本发明属于设备检修领域，特别涉及用于电力设备的不停车巡检方法。
背景技术：
当前对电力设备的检修操作已经交由巡检机器人完成，相对于依靠检修人员检修的方式，能够提高电力设备的可靠性，确保电力设备故障率稳定在很低的水平。
目前巡检机器人的巡检方式为，当机器人车体到达待检设备点时，采取停顿、对焦、以小找大的方式寻找表计。由于针对每个表计都需进行该巡检步骤，并且还存在三相比较的设备，因此整个变电站巡检需要大量的时间，降低了整个巡检过程的时效性。
技术实现要素：
为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提供了通过模板匹配和降噪处理实现无需停车即可完成对电力设备巡检的用于电力设备的不停车巡检方法。
为了达到上述技术目的，本发明提供了用于电力设备的不停车巡检方法，所述不停车巡检方法，包括：
当巡检机器人到达检测区域后，通过摄像装置获取表计的表计图片，基于获取到的表计图片进行模板进行特征匹配，基于匹配结果完成表计照片中的表计定位；
在拍摄过程中根据巡检机器人的行驶参数对摄像装置进行反馈补偿，令巡检机器人在行进过程中获取到至少三张表计照片，对表计照片进行后续处理，从后续处理的表计图片中截取仅包含表计示数的图片。
可选的，所述基于获取到的表计图片进行模板进行特征匹配，基于匹配结果完成表计照片中的表计定位，包括：
对已知表计进行采样，通过建模的方式记录表计特征信息，得到表计轮廓模板；
基于实时图像建立图像金字塔，根据图像金字塔结合表计轮廓模板对实时图像中的每一帧图像进行特征采集，根据采集信息完成表计定位。
所述不停车巡检方法，还包括：
根据待巡检设备之间的相对位置关系，确定包含至少两个待巡检设备的检测区域的地形图；
根据地形图中每个待巡检设备之间的相对位置关系，结合巡检机器人自身的行进参数，确定对待巡检设备进行检测的巡检路径。
可选的，所述不停车巡检方法，还包括：
通过实时模板匹配对摄像装置的拍摄角度进行调整，确保表计的在实时图像中的正中位置，对表计进行拍摄，
可选的，所述通过实时模板匹配对摄像装置的拍摄角度进行调整，确保表计的在实时图像中的正中位置，对表计进行拍摄，包括：
获取与待巡检设备中表计对应的检测模板；
令巡检机器人获取表计的实时图像，从实时图像中选取样本帧图像，结合检测模板对样本帧图像进行滑动窗口处理，确定在样本帧图像中表计的相对位置；
根据得到的相对位置，对摄像装置中的云台进行调节，使得在获取样本帧图像的下一时刻拍摄到的实时图像中，表计位于正中位置。
可选的，所述在拍摄过程中根据巡检机器人的运动方向以及行进速度对摄像装置进行反馈补偿，包括：
获取巡检机器人在巡检过程中包括行驶方向、行驶速度在内行驶参数；
根据行驶方向对摄像装置中承载拍摄元件的云台的水平角度进行反馈调节，根据行驶参数对摄像参数中承载拍摄元件的云台的旋转速率进行反馈调节。
可选的，所述对表计照片进行后续处理，包括：
超分辨率重构，和/或
tv降噪，和/或
特征搜索。
可选的，所述特征搜索包括：
将表计图片划分为预设数量的图像区域，计算每个图像区域梯度方向直方图；
将相邻2×2图像区域组成一个次级图像区域，计算每个次级图像区域梯度方向直方图的特征向量，基于每个次级图像区域的特征向量构成描述表计图片的特征向量；
基于表计图片的特征向量结合表计轮廓模板完成目标检测。
可选的，所述不停车巡检方法，还包括：
所述表计包括单表或多表；
当为单表设计时，采用摄像装置中的云台拍摄角度固定、车体运动的方式进行拍摄；
当为多表设计时，采用摄像装置中的云台拍摄角度固定、车体位置固定的方式进行拍摄。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
通过预先规划巡检路径、在拍摄过程中根据表计在图像中的位置进行反馈调整，最终实现整个检测过程中无需巡检机器人停车即可完成对电力设备的检测，由于检测过程中需要停车，因此可以极大的节省检测时间，提高检测效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述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是本发明提供的用于电力设备的不停车巡检方法的流程示意图；
图2是本发明提供的巡检机器人位于检测点的示意图。
具体实施方式
为使本发明的结构和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。
实施例一
本发明提供了用于电力设备的不停车巡检方法，如图1所示，所述不停车巡检方法，包括：
11、当巡检机器人到达检测区域后，通过摄像装置获取表计的表计图片，基于获取到的表计图片进行模板进行特征匹配，基于匹配结果完成表计照片中的表计定位；
