用于输电线路地质灾害检测的无人机遥感图像处理系统的制作方法

本发明涉及图像处理的技术领域，特别涉及一种用于输电线路地质灾害检测的无人机遥感图像处理系统。

背景技术：

在经济快速发展的形势下，高压输电线路的分布越来越广，而随着近年来人类活动对自然环境的破坏不断加剧，以及地壳活动的频繁，越来越多的输电线路收到地质灾害(如塌方、泥石流和山体滑坡等)的威胁。地质灾害的发生对电网安全造成严重后果，轻则发生塔杆倾斜，重则发生倒塔事故，因此，有必要对输电新路的地质灾害进行检测。

而现有技术是采用人工巡视的方式实现对输电线路的地质灾害的检测，每一巡视周期至少几天或一个月，浪费人力物力，且检测效率低下，无法满足现代电网发展的实际需要。且在人工巡视的方式下，监测结果受巡视人员的主观判断影响较大，监测结果准确性差。

无人机航拍技术是近年来迅速发展起来的遥感图像获取手段，其成像分辨率高、易于拍摄带状区域等优点，对输电线路地质灾害的监测提供了全新的有力手段。但目前无人机遥感图像在使用过程中一般数据量庞大且随时间成递增，且为了更好的进行地质灾害检测往往需要引入大量的图像信息，人工处理这些数据浪费大量时间，降低工作效率。同时无人机遥感图像受光照等因素影响，降低地质灾害检测结果的准确性。

技术实现要素：

本发明的发明目的在于提供一种用于输电线路地质灾害检测的无人机遥感图像处理系统，以解决对地质灾害检测过程中，由于无人机氧那图像数量巨大，人工处理需浪费大量时间，降低工作效率，并且无人机遥感图像受光照等因素影响，降低地质灾害检测结果的准确性。

根据本发明实施例，提供了一种用于输电线路地质灾害检测的无人机遥感图像处理系统包括：

图像预处理模块，用于根据所述无人机遥感图像，提取所述无人机遥感图像的颜色特征和边缘特征；

图像分类模块，用于获取所述无人机遥感图像对应的信息、所述颜色特征和/或边缘特征，对所述无人遥感图像进行分类；所述信息包括所述无人遥感图像的拍摄时间、拍摄地点和设备属性；

图像数据库，用于存储所述无人机遥感图像、对应的信息、颜色特征和边缘特征；

用户权限模块，用于根据访问请求，获取所述访问请求对应的访问数据。

进一步，所述用户权限模块还包括，

确定单元，用于根据获取访问请求，确定所述访问请求对应的访问权限；

获取数据单元，用于根据所述访问权限，获取所述访问权限对应的所述图像数据库的数据。

进一步，所述获取数据单元包括，

用户角色确定子单元，用于将所述访问请求和用户角色表的数据比较，根据比较结果确定所述访问请求的等级；

用户权限确定子单元，用于将所述访问请求的等级和权限表的数据比较，根据比较结果确定所述访问请求对应的访问权限。

进一步，所述图像预处理模块包括，

颜色信息提取单元，用于根据所述无人机遥感图像，提取RGB像素颜色信息；

像素信息处理单元，用于对所述RGB像素颜色信息进行灰度拉伸和归一化处理，得到处理后的图像信息；

提取特征单元，根据所述图像信息，生成颜色直方图和梯度方向直方图；根据所述颜色直方图和所述梯度方向直方图，提取颜色特征和边缘特征。

进一步，所述图像数据库，还用于存储所述颜色直方图和所述梯度方向直方图。

进一步，所述系统还包括，

检索模块，用于获取待检索图像，提取待检索图像的颜色特征和边缘特征；将所述待检索图像的颜色特征和边缘特征与所述图像数据库内的颜色特征和边缘特征相比较，根据比较结果，确定所述图像数据库内与待检索图像相匹配的无人机遥感图像。

