基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，方法步骤依次包括对测量现场、红外相机进行标定；通过红外相机获得弧垂观测点附近的图像信息，对图像进行处理，提取观测点的像素坐标；得到的处理后的图像数据进行计算，得到输电线路的弧垂；判断输电线弧垂是否在安全范围，若输电线弧垂不在安全范围，将信息发送到监控终端，监控终端接收信息后并输出报警信息；若输电线弧垂在安全范围内，返回红外相机获得弧垂观测点附近的图像信息步骤。本发明方法计算模型简洁，可以对输电线弧垂进行全天候、实时在线监测。实施本发明组建系统所需设备较少，性能可靠，结构简单，成本低廉。
【专利说明】
基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法
技术领域
[0001] 本发明电力系统在线监测技术领域，具体涉及一种基于红外相机图像处理的输电 线弧垂测量方法。
【背景技术】
[0002] 随着我国经济发展，工业生产和居民日常生活的电能需求不断增长，对我国电网 的输电能力提出了更高的要求。提升输电网络的运行上限是降低电网运行成本、缓解输电 压力比较经济可行的方案，据统计，现有输电网络的运行上限有5%~20%的提升潜力。
[0003] 弧垂是输电网络运行上限的主要制约因素，线路运行负荷、导线的温度、应力、导 线上覆冰厚度以及周围风速都会对弧垂有影响。弧垂过小会导致导线应力过大，影响导线 的机械安全;弧垂过大会导致线距地及附近障碍物距离太近，对输电线下方的人和动物造 成安全隐患，且线路舞动容易发生相间短路。目前对输电线弧垂在线监测的方法主要有温 度应力法、倾斜角法，这些方法都需要很多前提假设作为模型前提，测量结果或过于保守或 与实际相差很大，没有达到对弧垂测量的实际目的。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是：提供一种基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，可实 时且全天候对输电线弧垂进行监测。
[0005] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案是:基于红外相机图像处理的输电线弧 垂测量方法，测量方法包括如下步骤：
[0006] 步骤A)、对测量现场、红外相机进行标定；
[0007] 步骤B)、通过红外相机获得弧垂观测点附近的图像信息，对图像进行处理，提取观 测点的像素坐标P(u，v);
[0008] 步骤C)，步骤B得到的处理后的图像数据进行计算，得到输电线路的弧垂Η;
[0009] 步骤D)，判断输电线弧垂Η是否在安全范围，若输电线弧垂Η不在安全范围，将信息 发送到监控终端，监控终端接收信息后并输出报警信息；若输电线弧垂Η在安全范围内，返 回步骤Β。
[0010]本方法发明还存在以下特征：
[0011] 所述步骤Α中的对测量现场、红外相机进行标定，包括如下步骤：
[0012] a)、选取输电线(a)上一点作为弧垂观测点，并在该点安装红外发光二极管；
[0013] b)、测量出该弧垂观测点距相机的水平距离L，对地距离Ho;
[0014] c)、调节相机焦距，使相机图像为观测点附近合适区域，计算出焦距f，固定焦距保 持不变，确定像素与物理长度的转化关系；
[0015] d)、对图像信息进行处理，标识出弧垂观测点的初始像素坐标PQ(UQ，V0)。
[0016] 所述标靶整体呈管状结构，标靶设置有供输电线穿过的通孔，在标靶的管腔内设 置有红外发光二极管或激光管，所述红外发光二极管或激光管与光敏电阻连接，位于标靶 管腔外壁设置有反光环。
[0017] 所述步骤B中的对输电线路的图像信息进行处理提取观测点坐标P(u，v)，包括如 下步骤：
[0018] 1 )、对采集到的图像进行锐化处理；
[0019] 2)、锐化后的图像进行两个方向的中值滤波，创建宽度为一个像素的两个模板，长 度分别为5Pixels和3Pixels，分别置为水平和垂直两个方向，对锐化后的图像进行逐像素 的卷积取中值；
[0020] 3)、对预处理的图像进行Harris二项式进行操作并进行角点检测，通过对提取的 角点进行排序，搜索纵坐标最大值，并根据纵坐标最大值的索引来搜索对应的横坐标，得到 观测点的像素坐标。
[0021 ]所述步骤1的锐化处理，包括如下步骤：
[0022] ①、双平台直方图均衡。选择两个平台阈值ThTK其中分别作为上限平台 和下限平台，上限平台取像素数的20%~30%，下限平台取像素数的5%~10% ;
[0023] 根据设定的上下限平台对统计直方图进行修改；
[0024]
