输电线路散股故障检测方法技术

本发明专利技术公开了一种输电线路散股故障检测方法，包括以下步骤：A：获取图像边缘图；B：利得到图像边缘图中的初次暂定直线；C：保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点；D：对图像边缘图中的干扰直线进行首次滤除得到二次暂定直线，对二次暂定直线中的不完整部分进行补充得到三次暂定直线；对图像边缘图中的干扰直线进行再次滤除，最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确定输电线以及确定直线的位置；E：确定输电线的传输方向以及线宽；判定滑动窗口是否存在散股隐患及散股故障；G：沿输电线标记出该根输电线上的确定发生散股故障的区域的个数。本发明专利技术能够更为准确、健壮地定位散股故障区域，降低判决误差。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种输电线路散股故障检测方法，尤其涉及一种基于融合颜色信息的边缘检测和梯度方差直方图分布特性分析的输电线路散股故障检测方法。
技术介绍
目前,高压架空输电线一般采用钢芯铝绞线。输电线路在巨大的交变张力、由振动引起的弯曲应力和气温急剧变化引起的长期疲劳共同作用下导致材质脆变,在雷击、电气闪络的作用下引起表面损伤,从而不可避免地造成高压架空输电线产生散股缺陷,严重威胁导线本身及其送变电设备和人身安全。传统的人工巡检只通过对输电线进行目测来判断是否存在故障，这种方法效率低，漏检率高，且受到地理环境的限制，难以对输电线故障进行有效的检测，而直升机具有高效、灵活和不受地理环境限制的特点，很多发达国家逐步采用无人机巡航电力线的方法来进行智能巡检。为了提高线路巡检的自动化水平，图像处理技术在电力巡检领域中的应用已经越来越广泛，如何利用巡航图像快速定位并检测到故障位置具有非常显著的价值。经对现有的检测方法的文献检索发现，对于输电线路故障缺陷的诊断方法国内外研究较少，其中重庆大学蒋兴良在《基于优化Gabor滤波器的输电导线断股图像检测》提出了一种利用Gabor滤波器分
析导线断股频谱特性的方法来识别断股故障；日本的Ishino R和Tsutsumi Dr F在《CRIEPI’s aerial inspection of transmission conductor》中利用电力线的亮度和形状判断电力线的损伤情况。可以看出现有的基于图像分析的散股自动检测方法，大多数依赖纹理斜率分布的判决模型，取得了较好的检测效果。然而，这些自动检测方法通常采用简单的Sobel等灰度梯度算子来定位边缘，在光照和背景噪声干扰下鲁棒性有所降低。同时，这些方法在采用纹理斜率分布的判决模型时，简单地通过观测斜率的正负取值来判决散股故障，数值的不稳定性易造成误判断，而且无法提供散股故障的置信度度量。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种输电线路散股故障检测方法，基于融合颜色信息的边缘检测和梯度方差直方图分布特性分析，比传统的基于梯度算子的边缘定位更为准确，能够更健壮地定位散股故障区域，降低判决误差。本专利技术采用下述技术方案：一种输电线路散股故障检测方法，依次对组成输电线检测视频的各帧图像执行以下步骤：A：按照设定的边缘检测阈值，对图像进行Canny边缘检测获取图像边缘图；B：利用Hough变化检测法对图像边缘图进行检测，得到图像边缘图中的初次暂定直线，即暂定输电线；C：获取图像中各个像素点的颜色信息，根据输电线颜色信息及
设定的颜色信息阈值，判断图像中各个像素点是否为与输电线颜色相同或相近的像素点，并保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点；D：通过将步骤B中得到的初次暂定直线中的像素点与步骤C中得到的所有与输电线颜色相同或相近的像素点进行对比，对图像边缘图中的干扰直线进行首次滤除，得到图像边缘图中的二次暂定直线，并对二次暂定直线中的不完整部分进行补充，得到图像边缘图中的三次暂定直线；再利用三次暂定直线的长度判断该三次暂定直线是否为干扰直线，并对图像边缘图中的干扰直线进行再次滤除，最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确定输电线，以及确定