进一步，所述系统还包括，

查询模块，用于根据查询请求，确定所述查询请求对应的所述图像数据库的数据。

进一步，所述系统还包括，

数据输出模块，用于将所述访问权限和预设的访问权限相比较，根据比较结果，判定是否将指定的数据输出。

进一步，所述系统还包括，

数据输入模块，用于将所述访问权限和预设的访问权限相比较，根据比较结果，判定是否将指定的数据输入。

进一步，所述系统还包括，

数据维护单元，用于将所述访问权限和预设的访问权限相比较，根据比较结果，判定是否将指定的数据更改或删除。

由以上技术方案可知，本发明提供一种用于输电线路地质灾害检测的无人机遥感图像处理系统，该系统先将获取的无人机遥感图像进行灰度拉伸和归一化处理，提取特征点，并根据特征点或者获取无人机遥感图像的时间、地点等信息进行分类，用户可根据需要，设定查询条件对特定的无人机遥感图像进行查询，并对特定的无人机遥感图像进行检索，减少工作人员查找图像的时间，提高工作效率；并且对无人机遥感图像进行灰度拉伸和归一化处理后，提高无人机遥感图像的精度，提高对地质灾害检测的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中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为本发明提供的一种用于输电线路地质灾害检测的无人机遥感图像处理系统的结构示意图；

图2为图1的用户权限模块的结构示意图；

图3为图1的获取数据单元的结构示意图；

图4为图1的图像预处理模块的结构示意图。

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，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，根据本发明的实施例，提供了一种用于输电线路地质灾害检测的无人机遥感图像处理系统包括：

图像预处理模块11，用于根据所述无人机遥感图像，提取所述无人机遥感图像的颜色特征和边缘特征；

颜色特征和边缘特征为地质灾害的具有特点的颜色和轮廓的边缘。

图像分类模块12，用于获取所述无人机遥感图像对应的信息、所述颜色特征和/或边缘特征，对所述无人遥感图像进行分类；所述信息包括所述无人遥感图像的拍摄时间、拍摄地点和设备属性；

图像分类模块也可根据用户对无人机遥感图像的颜色特征和/或边缘特征的定义标签进行匹配分类。

图像数据库13，用于存储所述无人机遥感图像、对应的信息、颜色特征和边缘特征；

用户权限模块14，用于根据访问请求，获取所述访问请求对应的访问数据。

用户可分为不同等级，不同等级的用户拥有不同的操作数据库的权限，根据用户访问请求，获取访问请求对应的访问数据。

由以上技术方案可知，本实施例提供一种用于输电线路地质灾害检测的无人机遥感图像处理系统，该系统先将获取的无人机遥感图像进行灰度拉伸和归一化处理，提取特征点，并根据特征点或者获取无人机遥感图像的时间、地点等信息进行分类，用户可根据需要，设定查询条件对特定的无人机遥感图像进行查询，并对特定的无人机遥感图像进行检索，减少工作人员查找图像的时间，提高工作效率；并且对无人机遥感图像进行灰度拉伸和归一化处理后，提高无人机遥感图像的精度，提高对地质灾害检测的准确性。

如图2所示，进一步，所述用户权限模块14还包括，

确定单元21，用于根据获取访问请求，确定所述访问请求对应的访问权限；

用户的访问请求可分为不同的等级，比如普通用户、维护管理人员和超级管理员，每个不同的访问等级对应不同的访问权限，比如普通用户只能进行数据的检索和查询，维护管理人员和超级管理员可对数据库的存储数据进行删除、更改、导入和导出。

获取数据单元22，用于根据所述访问权限，获取所述访问权限对应的所述图像数据库的数据。

如图3所示，进一步，所述获取数据单元22包括，

用户角色确定子单元31，用于将所述访问请求和用户角色表的数据比较，根据比较结果确定所述访问请求的等级；

用户角色表是用户名和用户角色对应的数据表，根据访问请求如用户名或密码等，在用户角色表上查找该访问请求对应的角色，以确定访问请求的级别，如普通用户、维护管理人员和超级管理员等。

用户权限确定子单元32，用于将所述访问请求的等级和权限表的数据比较，根据比较结果确定所述访问请求对应的访问权限。

根据访问请求的等级，在权限表里查找对应该等级的权限，比如普通用户只能进行数据的检索和查询，维护管理人员和超级管理员可对数据库的存储数据进行删除、更改、导入和导出。

如图4所示，进一步，所述图像预处理模块11包括，

颜色信息提取单元41，用于根据所述无人机遥感图像，提取RGB像素颜色信息；

RGB分别代表着3种颜色：R代表红色，G代表绿色、B代表蓝色。图像中每一个像素的RGB分量分配一个0～255范围内的强度值。

像素信息处理单元42，用于对所述RGB像素颜色信息进行灰度拉伸和归一化处理，得到处理后的图像信息；

由于无人机遥感图像灰度分布集中在较窄的区间，引起图像细节不够清晰，采用灰度拉伸处理后，可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀，从而增大反差，使图像细节清晰，达到增强的目的，针对每个RGB像素颜色信息进行灰度拉伸，使得图像的灰度间距加大，可使得原本模糊的图像变得清晰，提高图像的精度。图像归一化去除无人遥感图像的光照和阴影的影响，再次提高图像的精度。