12、在拍摄过程中根据巡检机器人的行驶参数对摄像装置进行反馈补偿，令巡检机器人在行进过程中获取到至少三张表计照片，对表计照片进行后续处理，从后续处理后的表计图片中截取仅包含表计示数的图片。
在实施中，为了解决现有技术中对每个待巡检设备进行检测时都需要令巡检机器人停车、使得巡检时间延长的方式，本发明实施例提出了用于电力设备的不停车巡检方法，通过预先规划巡检路径、在拍摄过程中根据表计在图像中的位置进行反馈调整，最终实现整个检测过程中无需巡检机器人停车的方法，具体的，该巡检方法包括如下三个步骤：
在根据巡检路径到达巡检区域后，通过巡检机器人上安装的摄像装置获取表计的实时图像，借助实时模板对拍摄装置进行实时调整，使得调整后的拍摄装置能够拍摄到表计在正中的图片，同时根据巡检机器人的行驶参数对摄像装置进行反馈补偿；令巡检机器人在行进过程中无需停车就能够拍摄到表计的图像，完成对电力设备的巡检。
在步骤11后、步骤12前，所述不停车巡检方法还包括：
当巡检机器人到达巡检点时，获取在巡检点周围待巡检设备中每个表计与巡检机器人的相对距离；
对表记位置进行随机组合得到多种巡检路径，得出最短巡检路径。
在实施中，如图2所示，巡检机器人在到达巡检点时存在一个当前位置，而a表、b表、c表、d表、e表的5个预置位已经标定。通过表记位置的随机组合可得出abcde、abced、abdce……等方式，那么这些组合的路径组合的长度可通过云台预置位得出，最后通过比较得出最短路径。
可选的，所述基于获取到的表计图片进行模板进行特征匹配，基于匹配结果完成表计照片中的表计定位，包括：
对已知表计进行采样，通过建模的方式记录表计特征信息，得到表计轮廓模板；
基于实时图像建立图像金字塔，根据图像金字塔结合表计轮廓模板对实时图像中的每一帧图像进行特征采集，根据采集信息完成表计定位。
在实施中，步骤11中对表计图片中的表计进行定位的操作，首先基于特征采集的方式构建表征表计轮廓特征的表计轮廓的模板；接着基于获取到的额实时图像建立图像金字塔。
图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。
一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低的图像集合。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。当向金字塔的上层移动时，尺寸和分辨率就降低。因为基础级j的尺寸是2^j*2^j或n*n(j＝log2n)，所以中间级j的尺寸是2^j*2^j，其中0<＝j<＝j。完整的金字塔由j+1个分辨率级组成，由2^j*2^j到2^0*2^0，但大部分金字塔只有p+1级，其中j＝j-p，…，j-2，j-1，j，且1<＝p<＝j。也就是说通常限制它们只使用p级来减少原始图像近似值的尺寸。例如，一幅512*512图像的1*1或单像素近似值将非常小。右图显示了一个建立图像金字塔的简单系统。j-1级的近似输出用来建立近似值金字塔，包括原始图像的一个或多个近似值。作为金字塔的原始图像和它的p级减少的分辨率近似都能直接获取并调整。j级的预测残差输出用于建立预测残差金字塔。这些金字塔包括了原始图像的j-p级低分辨率的近似信息，以及建立p级较高分辨率的近似信息。j级的信息在相应近似金字塔的j级近似与基于j-1级预测残差得到的近似估计之间是不同的。对这些差异进行编码(用于存储或传输)将比对近似值进行编码有效得多。
基于已建立的图像金字塔，结合表计轮廓模板对实时图像中的每一帧图像进行特征采集，根据采集信息完成表计定位。
可选的，所述不停车巡检方法，还包括：
根据待巡检设备之间的相对位置关系，确定包含至少两个待巡检设备的检测区域的地形图，根据地形图中每个待巡检设备之间的相对位置关系，结合巡检机器人自身的行进参数，确定对待巡检设备进行检测的巡检路径；
对表记位置进行随机组合得到多种巡检路径，得出最短巡检路径。。
在实施中，步骤11中构建巡检路径的步骤包括如下内容：
首先绘制包括待巡检设备的检测区域的地形图，地形图中包括检测区域中每个待巡检设备相对于巡检机器人的起始位置的方位和距离。相对于车体运动轨迹的位置已知，接着代入巡检机器人考虑表头位置、机器人轨迹和速度、机械对焦速度，云台运动约束、相对表头角度等条件，确定对待巡检设备进行检测的巡检路径，确定待巡检设备的运动轨迹规划和表跟踪拍照区域。
可选的，所述不停车巡检方法，还包括：
通过实时模板匹配对摄像装置的拍摄角度进行调整，确保表计的在实时图像中的正中位置，对表计进行拍摄。
具体包括：获取与待巡检设备中表计对应的检测模板；
