本发明专利技术公开了基于视觉伺服的杆塔图像采集系统及其方法，该方法包括步骤(1)：依据巡检要求，采用云台上的摄像机获取杆塔的视频信息并从视频中截取一帧实时图像；步骤(2)：识别并定位杆塔在截取的实时图像中的位置；步骤(3)：判断杆塔是否位于截取的实时图像的中央位置，若是，则进入步骤(5)；否则，确定杆塔相对于截取的实时图像的中央位置的偏差；步骤(4)：通过杆塔在图像中的位置确定云台的转动方向，然后根据步骤三获得的偏差确定云台的转动量；调整云台后，再次获取当前位置处的杆塔实时图像，转入执行步骤(2)；步骤(5)：从杆塔的某一角开始，以“S”型路径调整云台位置，同时采用云台上的相机进行采集杆塔图像。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图像处理领域，尤其涉及一种基于视觉伺服的杆塔图像采集系统 及其方法。
技术介绍
杆塔是架空输电线路的重要组成部分，其作用是支撑架空线路导线和架空地线， 并使导线与导线之间，导线和架空地线之间，导线与杆塔之间，以及导线对大地和交叉跨越 物之间有足够的安全距离。由于杆塔长期暴露在自然环境中，受到自然或者人为因素的影 响，存在螺丝松动、脱落，杆塔歪斜，塔基裸露等问题。如果不对这些存在问题的杆塔进行定 期的巡查和检修，将会影响到整个电网的正常运行甚至有可能引发重大安全事故。 通过无人机搭载可见光、红外设备对杆塔进行巡检及图像信息采集，可以及时的 发现杆塔存在的问题而且有效地弥补了人工巡检存在的不足。但是目前基于无人机的杆塔 图像信息采集方式是，操控人员观察地面站返回的视频信息调整机载云台以完成杆塔的信 息采集，这要求操控人员要实时的观察地面站的反馈信息，劳动强度较大。如何利用杆塔识 别技术与视觉伺服技术自动完成杆塔信息采集显得尤为重要。 现有的基于视觉伺服的系统中，山东省电科院提出的基于视觉伺服的输电线路无 人机巡检云台控制（专利号:CN 1029292880 A)虽然设计利用视觉伺服技术调整云台实现 输电线路的跟踪，但是这一专利仅仅是利用视觉伺服技术来实现线路的跟踪功能，对如何 针对杆塔获取高质量的图像这一关键技术没有进行描述。
技术实现思路
为了解决现有技术的缺点，本专利技术提供一种基于视觉伺服的杆塔图像采集系统及 其方法。本专利技术利用杆塔识别技术识别定位出视频中的杆塔位置;然后通过视觉伺服技术 调整机载云台的位置，将高清相机定位到杆塔;最后进行拍照以完成对杆塔的信息采集，从 而提高杆塔信息采集的准确性和采集图像的质量。 为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案： -种基于视觉伺服的杆塔图像采集系统，包括： 无人机，所述无人机上载有云台，云台上安装有相机和摄像机;所述摄像机用于获 取杆塔的视频信息； 图像截取模块，其用于从获取杆塔的视频信息中截取一帧实时图像；杆塔识别定位模块，其用于识别并定位杆塔在截取的实时图像中的位置； 杆塔位置判断模块，其用于判断杆塔是否位于截取的实时图像的中央位置； 云台控制模块，其用于当杆塔不位于截取的实时图像的中央位置时，采用基于图 像的视觉伺服的方式来控制云台转动，通过杆塔在图像中的位置确定云台的转动方向； 图像采集模块，根据步骤三获得的偏差确定云台的转动量，当杆塔位于截取的实 时图像的中央位置时，从杆塔的某一角开始，以"S"型路径调整云台位置，同时采用云台上 的相机进行杆塔图像采集。 所述相机与摄像机在云台上处于同轴的位置。 所述相机为单目相机。 所述杆塔识别定位模块，包括： 直线检测模块，其用于利用LSD直线检测算法对获取的实时图像进行直线检测； 杆塔定位模块，其用于将实时图像分割成若干个图像分块，统计每个图像分块中 的直线数量，进而判断是否存在杆塔以及确定杆塔的位置。 -种基于视觉伺服的杆塔图像采集系统的杆塔图像采集方法，包括： 步骤(1):依据巡检要求，采用云台上的摄像机获取杆塔的视频信息并从视频中截 取一帧实时图像； 步骤(2):识别并定位杆塔在截取的实时图像中的位置；步骤(3):判断杆塔是否位于截取的实时图像的中央位置，若是，则进入步骤(5); 否则，确定杆塔相对于截取的实时图像的中央位置的偏差，并进入下一步；步骤(4):采用基于图像的视觉伺服的方式来控制云台转动，通过杆塔在图像中的 位置确定云台的转动方向，然后根据步骤三获得的偏差确定云台的转动量;调整云台后，再 次获取当前位置处的杆塔实时图像，转入执行步骤(2);步骤(5):从杆塔的某一角开始，以"S"型路径调整云台位置，同时采用云台上的相 机进行采集杆塔图像。所述步骤(2)的具体过程为： 首先，利用LSD直线检测算法进行直线检测获取的实时图像； 然后，将实时图像分割成若干个图像分块，统计每个图像分块中的直线数量，进而 判断是否存在杆塔以及确定杆塔的位置。 