直线的位置；干扰直线分为两种，一是指初次暂定直线中，与输电线颜色既不相同也不相近的像素点所组成的初次暂定直线；二是指三次暂定直线中，所有长度小于设定阈值时的三次暂定直线；E：根据步骤D中得到的确定直线的位置，确定输电线的传输方向以及线宽；F：设计滑动窗口在确定直线上沿输电线传输的方向分别统计每个滑动窗口内输电线像素点的梯度方向，并统计每个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差，制成统计直方图，若某个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差大于设定的梯度方差阈值，则判定该滑动窗口所在区域内存在散股隐患；若有连续若干个滑动窗口都存在散股隐患,那么判定这若干个滑动窗口组成的区域确定存在散股故障；G：根据步骤F确定散股故障区域在图像中所对应的位置，并对该区域位置进行标记，沿输电线标记出该根输电线上的确定发生散股
故障的区域的个数。步骤A中，选取80作为低阈值，选取150作为高阈值，对图像进行Canny边缘检测。步骤B中，Hough变化检测法采用OPENCV2.4.4函数库中的概率Hough变换函数。步骤C中，设定输电线颜色信息,并以设定的输电线颜色信息计算出颜色信息阈值，然后分别计算图像中各个像素点与灰度轴的夹角，当夹角大于颜色信息阈值时，判定该像素点不是与输电线颜色相近或相同的像素点，当夹角小于等于颜色信息阈值时，判定该像素点是与输电线颜色相近或相同的像素点，保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点，并得到对应的二值图像。步骤C中，设输电线上各个像素与RGB颜色空间中的灰度轴的夹角小于5°，即夹角的余弦值大于0.996，以余弦值为0.996作为颜色信息阈值；然后分别计算图像中各个像素点与灰度轴的夹角，记像素点的颜色为(R,G,B)，则夹角的余弦值计算公式为若像素点与灰度轴夹角的余弦值大于阈值0.996，则判定该像素点不是与输电线颜色相近或相同的像素点；若像素点与彩色空间灰度轴夹角的余弦值小于等于阈值0.996，则判定该像素点是与输电线颜色相近或相同的像素点；然后保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点，并得到对应的二值图像，二值图像中的白色点为可能属于输电线的像素点，黑色点为无关的点。步骤D中，在对二次暂定直线中的不完整部分进行补充时，对处
于同一直线上且存在间隔的多条二次暂定直线，若这多条二次暂定直线上的像素点80％以上的像素点的颜色特点都与输电线像素点的颜色特点相同或相近，且间隔部分也含有超过间断长度一半的像素点与输电线像素点的颜色特点相同或相近的像素点，则认为这多条二次暂定直线属于同一输电线，其间隔部分为二次暂定直线中的不完整部分，并利用与输电线像素点的颜色特点相同或相近的像素点对间隔部分进行补充，最终形成三次暂定直线。步骤D中，利用输电线为贯穿整幅图像的长直线的特点，若三次暂定直线的长度小于图像短边的二分之一时，则判断此三次暂定直线为干扰直线并进行滤除，最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确定输电线。步骤F中，采用5个像素点长且宽为输电线线宽2倍的滑动窗口进行扫描。步骤F中，梯度方差阈值为400。本专利技术利用整合图像的颜色信息和边缘信息，对电力线的边缘进行了加强，使得电力线边缘的检测比原本只使用单一的梯度信息进行的检测更健壮更准确更完整。基于图像的颜色信息，可以很大程度上排除形状类似于电力线但颜色不一致的背景信息，能在较为复杂的背景环境下完整的检测出输电线。通过对检测出的输电线进行扫描建立统计直方图，根据其沿线上像素点梯度变化的直方图分布特性可以准确地检测出输电线散股故障。与现有技术相比，本专利技术基于图像的颜色信息和梯度方差统计直
方图，结合了边缘梯度信息，以形状和颜色两种特性来确定输电线的位置，减小了由于传统边缘检测算法得到的边缘不完整带来的影响，使得检测结果更加准确稳定，并可大幅度降低除复杂背景带来的干扰，使输电线散股的判断更加健壮，降低了误判和错判。附图说明图1为本专利技术的流程示意图；图2为经Canny边缘检测和Hough变化检测后获取的图像边缘图；图3为对原图进本文档来自技高网...