令巡检机器人获取表计的实时图像，从实时图像中选取样本帧图像，结合检测模板对样本帧图像进行滑动窗口处理，确定在样本帧图像中表计的相对位置；
根据得到的相对位置，对摄像装置中的云台进行调节，使得在获取样本帧图像的下一时刻拍摄到的实时图像中，表计位于正中位置。
在实施中，巡检车到达区域后，启动云台，根据机器人和表相对位置，运动云台找表，通过实时模板匹配技术，即通过模板特征点与传回图片的信息比较，定位表记在图像中的位置。
这里提出的实时模板匹配技术，具体是指通过已构建后的模板，对摄像装置拍摄到的实时图像进行实施对比，如果实时图像中存在于模板形状特征一致的图像，则判定已拍摄到表计图像。
值得注意的是，在拍摄过程中还需要根据实时图像对云台进行处理，以保证表计在拍摄到的实时图像的正中位置。之所以要确保在正中，是因为当前摄像装置的镜头为球型，镜头中央的位置不仅是解析力最高的区域，同时也能够最大可能避免镜头边缘区域的光学畸变的影响，保证拍摄到的表计示数尽可能的精确，提高巡检的精确性。
为了确保表计的图像中的正中位置，这里需要引入滑动窗口的处理方式，从已获取到的实时图像中选取与滑动窗口面积相同的区域，对该区域与得到的模板进行匹配，直至对样本帧图像中的全部区域完成比对，最终确定表计部分的图像在样本帧图像中的相对位置，进而根据相对位置对云台进行反向调节，以便下一时刻拍摄到的实时图像中，表计位于正中位置。
在每帧图像中均进行上述调节，确保在整个巡检过程中，拍摄到的图像中尽可能保证表计在图像正中位置。
可选的，所述在拍摄过程中根据巡检机器人的运动方向以及行进速度对摄像装置进行反馈补偿，包括：
获取巡检机器人在巡检过程中包括行驶方向、行驶速度在内行驶参数；
根据行驶方向对摄像装置中承载拍摄元件的云台的水平角度进行反馈调节，根据行驶参数对摄像参数中承载拍摄元件的云台的旋转速率进行反馈调节。
在实施中，为了实现在巡检过程中实现巡检机器人不停车巡检的目的，在整个拍摄过程中除了进行前述的调节步骤外，还需要在巡检机器人的巡检过程中根据巡检机器人的运动方向和行进速度，对摄像装置中云台的角度、旋转速率进行调整，实现行进过程中无需巡检机器人停车即可完成对电力设备中表计的巡检。
可选的，所述对表计照片进行后续处理，包括：
超分辨率重构，和/或
tv降噪，和/或
特征搜索。
在实施中，图像超分辨率重构(superresolution,sr)是指利用计算机将一幅低分辨率图像(lowresolution,lr)或图像序列进行处理，恢复出高分辨率图像(highresolution，hr)的一种图像处理技术。hr意味着图像具有高像素密度，可以提供更多的细节，这些细节往往在应用中起到关键作用。
tv方法是由rudinosherandfatemi提出，它基于变分法的思想，确定图像的能量函数，通过对图像能量函数最小化达到平滑去噪的目的。
具体的，特征搜索包括：
将表计图片划分为预设数量的图像区域，计算每个图像区域梯度方向直方图；
将相邻2×2图像区域组成一个次级图像区域，计算每个次级图像区域梯度方向直方图的特征向量，基于每个次级图像区域的特征向量构成描述表计图片的特征向量；
基于表计图片的特征向量结合表计轮廓模板完成目标检测。
可选的，所述不停车巡检方法，还包括：
所述表计包括单表或多表；
当为单表设计时，采用摄像装置中的云台拍摄角度固定、车体运动的方式进行拍摄；
当为多表设计时，采用摄像装置中的云台拍摄角度固定、车体位置固定的方式进行拍摄。
在实施中，根据每个待巡检设备上表计数量的不同，需要采用不同的拍摄方案，具体的当为单表设计时，采用摄像装置中的云台拍摄角度固定、车体运动的方式进行拍摄；而当为多表设计时，采用摄像装置中的云台拍摄角度固定、车体位置固定的方式进行拍摄。
本发明提供了用于电力设备的不停车巡检方法，包括当巡检机器人到达检测区域后，根据巡检机器人与表计的相对位置，通过摄像装置获取表计的表计图片，基于获取到的表计图片进行模板进行特征匹配，基于匹配结果完成表计照片中的表计定位；在拍摄过程中根据巡检机器人的行驶参数对摄像装置进行反馈补偿，令巡检机器人在行进过程中获取到至少三张表计照片，对表计照片进行后续处理，从后续处理后的表计图片中截取仅包含表计示数的图片。通过预先规划巡检路径、在拍摄过程中根据表计在图像中的位置进行反馈调整，最终实现整个检测过程中无需巡检机器人停车即可完成对电力设备的检测，由于检测过程中需要停车，因此可以极大的节省检测时间，提高检测效率。
上述实施例中的各个序号仅仅为了描述，不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。
以上所述仅为本发明的实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。