输电线路散股故障检测方法

文档序号:10595074阅读:728来源:国知局
输电线路散股故障检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种输电线路散股故障检测方法,包括以下步骤:A:获取图像边缘图;B:利得到图像边缘图中的初次暂定直线;C:保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点;D:对图像边缘图中的干扰直线进行首次滤除得到二次暂定直线,对二次暂定直线中的不完整部分进行补充得到三次暂定直线;对图像边缘图中的干扰直线进行再次滤除,最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确定输电线以及确定直线的位置;E:确定输电线的传输方向以及线宽;判定滑动窗口是否存在散股隐患及散股故障;G:沿输电线标记出该根输电线上的确定发生散股故障的区域的个数。本发明能够更为准确、健壮地定位散股故障区域,降低判决误差。
【专利说明】
输电线路散股故障检测方法
技术领域
[0001] 本发明设及一种输电线路散股故障检测方法,尤其设及一种基于融合颜色信息的 边缘检测和梯度方差直方图分布特性分析的输电线路散股故障检测方法。
【背景技术】
[0002] 目前,高压架空输电线一般采用钢忍侣绞线。输电线路在巨大的交变张力、由振动 引起的弯曲应力和气溫急剧变化引起的长期疲劳共同作用下导致材质脆变,在雷击、电气 闪络的作用下引起表面损伤,从而不可避免地造成高压架空输电线产生散股缺陷,严重威 胁导线本身及其送变电设备和人身安全。传统的人工巡检只通过对输电线进行目测来判断 是否存在故障,运种方法效率低,漏检率高,且受到地理环境的限制,难W对输电线故障进 行有效的检测,而直升机具有高效、灵活和不受地理环境限制的特点,很多发达国家逐步采 用无人机巡航电力线的方法来进行智能巡检。为了提高线路巡检的自动化水平,图像处理 技术在电力巡检领域中的应用已经越来越广泛,如何利用巡航图像快速定位并检测到故障 位置具有非常显著的价值。
[0003] 经对现有的检测方法的文献检索发现,对于输电线路故障缺陷的诊断方法国内外 研究较少,其中重庆大学蒋兴良在《基于优化Gabor滤波器的输电导线断股图像检测》提出 了一种利用Gabor滤波器分析导线断股频谱特性的方法来识别断股故障;日本的IsMno R 和Tsutsumi Dr F在《CRIEPI's aerial inspection of transmission conductor》中利用 电力线的亮度和形状判断电力线的损伤情况。可W看出现有的基于图像分析的散股自动检 测方法,大多数依赖纹理斜率分布的判决模型,取得了较好的检测效果。然而,运些自动检 测方法通常采用简单的Sobel等灰度梯度算子来定位边缘,在光照和背景噪声干扰下鲁棒 性有所降低。同时,运些方法在采用纹理斜率分布的判决模型时,简单地通过观测斜率的正 负取值来判决散股故障,数值的不稳定性易造成误判断,而且无法提供散股故障的置信度 度量。

【发明内容】

[0004] 本发明的目的是提供一种输电线路散股故障检测方法,基于融合颜色信息的边缘 检测和梯度方差直方图分布特性分析,比传统的基于梯度算子的边缘定位更为准确,能够 更健壮地定位散股故障区域,降低判决误差。
[0005] 本发明采用下述技术方案:
[0006] -种输电线路散股故障检测方法,依次对组成输电线检测视频的各帖图像执行W 下步骤:
[0007] A:按照设定的边缘检测阔值,对图像进行化nny边缘检测获取图像边缘图;
[000引B:利用化U曲变化检测法对图像边缘图进行检测,得到图像边缘图中的初次暂定 直线,即暂定输电线;
[0009] C:获取图像中各个像素点的颜色信息,根据输电线颜色信息及设定的颜色信息阔 值,判断图像中各个像素点是否为与输电线颜色相同或相近的像素点,并保留所有与输电 线颜色相同或相近的像素点;