[0025] 式中:H(rk)为图像的双平台直方图值，h(rk)为图像的统计直方图值，Μ为图像的灰 度级数，由修改后的统计直方图得到图像的累积直方图F(r k):
[0038] 其中，E(x，y)是由于两个图像窗口偏移(x，y)而造成的图像灰度的平均变化，w是 图像窗口，I代表图像灰度；
[0039] f、对自相关函数在像素点(u，v)展开，局部图像灰度的自相关函数E(x，y)可近似 表不成一次泰勒多项式形式：
[0040] E(x,y)=Ax2+By2+2Cxy
[0041] 其中，A，B和C是二阶方向微分的近似，可分别表示为：
[0042]
[0043]
[0044]其中，h(x，y)是一个高斯平滑滤波函数，X和Y是一阶方向微分，可分别用图像灰度 与一X向插分算子[1 0 -1]和一y向插分算子[1 0 _1]1'表不；
[0045] E(x，y)可以被写成
[0046] 矩阵Μ是自相关函数E(x，y)的近似Hessian矩阵
Hessian角点探测器表示为：
[0047] R(x,y) =det[M(x,y)]-k · tr2[M(x,y)]
[0048] 若在某一点R( x，y)超过某一阈值，即该点为角点。
[0049] 所述步骤C的利用步骤B提取的弧垂观测点图像信息计算弧垂，包括如下步骤：
[0050] g、根据观测点在图像中的像素坐标P(u，v)，计算出观测点相对初始位置变化的图 像长度，记为7^;
[0051] h、计算出弧垂观测点相对初始位置的实际距离D，
[0052] i、计算输电线对地距离Η
[0053] 与现有技术相比，本发明具备的技术效果为:本发明方法计算模型简洁，可以对输 电线弧垂进行全天候、实时在线监测。实施本发明组建系统所需设备较少，性能可靠，结构 简单，成本低廉。
【附图说明】
[0054]图1是基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量的方法原理图；
[0055]图2是基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量的原理框图；
[0056]图3是基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法流程图；
[0057]图4是标革巴的结构示意图。
【具体实施方式】
[0058]结合图1至图4,对本发明作进一步地说明：
[0059]基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，测量方法包括如下步骤：
[0060] 步骤A)、对测量现场、红外相机10进行标定；
[0061] 步骤B)、通过红外相机获得弧垂观测点附近的图像信息，对图像进行处理，提取观 测点的像素坐标P(u，v);
[0062] 步骤C)，步骤B得到的处理后的图像数据进行计算，得到输电线路的弧垂Η;
[0063] 步骤D)，判断输电线弧垂Η是否在安全范围，若输电线弧垂Η不在安全范围，将信息 发送到监控终端20,监控终端20接收信息后并输出报警信息；若输电线弧垂Η在安全范围 内，返回步骤Β。
[0064] 本发明方法计算模型简洁，可以对输电线弧垂进行全天候、实时在线监测。实施本 发明组建系统所需设备较少，性能可靠，结构简单，成本低廉。
[0065] 所述步骤Α中的对测量现场、红外相机进行标定，包括如下步骤：
[0066] a)、选取输电线a上一点作为弧垂观测点，并在该点安装标靶；
[0067] b)、测量出该弧垂观测点距相机的水平距离L，对地距离Ho;
[0068] c)、调节相机焦距，使相机图像为观测点附近合适区域，计算出焦距f，固定焦距保 持不变，确定像素与物理长度的转化关系；
[0069] d)、对图像信息进行处理，标识出弧垂观测点的初始像素坐标PQ(UQ，V0)。
[0070] 本发明一种基于红外相机图像处理的高压输电导线弧垂测量方法，通过在观测点 处安装标靶30、利用红外相机进行图像采集实现对输电线弧垂的全天候监测；利用无线通 信技术可以实现监控中心对输电网络的远程实时监控;仅需提取弧垂观测点一点的图像信 息，大大简化了图像处理算法的复杂度;通过计算观测点相对初始时位置变化，可以获得输 电线弧垂的相对变化信息，能计算出观测点的对地高度;弧垂计算的数学模型精简，降低了 实现的难度，该测量方法对环境要求不高，实用性强。
[0071 ]为进一步实现对弧垂的全天候监控，所述标靶30整体呈管状结构，标靶30设置有 供输电线a穿过的通孔31，在标靶30的管腔内设置有红外发光二极管或激光管32,所述红外 发光二极管或激光管32与光敏电阻连接，位于标靶30管腔外壁设置有反光环33。
