导线覆冰厚度测量图像处理系统技术方案

本发明专利技术公开的一种导线覆冰厚度测量图像处理系统，包括：数据录入模块，用于录入无人机双目视觉图像，以及用于录入无人机双目视觉图像拍摄对应的无人机POS和姿态信息数据；图像预处理模块，将数据录入模块录入的无人机双目视觉图像进行高斯滤波处理；图像特征匹配模块，确定特征点确定特征点主方向，生成SIFT特征向量；图像三角测量解算模块，建立图像大地坐标，计算导线覆冰厚度；图像导线检测与识别模块，用于导线筛选检测出输电线路导线，判断所述输电线路导线是否覆冰；图像输出模块，用于输出图像导线检测与识别模块和图像三角测量解算模块的图像处理结果。提高覆冰导线的检测和识别效率，便于无人机航拍图像覆冰灾害检测技术的推广。

Image processing system for conductor icing thickness measurement

The invention discloses a wire icing thickness measuring system of image processing: data input module for inputting no binocular vision image of UAV, UAV and POS and attitude information data for the entry of non visual image captured corresponding; image preprocessing module, the visual image of Gauss filtering machine data input module input; image feature matching module, determine the main feature points to determine the direction of feature points, generate the SIFT feature vectors; image triangulation algorithm module, image geodetic coordinates, calculation of wire icing thickness; image detection and recognition module for wire, wire screening detection of transmission line, the judgment of the transmission whether the line conductor icing; image output module for outputting image line detection and recognition module and image triangulation algorithm Module image processing results. To improve the detection and recognition efficiency of iced conductors, so as to facilitate the popularization of ice detection technology for aerial images of unmanned aerial vehicles (UAVs).