[0010] D:通过将步骤B中得到的初次暂定直线中的像素点与步骤C中得到的所有与输电 线颜色相同或相近的像素点进行对比,对图像边缘图中的干扰直线进行首次滤除,得到图 像边缘图中的二次暂定直线,并对二次暂定直线中的不完整部分进行补充,得到图像边缘 图中的=次暂定直线;再利用=次暂定直线的长度判断该=次暂定直线是否为干扰直线, 并对图像边缘图中的干扰直线进行再次滤除,最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确 定输电线,W及确定直线的位置;
[0011] 干扰直线分为两种,一是指初次暂定直线中,与输电线颜色既不相同也不相近的 像素点所组成的初次暂定直线;二是指=次暂定直线中,所有长度小于设定阔值时的=次 暂定直线;
[0012] E:根据步骤D中得到的确定直线的位置,确定输电线的传输方向W及线宽;
[0013] F:设计滑动窗口在确定直线上沿输电线传输的方向分别统计每个滑动窗口内输 电线像素点的梯度方向,并统计每个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差,制成统计直 方图,若某个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差大于设定的梯度方差阔值,则判定该 滑动窗口所在区域内存在散股隐患;若有连续若干个滑动窗口都存在散股隐患,那么判定 运若干个滑动窗口组成的区域确定存在散股故障;
[0014] G:根据步骤F确定散股故障区域在图像中所对应的位置,并对该区域位置进行标 记,沿输电线标记出该根输电线上的确定发生散股故障的区域的个数。
[0015] 步骤A中,选取80作为低阔值,选取150作为高阔值,对图像进行化nny边缘检测。
[0016] 步骤B中,化U曲变化检测法采用0阳NCV2.4.4函数库中的概率化U曲变换函数。
[0017] 步骤C中,设定输电线颜色信息,并W设定的输电线颜色信息计算出颜色信息阔 值,然后分别计算图像中各个像素点与灰度轴的夹角,当夹角大于颜色信息阔值时,判定该 像素点不是与输电线颜色相近或相同的像素点,当夹角小于等于颜色信息阔值时,判定该 像素点是与输电线颜色相近或相同的像素点,保留所有与输电线颜色相同或相近的像素 点,并得到对应的二值图像。
[001引步骤C中,设输电线上各个像素与RGB颜色空间中的灰度轴的夹角小于5°,即夹角 的余弦值大于0.996, W余弦值为0.996作为颜色信息阔值;然后分别计算图像中各个像素 点与灰度轴的夹角,记像素点的颜色为(R,G,B),则夹角的余弦值计算公式为
'若像素点与灰度轴夹角的余弦值大于阔值0.996,则判定该像素点 不是与输电线颜色相近或相同的像素点;若像素点与彩色空间灰度轴夹角的余弦值小于等 于阔值0.996,则判定该像素点是与输电线颜色相近或相同的像素点;然后保留所有与输电 线颜色相同或相近的像素点,并得到对应的二值图像,二值图像中的白色点为可能属于输 电线的像素点,黑色点为无关的点。
[0019]步骤D中,在对二次暂定直线中的不完整部分进行补充时,对处于同一直线上且存 在间隔的多条二次暂定直线,若运多条二次暂定直线上的像素点80% W上的像素点的颜色 特点都与输电线像素点的颜色特点相同或相近,且间隔部分也含有超过间断长度一半的像 素点与输电线像素点的颜色特点相同或相近的像素点,则认为运多条二次暂定直线属于同 一输电线,其间隔部分为二次暂定直线中的不完整部分,并利用与输电线像素点的颜色特 点相同或相近的像素点对间隔部分进行补充,最终形成=次暂定直线。
[0020] 步骤D中,利用输电线为贯穿整幅图像的长直线的特点,若=次暂定直线的长度小 于图像短边的二分之一时,则判断此S次暂定直线为干扰直线并进行滤除,最终得到图像 边缘图中所有的确定直线即确定输电线。
[0021] 步骤F中,采用5个像素点长且宽为输电线线宽2倍的滑动窗口进行扫描。
