一种输电线路杆塔鸟巢检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理及输电线路监测领域，尤其涉及一种输电线路杆塔鸟巢检测方法。
【背景技术】
[0002]输电线路杆塔在电力系统中起着非常重要的作用，直接关系到千家万户的用电问题，大规模断电将给国民经济带来不可估量的损失。鸟类的筑巢行为会影响输电线路杆塔的安全运行，极易造成线路短路或跳闸。
[0003]传统的检测方法是依靠人工检测，这种检测方法需要工作人员深入实地作业，受地理限制和时间限制较大，耗费大量的人力物力，监控覆盖范围有限。而鸟巢的形状往往与其所在的位置有关，有不规则的半球形，也有立方形等等，现有的机器学习算法、模板匹配、特征匹配等方法都不能有效的检测鸟巢。
【发明内容】
[0004]针对以上问题，本发明的主要目的是提供一种简单、高效、实用的输电线路杆塔鸟巢检测方法。
[0005]为实现上述目的，本发明采取以下技术方案:
一种输电线路杆塔鸟巢检测方法，所述方法依次包括以下步骤:
步骤1:采集包含输电线路杆塔的原始目标图像；
步骤2:对采集到的原始目标图像进行预处理；
步骤3:提取预处理后目标图像的轮廓；
步骤4:判断轮廓是否满足条件来判定是否存在鸟巢。
[0006]作为优选，所述步骤2对采集到的原始目标图像进行预处理包括如下子步骤: 子步骤21:对原始目标图像进行滤波处理得到滤波图片；
子步骤22:对滤波图片进行灰度化处理得到灰度图像；
子步骤23:对灰度图像进行二值化处理得到二值化图片。
[0007]作为优选，所述步骤2对采集到的原始目标图像进行预处理还包括如下子步骤: 子步骤24:对二值化图片进行形态学闭操作处理得到增强图片。
[0008]作为优选，所述步骤4判断轮廓是否满足条件来判定是否存在鸟巢包括如下子步骤:
子步骤41:对每个轮廓计算轮廓面积；
子步骤42:检测每个轮廓是否为凸包；
子步骤43:若轮廓面积大于阈值并且轮廓为非凸包，则判定该轮廓为鸟巢。
[0009]本发明具有以下优点:通过提取图像轮廓来判断是否存在鸟巢简单有效；对原始图像进行预处理能够减少噪声、增强图像；对图像进行形态学处理闭操作可以消除小的空洞，填补轮廓线中的断裂；节省人力物力，易于推广应用。
【附图说明】
[0010]图1是本发明的输电线路杆塔鸟巢检测方法的流程图；
图2是本发明的输电线路杆塔鸟巢检测方法二值化后的图片；
图3是本发明的输电线路杆塔鸟巢检测方法对二值图片提取的轮廓图；
图4是本发明的输电线路杆塔鸟巢检测方法判断是否存在鸟巢的流程图。
【具体实施方式】
[0011]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，利用OpenCV视觉库函数，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
[0012]如图1所示，一种输电线路杆塔鸟巢检测方法，所述方法依次包括以下步骤:
步骤1:采集包含输电线路杆塔的原始目标图像，通过无人机或者安装在杆塔上的摄像头均可采集输电线路杆塔清晰的原始目标图像。
[0013]步骤2:对采集到的原始目标图像进行预处理；子步骤21:首先对原始目标图像进行滤波处理，OpenCV视觉库中滤波方法主要有高斯滤波、均值滤波等方法，消除噪声；子步骤22:然后对滤波后的图片进行灰度化处理，得到灰度图像；子步骤23:如图2所示；为突出目标且消除干扰，对灰度图像进行二值化处理，得到二值化图片；子步骤24:再进行形态学闭操作处理，先对二值化图片膨胀操作，再对膨胀后的图片进行腐蚀处理，形成形态学的闭操作，能有效消除小的空洞，填补轮廓线的断裂。
[0014]如图3和图4所示，因为鸟巢都是不规则的非凸形，因此通过检测轮廓是否为非凸可以作为一项判决条件；同时鸟巢都占有一定的体积，二维图像下提取的轮廓具有一定的面积，因此通过设定面积阈值，可以排除干扰项，可以作为另一项判决条件；通过这两个判决条件，即可判断出原始目标图像中是否存在鸟巢。步骤3:提取预处理后目标图像的轮廓；查找轮廓并得到N个轮廓。
[0015]步骤4:判断轮廓是否满足条件来判定是否存在鸟巢。子步骤41:对每个轮廓，计算其轮廓面积；子步骤42:检测其是否为凸包；子步骤43:若轮廓面积大于设定的阈值，并且为非凸的，则将该轮廓判定为鸟巢。
[0016]以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种输电线路杆塔鸟巢检测方法，其特征在于所述方法依次包括以下步骤: 步骤1:采集包含输电线路杆塔的原始目标图像； 步骤2:对采集到的原始目标图像进行预处理； 步骤3:提取预处理后目标图像的轮廓； 步骤4:判断轮廓是否满足条件来判定是否存在鸟巢。2.根据权利要求1所述的输电线路杆塔鸟巢检测方法，其特征在于:所述步骤2对采集到的原始目标图像进行预处理包括如下子步骤: 子步骤21:对原始目标图像进行滤波处理得到滤波图片； 子步骤22:对滤波图片进行灰度化处理得到灰度图像； 子步骤23:对灰度图像进行二值化处理得到二值化图片。3.根据权利要求2所述的输电线路杆塔鸟巢检测方法，其特征在于:所述步骤2对采集到的原始目标图像进行预处理还包括如下子步骤: 子步骤24:对二值化图片进行形态学闭操作处理得到增强图片。4.根据权利要求2或3所述的输电线路杆塔鸟巢检测方法，其特征在于:所述步骤4判断轮廓是否满足条件来判定是否存在鸟巢包括如下子步骤: 子步骤41:对每个轮廓计算轮廓面积； 子步骤42:检测每个轮廓是否为凸包； 子步骤43:若轮廓面积大于阈值并且轮廓为非凸包，则判定该轮廓为鸟巢。
【专利摘要】本发明公开了一种输电线路杆塔鸟巢检测方法，包括采集包含输电线路杆塔的原始目标图像；对采集到的原始目标图像进行预处理；提取预处理后目标图像的轮廓；判断轮廓是否满足条件来判定是否存在鸟巢，若轮廓面积大于设定阈值，且轮廓为非凸包，则判定该轮廓为鸟巢。本发明立足图像轮廓，算法简单高效，能有效检测出输电线路上的鸟巢，节省了人力物力。
【IPC分类】G06K9/46
【公开号】CN105095904
【申请号】CN201510448021
【发明人】张强, 赵晓光, 王硕, 张鹏展, 孙攀
【申请人】中国科学院自动化研究所（洛阳）机器人与智能装备创新研究院
【公开日】2015年11月25日
【申请日】2015年7月28日