[0072]结合图4所示，所述标靶30上设置光敏二极管，在环境光线不足时，光敏二极管使 得红外发光二极管或激光管32工作，对红外相机进行主动补光，从而可增强红外相机10的 图像识别能力，实现全天候的监控，采用激光管时，激光管的光线穿透能力强，适合距离较 远或者恶劣环境的图像采集，而当环境光线充足时，光敏二极管使得红外发光二极管或激 光管32截止，达到节省电能的目的；上述靶标30的最外层环形区域涂设一层反光材料，称为 反光环33,反光换可以增强红外相机对标靶的观测能力，更好的提取输电线现场的图像信 息。其中的红外发光二极管或激光管32供电采用CT直接从输电线a取点，并配以备用电池提 供供电的稳定性。
[0073]所述步骤B中的对输电线路的图像信息进行处理提取观测点坐标P(u，v)，包括如 下步骤：
[0074] 1 )、对采集到的图像进行锐化处理；
[0075] 2)、锐化后的图像进行两个方向的中值滤波，创建宽度为一个像素的两个模板，长 度分别为5Pixels和3Pixels，分别置为水平和垂直两个方向，对锐化后的图像进行逐像素 的卷积取中值；
[0076] 3)、对预处理的图像进行Harris二项式进行操作并进行角点检测，通过对提取的 角点进行排序，搜索纵坐标最大值，并根据纵坐标最大值的索引来搜索对应的横坐标，得到 观测点的像素坐标。
[0077] 所述步骤1的锐化处理，包括如下步骤：
[0078] ①、双平台直方图均衡。选择两个平台阈值ThTX其中分别作为上限平台 和下限平台，上限平台取像素数的20%~30%，下限平台取像素数的5%~10% ;
[0079] 根据设定的上下限平台对统计直方图进行修改；
[0080]
[0081] 式中:H(rk)为图像的双平台直方图值，h(rk)为图像的统计直方图值，Μ为图像的灰 度级数，由修改后的统计直方图得到图像的累积直方图F(r k):
[0082]
[0083] 通过累计直方图对图像的灰度进行重新分配，得到均衡化的灰度值D(rk):
[0084] D(rk) = [ (L-l)*F(rk)/F(rM-i)]
[0085] 其中：[]表示取整；
[0086]②、直方图灰度间距均衡处理，首先，对双直方图均衡后的灰度级数目进行统计， 令：
[0087]
[0088] 然后，对图像有效的灰度级进行重新排序，再在整个灰度范围内进行等间距排列， 变换函数为：
[0089]
[0090]灰度等间距均衡将灰度等级在整个显示范围内等间距排列，获得连续的红外图 像，增加图像的细节和清晰度。
[0091 ] 所述步骤3的Harris角点探测，包括如下步骤：
[0092] e、局部图像灰度的变化程度用自相关函数描述，自相关函数表示为：
[0093] U."V
[0094] 其中，E(x，y)是由于两个图像窗口偏移(x，y)而造成的图像灰度的平均变化，w是 图像窗口，I代表图像灰度；
[0095] f、对自相关函数在像素点(u，v)展开，局部图像灰度的自相关函数E(x，y)可近似 表不成一次泰勒多项式形式：
[0096] E(x,y)=Ax2+By2+2Cxy
[0097] 其中，A，B和C是二阶方向微分的近似，可分别表示为：
[0098]
[0099]
[0100] 其中，h(X，y)是一个高斯平滑滤波函数，X和Y是一阶方向微分，可分别用图像灰度 与一X向插分算子[1 0 -1]和一y向插分算子[1 0 _1]1'表不；
[0101] E(x，y)可以被写成：
[0102] 矩阵Μ是自相关函数E(x，y)的近似Hessian矩p
Hessian角点探测器表示为：
[0103] R(x,y) =det[M(x,y)]-k · tr2[M(x,y)]
[0104] 若在某一点R( x，y)超过某一阈值，即该点为角点。
[0105] 所述步骤C的利用步骤B提取的弧垂观测点图像信息计算弧垂，包括如下步骤：
[0106] g、根据观测点在图像中的像素坐标P(u，v)，计算出观测点相对初始位置变化的图 像长度，记为
[0107] h、计算出弧垂观测点相对初始位置的实际距离D
[0108] i、计算输电线对地距离Η:
【主权项】
1. 基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，其特征在于：测量方法包括如下步 骤： 步骤A )、对测量现场、红外相机(10)进行标定； 步骤B)、通过红外相机获得弧垂观测点附近的图像信息，对图像进行处理，提取观测点 的像素坐标P(u，v); 步骤C)，步骤B得到的处理后的图像数据进行计算，得到输电线路的弧垂Η; 步骤D)，判断输电线弧垂Η是否在安全范围，若输电线弧垂Η不在安全范围，将信息发送 到监控终端（20)，监控终端（20)接收信息后并输出报警信息；若输电线弧垂Η在安全范围 内，返回步骤Β。2. 