[0022] 步骤F中,梯度方差阔值为400。
[0023] 本发明利用整合图像的颜色信息和边缘信息,对电力线的边缘进行了加强,使得 电力线边缘的检测比原本只使用单一的梯度信息进行的检测更健壮更准确更完整。基于图 像的颜色信息,可W很大程度上排除形状类似于电力线但颜色不一致的背景信息,能在较 为复杂的背景环境下完整的检测出输电线。通过对检测出的输电线进行扫描建立统计直方 图,根据其沿线上像素点梯度变化的直方图分布特性可W准确地检测出输电线散股故障。
[0024] 与现有技术相比,本发明基于图像的颜色信息和梯度方差统计直方图,结合了边 缘梯度信息,W形状和颜色两种特性来确定输电线的位置,减小了由于传统边缘检测算法 得到的边缘不完整带来的影响,使得检测结果更加准确稳定,并可大幅度降低除复杂背景 带来的干扰,使输电线散股的判断更加健壮,降低了误判和错判。
【附图说明】
[0025] 图1为本发明的流程示意图;
[00%]图2为经化nny边缘检测和化U曲变化检测后获取的图像边缘图;
[0027] 图3为对原图进行颜色滤波后获取的可能属于输电线的像素点的位置示意图;
[0028] 图4经步骤D对输电线进行定位后的结果示意图;
[0029] 图5是输电线路散股故障检测结果示意图。
【具体实施方式】
[0030] W下结合附图和实施例对本发明作W详细的描述:
[0031] 如图1所示,本发明所述的输电线路散股故障检测方法,依次对组成输电线检测视 频的各帖图像执行W下步骤:
[0032] A:按照设定的边缘检测阔值,对图像进行化nny边缘检测获取图像边缘图。Canny 算法利用了双阔值算法检测和连接边缘,能够使检测到的边缘更加完整,本实施例中,分别 选取80和150作为低阔值和高阔值,对图像进行化nny边缘检测。
[0033] B:利用化U曲变化检测法对图像边缘图进行检测,得到图像边缘图中的初次暂定 直线,即暂定输电线。本实施例中,Hough变化检测法采用0PENCV2.4.4函数库中的概率 化U曲变换函数。
[0034] C:获取图像中各个像素点的颜色信息,根据输电线颜色信息及设定的颜色信息阔 值,判断图像中各个像素点是否为与输电线颜色相同或相近的像素点,并保留所有与输电 线颜色相同或相近的像素点。
[0035] 本实施例中,根据输电线一般均采用灰白色的运一特点,设输电线上各个像素与 RGB颜色空间中的灰度轴的夹角小于5°,即夹角的余弦值大于0.996,分别计算图像中各个 像素点与灰度轴的夹角,记像素点的颜色为(R,G,B),则夹角的余弦值计算公式为
若像素点与灰度轴夹角的余弦值大于阔值0.996,则判定该像素点 不是与输电线颜色相近或相同的像素点;若像素点与彩色空间灰度轴夹角的余弦值小于等 于阔值0.996,则判定该像素点是与输电线颜色相近或相同的像素点;然后保留所有与输电 线颜色相同或相近的像素点,并得到对应的二值图像,二值图像中的白色点为可能属于输 电线的像素点,黑色点为无关的点。
[0036] D:通过将步骤B中得到的初次暂定直线中的像素点与步骤C中得到的所有与输电 线颜色相同或相近的像素点进行对比,对图像边缘图中的干扰直线进行首次滤除,得到图 像边缘图中的二次暂定直线,并对二次暂定直线中的不完整部分进行补充,得到图像边缘 图中的=次暂定直线;再利用=次暂定直线的长度判断该=次暂定直线是否为干扰直线, 并对图像边缘图中的干扰直线进行再次滤除,最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确 定输电线,W及确定直线的位置。
[0037] 步骤D中,干扰直线分为两种,一是指初次暂定直线中,与输电线颜色既不相同也 不相近的像素点所组成的初次暂定直线,例如房顶边缘等。二是指=次暂定直线中,所有长 度小于设定阔值时的=次暂定直线。