所述步骤(4)中采用基于图像的视觉伺服的方式来控制云台转动的具体过程为： 步骤(4.1):定位到包含杆塔部件的右上角的图像分块，提取该图像分块的SURF特 征Fi; 步骤(4.2):根据该图像分块的位置决定云台的转动方向，云台的转动方向为使得 杆塔向图像中心偏移的方向；然后将云台转动最小单位，获取当前位置处的杆塔图像，并提 取其SURF特征F 2; 步骤(4.3):匹配特征^与内，并计算^与^的匹配点对在像素级别上的偏移量； 步骤(4.4):根据特征偏移量与云台转动量之间的线性映射关系，得到云台转动 量。 所述步骤(4.3)中，利用RANSAC随机采样来剔除误匹配的特征对，获取特征的匹配 矩阵H，由对应关系可得到两个特征的匹配方程为:内二册:。 所述步骤(4.4)中，特征偏移量与云台转动量之间的线性映射矩阵为当前图像的 雅克比矩阵。本专利技术的有益效果为： (1)本专利技术实现了在无人机巡检过程中对杆塔图像的自动采集，大大的降低了巡 检人员的劳动强度，而且本专利技术采用基于图像的视觉伺服控制方式实现对云台控制，通过 计算雅克比矩阵来描述图像像素信息与云台控制量间的对应关系； (2)本专利技术还根据杆塔的特性，设定"S"型路径拍照方式，保证了杆塔信息的完整 性； (3)本专利技术的杆塔图像的获取是基于单目相机完成，对设备要求较低，整体系统简 单。【附图说明】 图1是本专利技术的基于视觉伺服的杆塔图像采集方法的流程图； 图2是从获取杆塔的视频信息中截取一帧实时图像； 图3是调整云台后获取的杆塔实时图像；图4a)是本实施例采集的第一幅杆塔图像；图4b)是本实施例采集的第二幅杆塔图像；图4c)是本实施例采集的第三幅杆塔图像；图4d)是本实施例采集的第四幅杆塔图像； 图4e)是本实施例采集的第五幅杆塔图像； 图4f)是本实施例采集的第六幅杆塔图像； 图4g)是本实施例采集的第七幅杆塔图像； 图4h)是本实施例采集的第八幅杆塔图像； 图4i)是本实施例采集的第九幅杆塔图像。【具体实施方式】 下面结合附图与实施例对本专利技术做进一步说明： 本专利技术的基于视觉伺服的杆塔图像采集系统，包括：无人机，所述无人机上载有云台，云台上安装有相机和摄像机;所述摄像机用于获 取杆塔的视频信息；图像截取模块，其用于从获取杆塔的视频信息中截取一帧实时图像； 杆塔识别定位模块，其用于识别并定位杆塔在截取的实时图像中的位置； 杆塔位置判断模块，其用于判断杆塔是否位于截取的实时图像的中央位置；云台控制模块，其用于当杆塔不位于截取的实时图像的中央位置时，采用基于图 像的视觉伺服的方式来控制云台转动，通过杆塔在图像中的位置确定云台的转动方向； 图像获取模块:根据步骤三获得的偏差确定云台的转动量；当杆塔位于截取的实 时图像的中央位置时，从杆塔的某一角开始，以"S"型路径调整云台位置，同时采用云台上 的相机进行采集杆塔图像。 其中，相机与摄像机在云台上处于同轴的位置。 相机可采用单目相机。进一步地，杆塔识别定位模块，包括：直线检测模块，其用于利用LSD直线检测算法进行直线检测获取的实时图像；杆塔定位模块，其用于将实时图像分割成若干个图像分块，统计每个图像分块中 的直线数量，进而判断是否存在杆塔以及确本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于视觉伺服的杆塔图像采集系统，其特征在于，包括：无人机，所述无人机上载有云台，云台上安装有相机和摄像机；所述摄像机用于获取杆塔的视频信息；图像截取模块，其用于从获取杆塔的视频信息中截取一帧实时图像；杆塔识别定位模块，其用于识别并定位杆塔在截取的实时图像中的位置；杆塔位置判断模块，其用于判断杆塔是否位于截取的实时图像的中央位置；云台控制模块，其用于当杆塔不位于截取的实时图像的中央位置时，采用基于图像的视觉伺服的方式来控制云台转动，通过杆塔在图像中的位置确定云台的转动方向；图像获取模块：根据步骤三获得的偏差确定云台的转动量；当杆塔位于截取的实时图像的中央位置时，从杆塔的某一角开始，以“S”型路径调整云台位置，同时采用云台上的相机进行采集杆塔图像。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘越，王万国，刘俍，李宗谕，张方正，雍军，慕世友，孟瑜，傅孟潮，李华东，魏传虎，李建祥，赵金龙，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，山东鲁能智能技术有限公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
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