输电线路识别方法和装置与流程

本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及输电线路识别方法和输电线路识别装置。

背景技术：

输电线网是连接整个系统的主要部分，因此输电线路运行的安全与否，决定着电力系统的稳定和安全程度。电力架空线路、杆塔以及相关附件，这些都长期在自然环境中运行，需要长期经受来自线路的张力的影响。不仅如此，还需要承受冰冻、雷电、狂风、落石滑坡、地动起伏以及鸟害等外界损坏，还需要应对材料的自然老化现象。输电系统能否正常运行，会直接给配用电系统造成影响。因此，需要及时有效的对输电线路做出监控，做到提前预防。

为了准确监控输电线路，对输电线路主动识别成为业界研究重点，从杆塔俯视观察线路及对侧杆塔运行是线路视频监控的发展方向，然而输电线路所处的复杂背景给输电线路图像识别提出了挑战，传统技术中的图像识别方法并不能准确识别出复杂背景下的输电线路图像。

技术实现要素：

基于此，有必要针对复杂背景下输电线路无法准确识别的问题，提供一种输电线路识别方法和装置，有效解决了复杂背景下输电线路图像识别问题，提高了输电线路图像识别的准确率。

一种输电线路识别方法，包括步骤：

获取输电线路的原始图像，对所述原始图像进行灰度化处理，获得所述原始图像的灰度图像；

对所述灰度图像进行滤波，将滤波前后的灰度图像进行差分增强计算，获得增强图像；

提取所述增强图像的边缘轮廓图像，以所述边缘轮廓图像的外接轮廓对所述边缘轮廓图像进行过滤筛选，获得输电线路的轮廓图像；

将所述输电线路的轮廓图像绘制在所述原始图像上，以标识出所述原始图像中的输电线路。

一种输电线路识别装置，包括：

灰度化处理模块，用于获取输电线路的原始图像，对所述原始图像进行灰度化处理，获得所述原始图像的灰度图像；

增强图像获得模块，用于对所述灰度图像进行滤波，将滤波前后的灰度图像进行差分增强计算，获得增强图像；

轮廓图像获得模块，用于提取所述增强图像的边缘轮廓图像，以所述边缘轮廓图像的外接轮廓对所述边缘轮廓图像进行过滤筛选，获得输电线路的轮廓图像；

输电线路标识模块，用于将所述输电线路的轮廓图像绘制在所述原始图像上，以标识出所述原始图像中的输电线路。

上述输电线路识别方法和装置，有效解决了复杂背景下输电线路图像识别问题，提高了输电线路识别的通用性和识别准确率，有助于进一步实现异物入侵、断线断股、覆冰厚度、风舞摆动等分析判断；不受复杂背景的影响，即使在大雾天气等恶劣天气下也能准确识别出图像中的输电线路，保障输电系统的正常可靠运行。

附图说明

图1为一实施例的输电线路识别方法的流程示意图；

图2为一具体实施例的灰度图像的示意图；

图3为一具体实施例的滤波图像的示意图；

图4为一具体实施例的增强图像的示意图；

图5为一具体实施例的边缘轮廓图像的示意图；

图6为一具体实施例的输电线路的轮廓图像的示意图；

图7为一实施例的输电线路识别装置的结构示意图；

图8为一实施例的输电线路标识模块的结构示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及取得的效果，下面结合附图及较佳实施例，对本发明的技术方案，进行清楚和完整的描述。

如图1所示，一种输电线路识别方法，包括步骤：

s110、获取输电线路的原始图像，对所述原始图像进行灰度化处理，获得所述原始图像的灰度图像；

s120、对所述灰度图像进行滤波，将滤波前后的灰度图像进行差分增强计算，获得增强图像；

s130、提取所述增强图像的边缘轮廓图像，以所述边缘轮廓图像的外接轮廓对所述边缘轮廓图像进行过滤筛选，获得输电线路的轮廓图像；

s140、将所述输电线路的轮廓图像绘制在所述原始图像上，以标识出所述原始图像中的输电线路。

上述输电线路识别方法可以通过相应的程序实现，程序可以运行在终端中。为了更好地理解本发明，下面对各个步骤进行详细介绍。

在步骤s110中，输电线路的原始图像为采用摄像装置拍摄的包含输电线路的图像，一般即是监控图像。输电线路在监控图像中的特点包括以下几个方面：(1)线性形状明显，在图片中宽度较小；(2)一般呈弧垂状分布，某些角度拍摄可能会成一条直线(如从输电线上方俯视)；(3)有较大的跨度，一般能跨越全图；(4)同一杆塔的多条线路之间一般为近似平行关系，不存在相交情况，但是在某些拍摄角度下可能存在影响重叠从而造成线线相交的情况；(5)架空线路监控的背景一般比较复杂，受天气等外界情况影响较大。