[0038] 在利用化U曲变化检测法对图像边缘图进行检测时,会因背景干扰而产生干扰直 线,在步骤C所得到的二值图像中表现为黑色的像素点组成。运些干扰直线将严重影响检测 精度。因此,本发明中针对图像边缘图中的干扰直线进行的首次滤除,能够有效保证检测精 度。
[0039] 由于边缘提取的不完整,会导致通过化U曲变化检测法检测得到的二次暂定直线 不完整,即不能完整地提取出输电线,将引发漏检情况的产生,因此本发明中还增设有对二 次暂定直线中的不完整部分进行补充的步骤:
[0040] 在对二次暂定直线中的不完整部分进行补充时,对处于同一直线上且存在间隔的 多条二次暂定直线,若运多条二次暂定直线上的像素点80% W上的像素点的颜色特点都与 输电线像素点的颜色特点相同或相近,且间隔部分也含有超过间断长度一半的像素点与输 电线像素点的颜色特点相同或相近的像素点,则认为运多条二次暂定直线属于同一输电 线,其间隔部分为二次暂定直线中的不完整部分,并利用与输电线像素点的颜色特点相同 或相近的像素点对间隔部分进行补充,最终形成=次暂定直线。如在步骤C所得到的二值图 像中,若处于同一直线上且存在间隔的多条二次暂定直线,同时每条暂定直线上都有超过 80%的像素点表现为白色,且多条二次暂定直线的间断部分含有超过间断长度一半W上个 数的白色的点,则认为间断是由于边缘提取不完整造成的,运多条二次暂定直线属于同一 输电线,并将间断部分补充完整。
[0041] 由于=次暂定直线中也存在因背景干扰而产生长度较短的干扰直线,严重影响检 测精度,因此本发明中针对=次暂定直线中存在的干扰直线进行再次滤除。本实施例中,利 用输电线一般为贯穿整幅图像的长直线的特点,若=次暂定直线的长度小于图像短边的二 分之一时,则判断此=次暂定直线为干扰直线并进行滤除,最终得到图像边缘图中所有的 确定直线即确定输电线,使确定直线的定位更为准确,提高检测精度。
[0042] E:根据步骤D中得到的确定直线的位置,确定输电线的传输方向W及线宽;
[0043] F:设计滑动窗口在确定直线上沿输电线传输的方向分别统计每个滑动窗口内输 电线像素点的梯度方向,并统计每个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差,制成统计直 方图,若某个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差大于设定的梯度方差阔值,则判定该 滑动窗口所在区域内存在散股隐患;若有连续若干个滑动窗口都存在散股隐患,那么判定 运若干个滑动窗口组成的区域确定存在散股故障。
[0044] 本实施例中,采用了 5个像素点长且宽为输电线线宽2倍的滑动窗口进行扫描,按 照区域的位置顺序画出对应的滑动窗口内梯度方差的统计直方图,一般认为同一输电线上 的像素点的梯度方向应与输电线的主方向一致,误差在15° W内,即梯度方差应该小于225, 为了排除一些背景干扰点带来的影响,设定梯度方差阔值为400,如果一个区域内像素点的 梯度值方差大于梯度方差阔值,则认为运个区域内像素点的梯度方向变化剧烈,存在散股 隐患。如果若干个连续位置的滑动窗口内的梯度方差都存在剧烈变化,那么判定运几个连 续位置的滑动窗口组成的区域内的输电线存在异常,发生了散股故障。
[0045] G:根据步骤F确定散股故障区域在图像中所对应的位置,并对该区域位置进行标 记,沿输电线标记出该根输电线上的确定发生散股故障的区域的个数。
[0046] 实施例1:
[0047] 分别执行步骤A至步骤G,对组成输电线检测视频的各帖图像进行输电线检测。输 电线检测视频拍摄了道路上方飞行的小飞机对输电线的巡航过程,背景环境主要包括路 面、田地W及房屋。
[004引图2为经化nny边缘检测和化U曲变化检测后获取的图像边缘图,图3为经步骤C处 理后获取的可能属于输电线的像素点的位置示意图。由图2可W看出,由于飞机巡航时离输 电线较远而且存在抖动,导致边缘线模糊且很难完整地被检测到,造成化nny检测无法完整 地提取出输电线的边缘。将图3与图2进行对比,可W明显地看出经步骤C处理后可W较好地 保留输电线部分,将直线检测中不完整的结果补充完整,得到准确的确定直线位置,即输电 线位置。