根据权利要求1所述的基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，其特征在于： 所述步骤A中的对测量现场、红外相机进行标定，包括如下步骤： a) 、选取输电线(a)上一点作为弧垂观测点，并在该点安装标祀(30); b) 、测量出该弧垂观测点距相机的水平距离L，对地距离化； C)、调节相机焦距，使相机图像为观测点附近合适区域，计算出焦距f，固定焦距保持不 变，确定像素与物理长度的转化关系； d)、对图像信息进行处理，标识出弧垂观测点的初始像素坐标Po (U0，V0)。3. 根据权利要求2所述的基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，其特征在于： 所述标祀(30)整体呈管状结构，标祀(30)设置有供输电线(a)穿过的通孔(31)，在标祀(30) 的管腔内设置有红外发光二极管或激光管(32)，所述红外发光二极管或激光管(32)与光敏 电阻连接，位于标祀(30)管腔外壁设置有反光环(33)。4. 根据权利要求1或2或3所述的基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，其特 征在于:所述步骤B中的对输电线路的图像信息进行处理提取观测点坐标P(u，v)，包括如下 步骤： 1 )、对采集到的图像进行锐化处理； 2) 、锐化后的图像进行两个方向的中值滤波，创建宽度为一个像素的两个模板，长度分 别为5Pixels和3Pixels，分别置为水平和垂直两个方向，对锐化后的图像进行逐像素的卷 积取中值； 3) 、对预处理的图像进行化rris二项式进行操作并进行角点检测，通过对提取的角点 进行排序，捜索纵坐标最大值，并根据纵坐标最大值的索引来捜索对应的横坐标，得到观测 点的像素坐标。5. 根据权利要求4所述的基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，其特征在于： 所述步骤1的锐化处理，包括如下步骤： ①、双平台直方图均衡。选择两个平台阔值Τ?、Τ2(其中Τ?>Τ2)，分别作为上限平台和下 限平台，上限平台取像素数的20%~30%，下限平台取像素数的5%~10% ; 根据设定的上下限平台对统计直方图进行修改；式中:H(rk)为图像的双平台直方图值，h(rk)为图像的统计直方图值，Μ为图像的灰度级 数，由修改后的统计直方图得到图像的累积直方图F(rk):通过累计直方图对图像的灰度进行重新分配，得到均衡化的灰度值D(rk): D(rk) = [(X_l)*F(rk)/F(rM-i)] 其中：[]表示取整； ②、直方图灰度间距均衡处理，首先，对双直方图均衡后的灰度级数目进行统计，令：然后，对图像有效的灰度级进行重新排序，再在整个灰度范围内进行等间距排列，变换 函数为：灰度等间距均衡将灰度等级在整个显示范围内等间距排列，获得连续的红外图像，增 加图像的细节和清晰度。6.根据权利要求4所述的基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，其特征在于： 所述步骤3的化rris角点探测，包括如下步骤： e、 局部图像灰度的变化程度用自相关函数描述，自相关函数表示夫其中，E(x，y)是由于两个图像窗口偏移(x，y)而造成的图像灰度的平均变化，W是图像 窗口，I代表图像灰度； f、 对自相关函数在像素点（u，v)展开，局部图像灰度的自相关函数E(x，y)可近似表示 成一次泰勒多项式形式： E(x，y)=Ax2+By2+2Cxy 其中，A，B和C是二阶方向微分的近似，可分别表示为：其中，h(x，y)是一个高斯平滑滤波函数，X和Y是一阶方向微分，可分别用图像灰度与一 X向插分算子[1 0 -1]和一y向插分算子[1 0 -1]τ表示； E(x，y)可W被写成：矩阵Μ是自相关函数E(x，y)的近似化ssian矩阵Hessian角点探测器表示为： R(x,y) =det[M(x,y)]-k · tr^[M(x,y)] 若在某一点R(x,y)超过某一阔值，即该点为角点。7.根据权利要求1所述的基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法，其特征在于： 所述步骤C的利用步骤B提取的弧垂观测点图像信息计算弧垂，包括如下步骤： g、 根据观测点在图像中的像素坐标P(u，v)，计算出观测点相对初始位置变化的图像长 度，记为戶巧； h、 计算出弧垂观测点相对初始位置的实际距离Di、 计算输电线对地距离Η，
【文档编号】G06T7/00GK105976360SQ201610272087
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年4月27日
【发明人】程健, 李军, 陈柱, 吴嘉珉, 史明, 史一明
【申请人】中国科学技术大学先进技术研究院