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及导线覆冰厚度测量
，更为具体地说，涉及一种导线覆冰厚度测量图像处理系统。
技术介绍
架空输电线路的覆冰轻则引起线路过载荷以及导线舞动等危害，重则致使断线、倒塔，以致电网瘫痪。由此可见，架空输电线路覆冰严重地影响了输电网的可靠性，给电力系统的安全稳定运行带来了巨大的威胁。由于输电线路覆冰主要受气象因子的影响，需要进行架空输电线路覆冰情况的监测。无人机航拍图像电力巡检技术具有实时性强、机动灵活、影像分辨率高和成本低的特点，能够在高危地区作业，非常适用于输电线路灾害的应急救援。将无人机航拍图像覆冰灾害检测技术应用于电力系统自然灾害检测为电力系统灾害应急快速响应提供了新的保证。但是输电线路网络分布广泛、面积大，对其进行无人机双目视觉图像覆冰灾害检测，需要拍摄大量的无人机双目视觉图像，获取的图像数据量巨大，这些数据的整理和归档工作极其繁琐。输电线路覆冰导线图像背景复杂，需要进行覆冰导线的检测和识别处理，能够快速、智能的排除背景因素干扰，得到覆冰导线区域，进行覆冰情况的统计和分析。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种导线覆冰厚度测量图像处理系统，提高覆冰导线的检测和识别效率，便于无人机航拍图像覆冰灾害检测技术的推广。为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：本专利技术提供的一种导线覆冰厚度测量图像处理系统，用于处理无人机双目视觉图像，所述系统包括：数据录入模块，用于录入无人机双目视觉图像，以及用于录入所述无人机双目视觉图像拍摄对应的无人机POS和姿态信息数据；图像预处理模块，将所述数据录入模块录入的无人机双目视觉图像进行高斯滤波处理；图像特征匹配模块，将经过所述图像预处理模块的无人机双目视觉图像，进行尺度空间极值检测，精确定位特征点的位置以及尺度，确定特征点主方向，生成SIFT特征向量；图像三角测量解算模块，用于结合无人机POS和姿态信息数据，利用立体图像三角测量方法解算像辅助空间坐标，建立图像大地坐标，计算导线覆冰厚度；图像导线检测与识别模块，用于导线筛选检测出输电线路导线，判断所述输电线路导线是否覆冰；图像输出模块，用于输出图像导线检测与识别模块和图像三角测量解算模块的图像处理结果。优选的，上述导线覆冰厚度测量图像处理系统中，所述图像输出模块还用于将图像处理结果标注在所述数据录入模块录入的无人机双目视觉图像上，并将其输出。优选的，上述导线覆冰厚度测量图像处理系统中，所述系统还包括：视觉数字图像特征数据库，用于连接所述图像输出模块，保存所述图像处理结果。优选的，上述导线覆冰厚度测量图像处理系统中，所述视觉数字图像特征数据库包括：保密模块，用于限定所述视觉数字图像特征数据库的访问以及查询；查询模块，用于所述视觉数字图像特征数据库的查询，并给出查询结果。优选的，上述导线覆冰厚度测量图像处理系统中，所述视觉数字图像特征数据库还包括：维护模块，用于对所述视觉数字图像特征数据库中数据进行修正、删除、添加；复制模块，用于对所述视觉数字图像特征数据库的复制。优选的，上述导线覆冰厚度测量图像处理系统中，所述图像导线检测与识别模块包括：检测子模块，用于Ratio边缘检测、Hough直线提取和线段共线性的导线筛选检测；识别子模块，用于通过覆冰导线的颜色、灰度和纹理判断所述输电线路导线是否覆冰。本专利技术提供的导线覆冰厚度测量图像处理系统，可快速、有效地完成大量无人机双目视觉数字图像的处理；可提取出无人机双目视觉数字图像的高品质特征；效率和可靠性高；可根据用户需求任意查看无人机双目视觉图像的覆冰情况，并得出导线覆冰灾情信息，为输电线路覆冰灾情勘测提供参考依据。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本专利技术实施例一提供的导线覆冰厚度测量图像处理系统的结构示意图；图2是本专利技术实施例二提供的导线覆冰厚度测量图像处理系统的结构示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供的一种导线覆冰厚度测量图像处理系统，提高覆冰导线的检测和识别效率，便于无人机航拍图像覆冰灾害检测技术的推广。为了使本
的人员更好地理解本专利技术实施例中的技术方案，并使本专利技术实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术实施例中的技术方案作进一步详细的说明。参考附图1，该图示出了本专利技术实施例提供的导线覆冰厚度测量图像处理系统的结构，其主要包括：数据录入模块1、图像预处理模块2、图像特征匹配模块3、图像三角测量解算模块4、图像导线检测与识别模块5和图像输出模块6。数据录入模块1，用于录入无人机双目视觉图像，以及用于录入所述无人机双目视觉图像拍摄对应的无人机POS和姿态信息数据；图像预处理模块2，将所述数据录入模块1录入的无人机双目视觉图像进行高斯滤波处理；图像特征匹配模块3，将经过所述图像预处理模块2的无人机双目视觉图像，进行尺度空间极值检测，精确定位特征点的位置以及尺度，确定特征点主方向，生成SIFT特征向量；图像三角测量解算模块4，用于结合无人机POS和姿态信息数据，利用立体图像三角测量方法解算像辅助空间坐标，建立图像大地坐标，计算导线覆冰厚度；图像导线检测与识别模块5，用于导线筛选检测出输电线路导线，判断所述输电线路导线是否覆冰；图像输出模块6，用于输出图像导线检测与识别模块和图像三角测量解算模块的图像处理结果。数据录入模块1直接接收JPG、png、bmp、tif等格式的无人机双目视觉图像，将所述无人机双目视觉图像录入所述导线覆冰厚度测量图像处理系统，同时将无人机双目视觉图像拍摄对应的无人机POS(PositioningandOrientationSystem，POS，即定位定姿系统)和姿态信息数据录入所述导线覆冰厚度测量图像处理系统。一般境况，无人机双目视觉图像携带无人机POS和姿态信息。图像预处理模块2对录入的无人机双目视觉图像进行高斯滤波处理，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。高斯滤波处理的图像平滑效果较好，提高亮度，且更接近原图。图像预处理模块2预处理后的图像传递给图像特征匹配模块3和图像导线检测与识别模块5。图像特征匹配模块3，对接收到的无人机双目视觉图像进行尺度空间极值检测(尺度空间极值检测除了采用)，为了检测到DOG空间的最大值和最小值，建立DOG尺度空间金字塔，精确定位特征点的位置和所在的尺度，确定特征点主方向后，生成SIFTScale-invariantfeaturetransform，SIFT，即尺度不变特征变换)特征向量，完成SIFT特征点匹配，将匹配结果传递给图像三角测量解算模块4。图像三角测量解算模块4，结合无人机POS和姿态信息数据，运用立体图像三角测量方法解算像辅助空间坐标，建立图像大地坐标，在图像大地坐标的帮助下，进行导线覆冰厚度的测量。将无人机双目视觉传感器的左右图像进行一定的坐标转换，要求出旋转矩阵和平移矢量就可以得到被本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种导线覆冰厚度测量图像处理系统，用于处理无人机双目视觉图像，其特征在于，所述系统包括：数据录入模块，用于录入无人机双目视觉图像，以及用于录入所述无人机双目视觉图像拍摄对应的无人机POS和姿态信息数据；图像预处理模块，将所述数据录入模块录入的无人机双目视觉图像进行高斯滤波处理；图像特征匹配模块，将经过所述图像预处理模块的无人机双目视觉图像，进行尺度空间极值检测，精确定位特征点的位置以及尺度，确定特征点主方向，生成SIFT特征向量；图像三角测量解算模块，用于结合无人机POS和姿态信息数据，利用立体图像三角测量方法解算像辅助空间坐标，建立图像大地坐标，计算导线覆冰厚度；图像导线检测与识别模块，用于导线筛选检测出输电线路导线，判断所述输电线路导线是否覆冰；图像输出模块，用于输出图像导线检测与识别模块和图像三角测量解算模块的图像处理结果。

【技术特征摘要】
1.一种导线覆冰厚度测量图像处理系统，用于处理无人机双目视觉图像，其特征在于，所述系统包括：数据录入模块，用于录入无人机双目视觉图像，以及用于录入所述无人机双目视觉图像拍摄对应的无人机POS和姿态信息数据；图像预处理模块，将所述数据录入模块录入的无人机双目视觉图像进行高斯滤波处理；图像特征匹配模块，将经过所述图像预处理模块的无人机双目视觉图像，进行尺度空间极值检测，精确定位特征点的位置以及尺度，确定特征点主方向，生成SIFT特征向量；图像三角测量解算模块，用于结合无人机POS和姿态信息数据，利用立体图像三角测量方法解算像辅助空间坐标，建立图像大地坐标，计算导线覆冰厚度；图像导线检测与识别模块，用于导线筛选检测出输电线路导线，判断所述输电线路导线是否覆冰；图像输出模块，用于输出图像导线检测与识别模块和图像三角测量解算模块的图像处理结果。2.根据权利要求1所述的导线覆冰厚度测量图像处理系统，其特征在于，所述图像输出模块还用于将图像处理结果标注在所述数据录入模块录入的无人机双目视觉...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘浩，于虹，马仪，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：云南;53