[0049] 图4经步骤D对输电线进行定位后的结果示意图,可W看出屋顶,田地的边缘线经 步骤D处理后也被滤除,说明在复杂的背景情况下,本发明所述的输电线路散股故障检测方 法仍可稳定准确地检测出直线。
[0050] 图5是对散股的检测结果,散股处都用四边形框标记出,黑色直线标识了输电线的 上下边缘。可W看出,利用梯度变化的直方图特性可W比较准确地检测出发生散股故障的 部位,并能比较准确地标识出来。
[0051] 所有实验均在PC计算机上实现,计算机的参数为:中央处理器Intel(R)Core(TM) i7-4702MQ CPU@2.20GHz,内存8.00GB。
[0052] 实验表明,较之现有的输电线定位W及散股检测方法,本发明所采用的融合颜色 信息的缘检测方法即步骤D,同时利用到了输电线的形状信息和颜色信息,可W更加准确完 整地提取出输电线的位置,实验中我们截取了航拍视频中的500帖图像进行了实验,其中采 用多通道边缘检测方法可W在267帖图像中无漏检地定位出输电线,而仅采用化nny方法进 行边缘检测仅能在217帖图像无漏检地定位出输电线,可见与传统的方法相比,尤其是在拍 摄情况不佳、输电线存在一定的模糊的情况下,能够使10%左右的图像中所检测到的输电 线更加完整,减少了漏检。本发明通过统计梯度方差变化得到的统计直方图分布特性,可W 较准确地判别散股故障,在我们人工给出的10张散股图像中,可W通过观察沿线区域上梯 度方差的变化,清楚地定位到每幅图像中散股区域的起始位置W及终止位置(每幅图中散 股区域的个数在2~5之间变化),相较于原本利用投影法来定位异常区域,无法准确定位出 相邻两条输电线上多处故障的问题大幅度改进,并且本方法不用对整幅图片区域进行投 影,只针对输电线周围区域进行投影分析,减少了运算量。在实施例中采用了 637*477的视 频图像,若采用投影定位法则需要扫描303849个像素点,而只沿输电线区域检测则只需要 扫描172610个像素点,减少了43.19%的计算量。
【主权项】
1. 输电线路散股故障检测方法,其特征在于,依次对组成输电线检测视频的各帧图像 执行以下步骤: A:按照设定的边缘检测阈值,对图像进行Canny边缘检测获取图像边缘图; B:利用Hough变化检测法对图像边缘图进行检测,得到图像边缘图中的初次暂定直线, 即暂定输电线; C:获取图像中各个像素点的颜色信息,根据输电线颜色信息及设定的颜色信息阈值, 判断图像中各个像素点是否为与输电线颜色相同或相近的像素点,并保留所有与输电线颜 色相同或相近的像素点; D:通过将步骤B中得到的初次暂定直线中的像素点与步骤C中得到的所有与输电线颜 色相同或相近的像素点进行对比,对图像边缘图中的干扰直线进行首次滤除,得到图像边 缘图中的二次暂定直线,并对二次暂定直线中的不完整部分进行补充,得到图像边缘图中 的三次暂定直线;再利用三次暂定直线的长度判断该三次暂定直线是否为干扰直线,并对 图像边缘图中的干扰直线进行再次滤除,最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确定输 电线,以及确定直线的位置; 干扰直线分为两种,一是指初次暂定直线中,与输电线颜色既不相同也不相近的像素 点所组成的初次暂定直线;二是指三次暂定直线中,所有长度小于设定阈值时的三次暂定 直线; E:根据步骤D中得到的确定直线的位置,确定输电线的传输方向以及线宽; F:设计滑动窗口在确定直线上沿输电线传输的方向分别统计每个滑动窗口内输电线 像素点的梯度方向,并统计每个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差,制成统计直方图, 若某个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差大于设定的梯度方差阈值,则判定该滑动窗 口所在区域内存在散股隐患;若有连续若干个滑动窗口都存在散股隐患,那么判定这若干 个滑动窗口组成的区域确定存在散股故障; G:根据步骤F确定散股故障区域在图像中所对应的位置,并对该区域位置进行标记,沿 输电线标记出该根输电线上的确定发生散股故障的区域的个数。