通信线路的像素点作为拓展像素点。
在一些实施方式中,灰度计算参数的取值为0.6。
可选的,分别对
对于
S1,将拓展像素点b作为对比像素点;
S2,将对比像素点保存到拓展集合
S3,获取对比像素点的
S4,分别计算
S5,获取
S6,判断最小值是否小于设定的判断系数阈值,若是,则进入S7,若否,则进入S8;
S7,将
S8,将拓展集合
上述拓展计算过程的原理是,根据对比像素点的邻域的像素点的判断系数与判断系数阈值之间的关系,不断地改变对比像素点的位置,从而实现了区域的拓展,若拓展像素点为属于通信线路的像素点,则能够拓展像素点经过拓展计算后,将绝大部分的属于通信线路的像素点保存到同一个拓展区域中。由于仅依据特征差异值并不能确定具体哪些像素点属于通信线路的像素点,因此,本发明通过对所有的特征差异值符合要求的像素点进行拓展计算,然后通过后续的筛选过程来得到属于通信线路的区域。
上述实施方式有效地提高了从图像中获取通信线路的区域的效率。
具体的,k为奇数。
在一些实施方式中,k的值为3。
具体的,判断系数的计算公式为:
,
表示像素点v的判断系数,/>
获取通信线路的图像在Lab颜色模型中的L分量的图像
将
将
具体的,判断系数从梯度方向以及亮度值两个方向进行计算,对于对比像素点
具体的,梯度方向的最大值为180°,亮度值的最大值为100。
在一些实施方式中,判断系数阈值为0.1。
可选的,对拓展区域进行筛选,得到中间区域,包括:
分别获取每个拓展区域的对比值:
,
表示拓展区域c的对比值,/>
将对比值最大的拓展区域作为中间区域。
具体的,本发明在筛选时主要是考虑了拓展区域的跨度,因为对于包含通信线路的图像而言,通信线路的区域通常贯穿整张图像,此时,通信线路的区域的行数或列数达到最大值。
可选的,对中间区域进行优化处理,得到通信线路的区域,包括:
用
将属于
获取得到的所有中间集合的并集
由中间区域和
具体的,由于在判断的过程中,可能会存在部分处于通信区域的与背景之间的过渡区域中的像素点由于拍摄的角度、光线等问题导致对应的判断系数的数值比较大,因此,本发明通过对中间区域的像素点进行延伸,从而能够得到更加完整的通信线路的区域。
具体的,由中间区域和
获取中间区域和
对于区域Z中的第s行,获取区域Z中的第s行的横坐标的最小值
将第s行的横坐标处于区间
,/>
对于区域Z中的第t列,获取区域Z中的第t列的纵坐标的最小值
将第t列的纵坐标处于区间
,/>
本发明并不是仅将中间区域中的像素点以及
具体的,中间区域的边缘的像素点指的是:
对于中间区域中的一行像素点而言,横坐标最大的像素点和横坐标最小的像素点;
以及,
对于中间区域中的一列像素点而言,纵坐标最大的像素点和纵坐标最小的像素点。
具体的,m为大于等于3的奇数。
在一些实施方式中,m的值为3。
可选的,对通信线路的区域进行识别,获取通信线路存在的缺陷,包括:
将通信线路的区域输入到预先训练好的识别模型中进行识别,获取通信线路存在的缺陷。
在一些实施方式中,识别模型可以是Fast R-CNN、R-FCN、YOLO等神经网络模型。
通信线路的缺陷包括生锈、局部断裂、脱皮等。
可选的,如图2所示,还包括获取模块,获取模块用于获取通信线路的图像,并将获得的通信线路的图像传输至图像识别模块。
在一些实施方式中,获取模块可以通过5G网络将通信线路的图像传输至图像识别模块。
在另一些实施方式中,获取模块可以通过卫星通信的方式将通信线路的图像传输至图像识别模块。
可选的,获取模块包括无人机控制装置和无人机;
无人机控制装置用于控制无人机飞行至目标拍摄位置,以及用于向无人机发送拍摄命令;
无人机用于根据拍摄命令对通信线路进行拍摄,获得通信线路的图像。
具体的,无人机控制装置由负责进行对通信线路进行监测的人员使用,该人员通过无人机控制装置控制无人机飞行至目标拍摄位置,然后通过无人机控制装置向无人机发送拍摄命令。拍摄命令包括光圈、ISO等参数。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
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