提取特征单元43，根据所述图像信息，生成颜色直方图和梯度方向直方图；根据所述颜色直方图和所述梯度方向直方图，提取颜色特征和边缘特征。

颜色直方图由RGB像素颜色信息转换为HSV像素颜色信息，HSV中H代表色调，用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°。饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0％～100％，值越大，颜色越饱和。明度V表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0％(黑)到100％(白)。

由于明度V受到光照影响差异较大，因此在检测过程中不需要对明度V进行分析，因此不需要明度值，根据HSV像素颜色信息生成颜色直方图。

根据归一化的图像，利用一阶微分计算图像梯度，然后基于梯度幅值的方向进行权重投影，然后对特征向量进行归一化处理，然后生成梯度方向直方图。

颜色特征和边缘特征为地质灾害的具有特点的颜色和轮廓的边缘。

进一步，所述图像数据库13，还用于存储所述颜色直方图和所述梯度方向直方图。

进一步，所述系统还包括，

检索模块15，用于获取待检索图像，提取待检索图像的颜色特征和边缘特征；将所述待检索图像的颜色特征和边缘特征与所述图像数据库内的颜色特征和边缘特征相比较，根据比较结果，确定所述图像数据库内与待检索图像相匹配的无人机遥感图像。

检索模块根据用户输入的待检索的无人遥感图像，对无人遥感图像进行颜色特征和边缘特征提取，并与图像数据库存储的颜色特征和边缘特征进行比较，将与待检索的无人遥感图像相匹配的图像，方便用户对数据的查找，提高工作效率。

进一步，所述系统还包括，

查询模块16，用于根据查询请求，确定所述查询请求对应的所述图像数据库的数据。

查询可以按照拍摄日期、拍摄地点、设备属性和特征标签进行查找相对应的数据。

进一步，所述系统还包括，

数据输出模块18，用于将所述访问权限和预设的访问权限相比较，根据比较结果，判定是否将指定的数据输出。

访问权限可分为普通用户权限、维护管理人员权限和超级管理员权限等，普通用户权限不可以对数据输出模块进行操作，维护管理人员和超级管理人员通过访问权限则可以对将数据导出。通过设定访问权限控制访问人员的操作，防止有人恶意将数据导出，使数据泄露的情况发生，增加图像数据库的保密性。

进一步，所述系统还包括，

数据输入模块19，用于将所述访问权限和预设的访问权限相比较，根据比较结果，判定是否将指定的数据输入。

访问权限可分为普通用户权限、维护管理人员权限和超级管理员权限等，普通用户权限不可以对数据输入模块进行操作，维护管理人员和超级管理人员通过访问权限则可以对将数据导入。通过设定访问权限控制访问人员的操作，使数据泄露的情况发生，增加图像数据库的保密性。

数据维护模块17，用于将所述访问权限和预设的访问权限相比较，根据比较结果，判定是否将指定的数据更改或删除。

访问权限可分为普通用户权限、维护管理人员权限和超级管理员权限等，普通用户权限不可以对数据输入模块进行操作，维护管理人员和超级管理人员通过访问权限则可以对将数据进行维护，维护包括数据和无人机遥感图像的更改或删除。通过设定访问权限控制访问人员的操作，使数据泄露或恶意破坏数据库的情况发生，增加图像数据库的保密性和稳定性。

由以上技术方案可知，本发明提供一种用于输电线路地质灾害检测的无人机遥感图像处理系统，该系统先将获取的无人机遥感图像进行灰度拉伸和归一化处理，提取特征点，并根据特征点或者获取无人机遥感图像的时间、地点等信息进行分类，用户可根据需要，设定查询条件对特定的无人机遥感图像进行查询，并对特定的无人机遥感图像进行检索，减少工作人员查找图像的时间，提高工作效率；并且对无人机遥感图像进行灰度拉伸和归一化处理后，提高无人机遥感图像的精度，提高对地质灾害检测的准确性。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。