2. 根据权利要求1所述的输电线路散股故障检测方法,其特征在于:所述的步骤A中,选 取80作为低阈值,选取150作为高阈值,对图像进行Canny边缘检测。3. 根据权利要求1所述的输电线路散股故障检测方法,其特征在于:所述的步骤B中, Hough变化检测法采用0PENCV2.4.4函数库中的概率Hough变换函数。4. 根据权利要求1所述的输电线路散股故障检测方法,其特征在于:所述的步骤C中,设 定输电线颜色信息,并以设定的输电线颜色信息计算出颜色信息阈值,然后分别计算图像 中各个像素点与灰度轴的夹角,当夹角大于颜色信息阈值时,判定该像素点不是与输电线 颜色相近或相同的像素点,当夹角小于等于颜色信息阈值时,判定该像素点是与输电线颜 色相近或相同的像素点,保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点,并得到对应的二值 图像。5. 根据权利要求4所述的输电线路散股故障检测方法,其特征在于:所述的步骤C中,设 输电线上各个像素与RGB颜色空间中的灰度轴的夹角小于5°,即夹角的余弦值大于0.996, 以余弦值为0.996作为颜色信息阈值;然后分别计算图像中各个像素点与灰度轴的夹角,记 像素点的颜色为(R,G,B),则夹角的余弦值计算公式为封象素点与 灰度轴夹角的余弦值大于阈值0.996,则判定该像素点不是与输电线颜色相近或相同的像 素点;若像素点与彩色空间灰度轴夹角的余弦值小于等于阈值0.996,则判定该像素点是与 输电线颜色相近或相同的像素点;然后保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点,并得 到对应的二值图像,二值图像中的白色点为可能属于输电线的像素点,黑色点为无关的点。6. 根据权利要求1所述的输电线路散股故障检测方法,其特征在于:所述的步骤D中,在 对二次暂定直线中的不完整部分进行补充时,对处于同一直线上且存在间隔的多条二次暂 定直线,若这多条二次暂定直线上的像素点80%以上的像素点的颜色特点都与输电线像素 点的颜色特点相同或相近,且间隔部分也含有超过间断长度一半的像素点与输电线像素点 的颜色特点相同或相近的像素点,则认为这多条二次暂定直线属于同一输电线,其间隔部 分为二次暂定直线中的不完整部分,并利用与输电线像素点的颜色特点相同或相近的像素 点对间隔部分进行补充,最终形成三次暂定直线。7. 根据权利要求1所述的输电线路散股故障检测方法,其特征在于:所述的步骤D中,利 用输电线为贯穿整幅图像的长直线的特点,若三次暂定直线的长度小于图像短边的二分之 一时,则判断此三次暂定直线为干扰直线并进行滤除,最终得到图像边缘图中所有的确定 直线即确定输电线。8. 根据权利要求1所述的输电线路散股故障检测方法,其特征在于:所述的步骤F中,采 用5个像素点长且宽为输电线线宽2倍的滑动窗口进行扫描。9. 根据权利要求1所述的输电线路散股故障检测方法,其特征在于:所述的步骤F中,梯 度方差阈值为400。
【文档编号】G06T7/00GK105957073SQ201610267772
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年4月27日
【发明人】张小斐, 郭志民, 郭祥富, 吴博, 万迪明, 杨磊, 谭磊, 毛泰奇, 胡军星
【申请人】国网河南省电力公司电力科学研究院, 国家电网公司
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