获取到输电线路的原始图像后，可以采用现有技术中已有的方法对原始图像进行灰度化处理，获得灰度图像。例如，如图2所示，为一具体实施例的原始图像的灰度图像的示意图，从该图也可以看出，由于天气和环境等因素影响，输电线路在图像中的特征并不是很清晰。

在步骤s120中，对灰度图像滤波有多种实现方式，例如，对灰度图像采用中值滤波算法作平滑滤波，即：

式(1)中，g(x,y)为滤波图像灰度值，即滤波后的灰度图像灰度值；w(s,t)为(x,y)偏移(s,t)的权重值，s和t分别为横坐标和纵坐标的偏移值；f(x+s,y+t)为灰度图像坐标(x+s,y+t)的灰度值；m＝2*a+1，n＝2*b+1，m和n分别为滤波模板的宽度和高度。

对灰度图像进行滤波后，得到滤波图像，即滤波后的灰度图像，例如图3所示滤波图像。然后将滤波前后的灰度图像作差分增强计算，得到增强图像，例如如图4所示的增强图像。在一个实施例中，将滤波前后的灰度图像进行差分增强计算，获得增强图像的步骤包括：计算滤波前的灰度图像和滤波后的灰度图像的差值，获得增强图像，即：

h(x,y)＝f(x,y)-g(x,y)(2)

式(2)中，h(x,y)为增强图像的灰度值，f(x,y)为滤波前的灰度图像的灰度值，g(x,y)为滤波后的灰度图像的灰度值。

在步骤s130中，提取所述增强图像的边缘轮廓图像有多种实现方式，例如，在一个实施例中，提取所述增强图像的边缘轮廓图像的步骤可以包括：采用阈值自适应canny算子提取所述增强图像的边缘轮廓图像。本领域技术人员还可以采用其他方式提取增强图像的边缘轮廓，本发明并不对此做出限定。

采用阈值自适应canny算子提取边缘轮廓，具体如下：1)使用sobel差分算子求出灰度图像的x和y方向导数；2)求出图像各点梯度大小及其方向；3)设置高低两个阈值，梯度大于高阈值为强边像素点，大于低阈值为潜在可能是较弱的边缘点；4)在经过一次筛选剩下的强边缘点中沿着梯度方向进行非极大值抑制；5)顺着二次筛选后的强边点寻找邻近的弱边点得到最终的边缘。

canny算子的高低阈值为自适应值，具体取值步骤如下：1)求取灰度图像的梯度图imge和梯度的最大值maxv；2)设置梯度图的直方图hist的hist_size＝maxv,ranges在[0,maxv]范围内，并计算直方图hist；3)设置非边缘像素点占整幅图像像素点的比例percentofpixelsnotedges；4)设置total阈值，total＝size.height*size.width*percentofpixelsnotedges；5)遍历直方图hist中，每个梯度值对应的像素点个数，并求和保存在sum变量中；6)如果sum变量的值大于total的值，退出hist遍历的循环；7)计算canny的低阈值和高阈值；8)如果某一像素位置的幅值超过高阈值，该像素被保留为边缘像素；如果某一像素位置的幅值小于低阈值，该像素被排除；如果某一像素位置的幅值在两个阈值之间,该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的像素时被保留。

如图5所示，为提取的图4增强图像的边缘轮廓图像的示意图，从该图可以看出，该边缘轮廓图像中包含复杂背景的毛刺，因此还需要对边缘轮廓图像进行过滤筛选，去除边缘轮廓图像中复杂背景的毛刺，得到纯净的输电线路的轮廓图像。

在一个实施例中，所述外接轮廓为外接矩形；根据下述函数对所述边缘轮廓图像进行过滤筛选：

式(3)中，ri(x,y)表示所述边缘轮廓图像中轮廓i的点坐标(x,y)，w表示外接矩形的宽度，h表示外接矩形的高度，c为常数，例如c为10，&&表示逻辑运算符“与”。式(3)的含义为：如果x方向上ri(x,y)的最大值与最小值的差值大于w/c，并且y方向上ri(x,y)的最大值与最小值的差值大于h/c，则ri(x,y)的值设置为1，其它情况设置为0。

过滤后的轮廓图像如图6所示，从图6可以看出经过过滤，边缘轮廓图像中复杂背景的毛刺已经被去除，余下纯净的输电线路的轮廓图像。

在步骤s140中，得到输电线路的轮廓图像后，需要根据该轮廓图像对原始图像中的输电线路进行标识，即在原始图像上重新绘制筛选后轮廓图像，以使用户准确识别出原始图像中的输电线路。在一个实施例中，将所述输电线路的轮廓图像绘制在所述原始图像上的步骤可以包括：

s1401、从所述输电线路的轮廓图像中获得所述输电线路的轮廓点以及所述轮廓点的坐标；

s1402、将所述原始图像作为背景图像，将所述轮廓点作为前景图像，根据所述轮廓点的坐标将所述轮廓点绘制在所述原始图像上。

基于同一发明构思，本发明还提供一种输电线路识别装置，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细描述。

