本发明属于图像处理技术，涉及一种基于视频图像的高压线检测及跟踪方法，具体涉及对线目标的检出及对线目标的跟踪等图像处理方法。
背景技术：
电力企业每年都要投入巨大的人力物力对输电线路进行定期巡视检查，以便随时掌握和了解输电线路运行情况以及线路周围环境和线路保护区的变化情况，及时发现和消除隐患。
无人机挂载光电吊舱在电力巡检过程中，对于高压线的对准拍摄目前主要是通过操控人员操控吊舱对高压线的对准，由于无人机飞行速度快，并且高压线为线性目标，操控人员对线性目标的对准拍摄非常困难，利用图像对高压线线型目标的检出及对线性目标的跟踪，解决了人工对准拍摄的困难。提高了巡检效率。
技术实现要素：
要解决的技术问题
为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于视频图像的高压线检测及跟踪方法。
技术方案
一种基于视频图像的高压线检测及跟踪方法，其特征在于步骤如下：
高压线检测过程：
步骤a1：对拍摄的图像进行高压线增强算法，将背景进行抑制，增强高压线的对比度；
步骤a2、局部最优拟合：将整帧图像分解为若干尺寸的小块，逐块进行检测；对于能够检测到线状分布的当前块作标记并记录；
步骤a3、全局最优拟合：对能够检测到线状分布的多个小块图像进行全局垂链线曲线拟合，得到高压线线性目标；
跟踪过程：
步骤b1、位置估计：将当前帧图像画面检测出的高压线性目标在画面中的坐标位置，与画面中心的坐标位置做差，得到高压线性目标与画面中的坐标位置的偏离偏差值；
步骤b2、将得到位置偏差值输入伺服系统，伺服系统驱动电机带动传感器指向目标，将高压线性目标处于视频画面中心；
在追踪过程中，重复高压线检测过程和跟踪过程，使得高压线线性目标始终处于视频画面中心。
所述高压线检测过程中，首先将拍摄的图像分成左右两幅图像，然后分别实施步骤a1～步骤a3，再将检测出高压线性目标的图像作为跟踪过程的当前帧图像。
有益效果
本发明提出的一种基于视频图像的高压线检测及跟踪方法，根据光电吊舱系统采集到的视频信息，采用了线形目标检测算法，捕获实现整帧图像中线形目标检出，然后启动跟踪，采用线性目标跟踪算法，按照序列帧跟踪历史信息确认之前锁定的线性目标在当前帧图像中的位置，并输出其俯仰方向与视频中心点位置的偏差量，最终通过伺服系统逆向调整相机俯仰角，使得电线中心居于视频图像中心附近。完成了对高压线等线性目标的识别和跟踪。该发明提高了无人机电力巡检工作效率。
附图说明
图1是本发明视频图像的高压线检测及跟踪算法流程框图
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：
针对高压线分布的特殊情况，本发明避开传统做法，采用如下检测过程。
1.首先将拍摄的图像分成左右两幅图像，增强算法处理，将背景进行抑制，增强高压线的对比度；
2.局部最优拟合
由于与背景的相似性导致电线在全局范围内也会存在较多断点，呈现多条线段状。因此在局部进行线段检测，然后再在将整帧图像分解为若干尺寸的小块，逐块进行检测。如果当前块内能够检测到线状分布，则作标志记录下来，做局部最优拟合。
3.分别对左右两幅图像进行全局最优拟合
对各小块内线性目标采用分段方式来进行统计分析，采用进行更精确的全局垂链线曲线拟合。
将左右两幅图像中检测出高压线性目标的图像作为下一步跟踪过程的当前帧图像。
高压线线型目标的跟踪。其跟踪过程如下
1.位置计算
根据当前帧图像画面检测出的线性目标，计算其在在画面中的坐标位置。并计算线性目标偏离画面中心的位置偏差值；
2.目标跟踪
图像处理板将得到位置偏差值输出送伺服系统，伺服系统驱动电机带动传感器指向目标，使线性目标处于视频画面中心。完成对线性目标的跟踪。
本发明实施例根据光电吊舱系统采集到的视频信息，采用了线形目标检测算法，捕获实现整帧图像中线形目标的检出，然后启动跟踪，采用线性目标跟踪算法，按照序列帧跟踪历史信息确认之前锁定的线性目标在当前帧图像中的位置，输出其俯仰方向与视频中心点位置的偏差量，最终通过伺服系统逆向调整相机俯仰角，使得电线中心居于视频图像中心附近。完成了对高压线等线性目标的识别和跟踪。该发明提高了无人机电力巡检工作效率。