一种配电线路视觉辅助巡检方法及系统与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种配电线路视觉辅助巡检方法及系统。

背景技术：

1、当前，我国电力系统中的配电线路数据量巨大且不完整。为了保证配电网络的正常运转，配电网络的运营人员必须每月对配电网络设备进行定期的检修和保养，特别是在街道旁和垃圾回收站附近的线路，可能会因大风造成一些导体、半导体的轻物质刮到线路上，可能造成线路的相间故障，使线路故障率提升。线路上悬挂异物会导致线路对地绝缘距离缩短，易引起线路跳闸。因此，能够及时识别出异物并采取措施清理，对电力系统的安全稳定运行具有重要的意义。

2、现有的人工巡线作业方式劳动强度大、效率低，已经不能适应现代化电网建设与发展的需求，且人工巡检统计的数据不准确且效率较低，因此需要对巡检方法进行改进。

3、综上所述，本发明提出一种配电线路视觉辅助巡检方法及系统，结合图像处理技术，对配电线路上的悬挂异物进行识别，提高了配电线路的巡检效率及巡检质量。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种配电线路视觉辅助巡检方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

2、第一方面，本发明实施例提供了一种配电线路视觉辅助巡检方法，该方法包括以下步骤：

3、获取配电线路灰度图像；

4、根据配电线路灰度图像采用直线提取算法获取图像的所有直线；根据配电线路的特征对图像的所有直线进行筛选标记；根据标记的直线采用分割算法获取配电线路图的目标区域以及配电线路区域；根据目标区域与配电线路区域像素点的差异获取目标区域各像素点的线路异物差别系数；根据目标区域各像素点与邻域像素点之间的纹理特征获取各像素点的异物纹理特征向量；根据目标区域各像素点的异物纹理特征向量获取各像素点与邻域像素点之间的异物线路纹理区别度；根据目标区域内各像素点与邻域像素点之间的异物线路纹理区别度的分布获取目标区域各像素点的异物显著系数；根据目标区域各像素点的异物显著系数获取目标区域各像素点的异物显著因子；根据目标区域各像素点的异物显著因子以及线路差别系数获取目标区域的异物覆盖率；

5、根据目标区域各像素点的异物显著因子结合目标区域的异物覆盖率获取异物区域；根据异物区域完成配电线路的辅助巡检。

6、进一步的，所述根据配电线路的特征对图像的所有直线进行筛选标记，具体为：

7、获取图像的所有直线的长度以及角度；获取图像的最长直线长度以及最长直线角度；

8、设置长度阈值以及角度阈值；将图像其它直线长度小于长度阈值的直线剔除，同时计算图像其它直线角度与所述最长直线角度的差值；将所述差值大于角度阈值的直线剔除；将剩余的直线进行标记。

9、进一步的，所述根据目标区域与配电线路区域像素点的差异获取目标区域各像素点的线路异物差别系数，具体为：

10、计算配电线路区域所有像素点灰度值的均值以及和值；计算所述均值与目标区域各像素点灰度值的差值绝对值；计算所述差值绝对值与配电线路区域像素点个数的乘积；将所述乘积与所述和值的比值作为目标区域各像素点的线路异物差别系数。

11、进一步的，所述根据目标区域各像素点与邻域像素点之间的纹理特征获取各像素点的异物纹理特征向量，包括：

12、获取目标区域各像素点的lbp特征描述子；统计各像素点的lbp描述子中相邻元素0到1以及1到0的变化次数，保存为线路异物过渡次数；分别统计各像素点的lbp描述子中相邻元素连续两个0、1的出现次数，依次保存为线路延续次数、异物延续次数；将所述各像素点的线路异物过渡次数、线路延续次数、异物延续次数作为各像素点的异物纹理特征向量元素。

13、进一步的，所述根据目标区域各像素点的异物纹理特征向量获取各像素点与邻域像素点之间的异物线路纹理区别度，包括：

14、获取目标区域各像素点与邻域像素点的lbp特征描述子之间的汉明距离；获取目标区域各像素点与邻域像素点的单位化的异物纹理特征向量之间的点积；计算目标区域各像素点与邻域像素点的异物纹理特征向量之间的余弦相似度；将所述余弦相似度作为一自然常数为底数的指数函数的指数；计算所述指数函数与所述点积的和值；将所述汉明距离与所述和值的比值作为各像素点与邻域像素点之间的异物线路纹理区别度。

15、进一步的，所述根据目标区域内各像素点与邻域像素点之间的异物线路纹理区别度的分布获取目标区域各像素点的异物显著系数，具体包括：

16、分别获取目标区域各像素点在邻域窗口内与各邻域像素点的异物线路纹理区别度的极值、均值、最大值；计算所述最大值与所述均值的差值；计算所述极值与所述差值的比值；将所述均值与所述比值的乘积作为目标区域各像素点的异物显著系数。

17、进一步的，所述根据目标区域各像素点的异物显著系数获取目标区域各像素点的异物显著因子，具体包括：

18、获取各像素点的邻域窗口内所有异物线路纹理区别度的信息熵；将所述信息熵与异物显著系数的乘积作为目标区域各像素点的异物显著因子。

19、进一步的，所述根据目标区域各像素点的异物显著因子以及线路差别系数获取目标区域的异物覆盖率，具体步骤包括：

20、采用大津阈值算法分别对目标区域各像素点的异物显著因子、线路异物差别系数进行分割，获取异物显著otsu阈值、线路异物差别otsu阈值；

21、获取目标区域的像素点个数与配电线路区域的像素点个数的差值；获取异物显著因子大于所述异物显著otsu阈值的目标区域像素点个数与线路异物差别系数大于所述线路异物差别otsu阈值的目标区域像素点个数的和值；将所述和值与所述差值的比值作为目标区域的异物覆盖率。

22、进一步的，所述根据目标区域各像素点的异物显著因子结合目标区域的异物覆盖率获取异物区域，具体步骤包括：

23、将目标区域各像素点的异物显著因子作为dbscan聚类算法的输入；将目标区域的总像素点个数与异物覆盖率的乘积作为dbscan聚类算法的邻域半径；dbscan聚类算法的输出为各聚类区域；

24、设置阈值；计算各聚类区域的灰度均值，将灰度均值大于阈值的聚类区域标记为异物区域。

25、第二方面，本发明实施例还提供了一种配电线路视觉辅助巡检系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述一种配电线路视觉辅助巡检方法的步骤。

26、本发明至少具有如下有益效果：

27、本发明主要通过分析配电线路上存在异物的灰度特征及纹理特征从而实现对配电线路上异物的精确识别，辅助工作人员进行配电线路巡检，提高了配电线路的巡检质量及巡检效率，提高了工作人员的安全性。

28、本发明主要通过结合配电线路的直线特征对配电线路图像的中的目标区域以及配电线路区域进行获取，结合区域之间的灰度差异，得到线路异物差别系数；从灰度特征对配电线路与异物之间进行判别；构建异物线路纹理区别度以及构建异物显著系数；获取异物显著因子；构建目标区域的异物覆盖率；从纹理特征对配电线路与异物之间进行判断；结合灰度与纹理特征获取异物区域；能够对配电线路的异物进行准确识别、保证识别效果的可靠性。