如图7所示，一种输电线路识别装置，包括：

灰度化处理模块110，用于获取输电线路的原始图像，对所述原始图像进行灰度化处理，获得所述原始图像的灰度图像；

增强图像获得模块120，用于对所述灰度图像进行滤波，将滤波前后的灰度图像进行差分增强计算，获得增强图像；

轮廓图像获得模块130，用于提取所述增强图像的边缘轮廓图像，以所述边缘轮廓图像的外接轮廓对所述边缘轮廓图像进行过滤筛选，获得输电线路的轮廓图像；

输电线路标识模块140，用于将所述输电线路的轮廓图像绘制在所述原始图像上，以标识出所述原始图像中的输电线路。

上述输电线路识别装置可以运行在终端中。为了更好地理解本发明，下面对各个模块进行详细介绍。

输电线路的原始图像为采用摄像装置拍摄的包含输电线路的图像，一般即是监控图像。灰度化处理模块110获取到输电线路的原始图像后，可以采用现有技术中已有的方法对原始图像进行灰度化处理，获得灰度图像。

增强图像获得模块120对灰度图像滤波有多种实现方式，例如，对灰度图像采用中值滤波算法作平滑滤波。增强图像获得模块120对灰度图像进行滤波后，得到滤波图像，将滤波前后的灰度图像作差分增强计算，得到增强图像。在一个实施例中，所述增强图像获得模块120计算滤波前的灰度图像和滤波后的灰度图像的差值，获得增强图像。

轮廓图像获得模块130提取所述增强图像的边缘轮廓图像有多种实现方式，例如，在一个实施例中，所述轮廓图像获得模块130可以采用阈值自适应canny算子提取所述增强图像的边缘轮廓图像。本领域技术人员还可以采用其他方式提取增强图像的边缘轮廓，本发明并不对此做出限定。

边缘轮廓图像中包含复杂背景的毛刺，因此还需要对边缘轮廓图像进行过滤筛选，去除边缘轮廓图像中复杂背景的毛刺，得到纯净的输电线路的轮廓图像。在一个实施例中，所述外接轮廓为外接矩形；轮廓图像获得模块130根据下述函数对所述边缘轮廓图像进行过滤筛选：

式中，ri(x,y)表示所述边缘轮廓图像中轮廓i的点坐标(x,y)，w表示外接矩形的宽度，h表示外接矩形的高度，c为常数，例如c为10，&&表示逻辑运算符“与”。

轮廓图像获得模块130得到输电线路的轮廓图像后，输电线路标识模块140需要根据该轮廓图像对原始图像中的输电线路进行标识，即在原始图像上重新绘制筛选后轮廓图像，以使用户准确识别出原始图像中的输电线路。在一个实施例中，如图8所示，所述输电线路标识模块140可以包括：

轮廓点提取单元1401，用于从所述输电线路的轮廓图像中获得所述输电线路的轮廓点以及所述轮廓点的坐标；

轮廓点绘制单元1402，用于将所述原始图像作为背景图像，将所述轮廓点作为前景图像，根据所述轮廓点的坐标将所述轮廓点绘制在所述原始图像上。

为了及时有效的查找出隐藏的危害，各个地区的电力部门投入大量的人、财、物，应用于电力传输线路的巡逻、监视以及维护之中。而对线路主动识别成为业界研究重点。传统技术中，一般采用下述方法对输电线路进行识别监控：采用高精度仪器实现对输电线的精确监控，但是这种仪器价格高昂，而且其可以使用的范围较小；维护人员手动对监测得到的视频图像进行分析计算，因为个人的工作精力是有限度的，且监控中心获取的视频信息量非常多，这样可能无法准确识别出输电线路，导致对某些传输线路断的监视测量不到位，不能做到检测问题的及时性和有效性，从而对传输线路安全存在威胁；航拍视角和地面视角的机器视觉线路识别技术，这些视角多为临时措施，不适用于对架空线路的长期监视；从杆塔俯视观察线路及对侧杆塔运行是线路视频监控的发展方向，然而复杂背景给输电线路图像识别提出了挑战。

上述输电线路识别方法和装置，通过基于机器视觉的输电线路识别，实现了对图片目标识别物线路的有效辨识，提高了识别的通用性和识别准确率，有助于进一步实现异物入侵、断线断股、覆冰厚度、风舞摆动等分析判断，保证了问题检测的及时性和有效性，保障了传输线路安全稳定；不受复杂背景的影响，一定条件下可以在大雾天气下可靠工作，具有较强的鲁棒性；成本低，可以应用于多种场景，不受视角的限制，适用于对架空线路的长期监视。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。