【技术保护点】
输电线路散股故障检测方法，其特征在于，依次对组成输电线检测视频的各帧图像执行以下步骤：A：按照设定的边缘检测阈值，对图像进行Canny边缘检测获取图像边缘图；B：利用Hough变化检测法对图像边缘图进行检测，得到图像边缘图中的初次暂定直线，即暂定输电线；C：获取图像中各个像素点的颜色信息，根据输电线颜色信息及设定的颜色信息阈值，判断图像中各个像素点是否为与输电线颜色相同或相近的像素点，并保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点；D：通过将步骤B中得到的初次暂定直线中的像素点与步骤C中得到的所有与输电线颜色相同或相近的像素点进行对比，对图像边缘图中的干扰直线进行首次滤除，得到图像边缘图中的二次暂定直线，并对二次暂定直线中的不完整部分进行补充，得到图像边缘图中的三次暂定直线；再利用三次暂定直线的长度判断该三次暂定直线是否为干扰直线，并对图像边缘图中的干扰直线进行再次滤除，最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确定输电线，以及确定直线的位置；干扰直线分为两种，一是指初次暂定直线中，与输电线颜色既不相同也不相近的像素点所组成的初次暂定直线；二是指三次暂定直线中，所有长度小于设定阈值时的三次暂定直线；E：根据步骤D中得到的确定直线的位置，确定输电线的传输方向以及线宽；F：设计滑动窗口在确定直线上沿输电线传输的方向分别统计每个滑动窗口内输电线像素点的梯度方向，并统计每个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差，制成统计直方图，若某个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差大于设定的梯度方差阈值，则判定该滑动窗口所在区域内存在散股隐患；若有连续若干个滑动窗口都存在散股隐患,那么判定这若干个滑动窗口组成的区域确定存在散股故障；G：根据步骤F确定散股故障区域在图像中所对应的位置，并对该区域位置进行标记，沿输电线标记出该根输电线上的确定发生散股故障的区域的个数。...

【技术特征摘要】
2015.04.29 CN 20151021045081.输电线路散股故障检测方法，其特征在于，依次对组成输电线检测视频的各帧图像执行以下步骤：A：按照设定的边缘检测阈值，对图像进行Canny边缘检测获取图像边缘图；B：利用Hough变化检测法对图像边缘图进行检测，得到图像边缘图中的初次暂定直线，即暂定输电线；C：获取图像中各个像素点的颜色信息，根据输电线颜色信息及设定的颜色信息阈值，判断图像中各个像素点是否为与输电线颜色相同或相近的像素点，并保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点；D：通过将步骤B中得到的初次暂定直线中的像素点与步骤C中得到的所有与输电线颜色相同或相近的像素点进行对比，对图像边缘图中的干扰直线进行首次滤除，得到图像边缘图中的二次暂定直线，并对二次暂定直线中的不完整部分进行补充，得到图像边缘图中的三次暂定直线；再利用三次暂定直线的长度判断该三次暂定直线是否为干扰直线，并对图像边缘图中的干扰直线进行再次滤除，最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确定输电线，以及确定直线的位置；干扰直线分为两种，一是指初次暂定直线中，与输电线颜色既不相同也不相近的像素点所组成的初次暂定直线；二是指三次暂定直线中，所有长度小于设定阈值时的三次暂定直线；E：根据步骤D中得到的确定直线的位置，确定输电线的传输方向以及线宽；F：设计滑动窗口在确定直线上沿输电线传输的方向分别统计每个滑动窗口内输电线像素点的梯度方向，并统计每个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差，制成统计直方图，若某个滑动窗口内输电线像素点的梯度值方差大于设定的梯度方差阈值，则判定该滑动窗口所在区域内存在散股隐患；若有连续若干个滑动窗口都存在散股隐患,那么判定这若干个滑动窗口组成的区域确定存在散股故障；G：根据步骤F确定散股故障区域在图像中所对应的位置，并对该区域位置进行标记，沿输电线标记出该根输电线上的确定发生散股故障的区域的个数。2.根据权利要求1所述的输电线路散股故障检测方法，其特征在于：所述的步骤A中，选取80作为低阈值，选取150作为高阈值，对图像进行Canny边缘检测。3.根据权利要求1所述的输电线路散股故障检测方法，其特征在于：所述的步骤B中，Hough变化检测法采用OPENCV2.4.4函数库中的概率Hough变换函数。4.根据权利要求1所述的输电线路散股故障...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小斐，郭志民，郭祥富，吴博，万迪明，杨磊，谭磊，毛泰奇，胡军星，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：河南;41