一种通过无人机对电缆线进行巡检的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种通过无人机对电缆线进行巡检的方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过无人机在相应电缆线两侧进行巡检并获取对应的图像信息，通过对两次获取到的图像信息中的树木与电缆线进行位置比对以确定是否存在树木遮挡电缆线的情况，通过两次巡检大大提高了识别树木是否电缆线遮挡的准确性，能够更好的辅助巡检人员进行安全排查。

【技术实现步骤摘要】
一种通过无人机对电缆线进行巡检的方法及装置
本申请实施例涉及巡检
，尤其涉及一种通过无人机对电缆线进行巡检的方法及装置。
技术介绍
目前，在野外的电缆线由于长期暴露会出现一定的损毁；损毁的情况有很多种：第一种是风吹日晒造成的外层绝缘线老旧，从而产生电缆线的损毁；第二种是由于处于户外相对暴露，当出现大风天时，会出现砂石或者其他不明飞行物体对电缆线产生损坏；第三种是有些电缆线架设于野外森林中，虽然其位置设置相对较高，但是也会存在长势较好的树木，当相应的树木超过一定高度时，会对电缆线产生一定的干扰，严重的会造成电缆线断开并产生火花，从而森林产生毁灭性的影响。因此，设计一种能够准确判断树木是否对电缆线产生影响的方案成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种通过无人机对电缆线进行巡检的方法及装置，能够通过无人机在相应电缆线两侧进行巡检并获取对应的图像信息，通过对两次获取到的图像信息中的对象进行位置比对以确定是否存在树木遮挡电缆线的情况，通过两次巡检大大提高了识别的准确性，能够更好的辅助巡检人员进行安全排查。在第一方面，本申请实施例提供了一种通过无人机对电缆线进行巡检的方法，包括：获取在第一巡检路线上通过无人机拍摄到的第一图像信息；当在所述第一图像信息检测到第一对象和第二对象时，采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第一图像信息识别得到与所述第一对象对应的第一位置和与所述第二对象对应的第二位置；所述第一对象包括电缆线，所述第二对象包括树；根据所述第一位置以及所述第二位置确定第一对象和第二对象的第一空间位置关系；获取在第二巡检路线上通过无人机拍摄到的第二图像信息；所述第一巡检路线与第二巡检路线位于电缆线两侧；当在所述第二图像信息检测到第三对象和第四对象时，采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第二图像信息识别得到与所述第三对象对应的第三位置和与所述第四对象对应的第四位置，所述第三对象包括电缆线，所述第四对象包括树；根据所述第三位置以及所述第四位置确定第三对象和第四对象的第二空间位置关系；根据所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系以确定是否进行预警操作。进一步的，所述第一空间位置关系包括树与电缆线是否重叠，所述第二空间位置关系包括树与电缆电是否重叠；对应的，所述根据所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系以确定是否进行预警操作，包括：当所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系均为树与电缆线重叠时，则发送预警信息至相应的智能终端。进一步的，所述根据所述第一位置以及所述第二位置确定第一对象和第二对象的第一空间位置关系，包括：根据所述第一位置对所述第一对象所在区域进行图像补全，并获取图像补全后第一对象的第一像素点集合；根据所述第二位置获取第二对象所处区域的第二像素点集合；根据所述第一像素点集合与所述第二像素点集合确定是否存在重叠区域；所述根据所述第三位置以及所述第四位置确定第三对象和第四对象的第二空间位置关系，包括：根据所述第三位置对所述第三对象所在区域进行图像补全，并获取图像补全后第三对象的第三像素点集合；根据所述第四位置获取第四对象所处区域的第四像素点集合；根据所述第三像素点集合与所述第四像素点集合确定是否存在重叠区域。进一步的，所述第一空间位置关系包括第一距离，所述第一距离为通过所述第一图像信息得到的树与电缆线的距离，所述第二空间位置关系包括第二距离，所述第二距离为通过所述第二图像信息得到的树与电缆线的距离；对应的，所述根据所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系以确定是否进行预警操作，包括：当所述第一距离和所述第二距离均小于预设距离时，则发送预警信息至相应的智能终端。进一步的，所述采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第一图像信息识别得到与所述第一对象对应的第一位置和与所述第二对象对应的第二位置，包括：采用训练后的神经网络模型对所述第一图像信息进行检测得到相应的特征图；将所述特征图输入至区域生成网络进行图像扫描得到多个感兴趣区域；对多个所述感兴趣区域进行分类以及位置回归；对进行所述分类以及位置回归之后的感兴趣区域执行感兴趣区域校准以得到的识别特征图；所述识别特征图包括固定大小的特征图；将所述识别特征图输入至预测器进行检测以得到所述第一对象和第二对象的分类识别结果、与所述第一对象对应的第一位置和与所述第二对象对应的第二位置；所述采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第二图像信息识别得到与所述第三对象对应的第三位置和与所述第四对象对应的第四位置，包括：采用训练后的神经网络模型对所述第二图像信息进行检测得到相应的特征图；将所述特征图输入至区域生成网络进行图像扫描得到多个感兴趣区域；对多个所述感兴趣区域进行分类以及位置回归；对进行所述分类以及位置回归之后的感兴趣区域执行感兴趣区域校准以得到的识别特征图；所述识别特征图包括固定大小的特征图；将所述识别特征图输入至预测器进行检测以得到所述第三对象和第四对象的分类识别结果、与第三对象对应的第三位置和与第四对象对应的第四位置。进一步的，所述第一巡检路线与所述第二巡检路线平行，所述第一巡检路线与电缆线平行。进一步的，所述第一巡检路线与所述第二巡检路线的方向相反。在第二方面，本申请实施例提供了一种通过无人机对电缆线进行巡检的装置，包括：第一获取模块：用于获取在第一巡检路线上通过无人机拍摄到的第一图像信息；第一识别模块：用于当在所述第一图像信息检测到第一对象和第二对象时，采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第一图像信息识别得到与所述第一对象对应的第一位置和与所述第二对象对应的第二位置；所述第一对象包括电缆线，所述第二对象包括树；第一确定模块：用于根据所述第一位置以及所述第二位置确定第一对象和第二对象的第一空间位置关系；第二获取模块：用于获取在第二巡检路线上通过无人机拍摄到的第二图像信息；所述第一巡检路线与第二巡检路线位于电缆线两侧；第二识别模块：用于当在所述第二图像信息检测到第三对象和第四对象时，采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第二图像信息识别得到与所述第三对象对应的第三位置和与所述第四对象对应的第四位置，所述第三对象包括电缆线，所述第四对象包括树；第二确定模块：用于根据所述第三位置以及所述第四位置确定第三对象和第四对象的第二空间位置关系；预警模块：用于根据所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系以确定是否进行预警操作。在第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：存储器以及一个或多个处理器；所述存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的通过无人机对电缆线进行巡检的方法。在第四方面，本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通过无人机对电缆线进行巡检的方法，其特征在于，包括：/n获取在第一巡检路线上通过无人机拍摄到的第一图像信息；/n当在所述第一图像信息检测到第一对象和第二对象时，采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第一图像信息识别得到与所述第一对象对应的第一位置和与所述第二对象对应的第二位置；所述第一对象包括电缆线，所述第二对象包括树；/n根据所述第一位置以及所述第二位置确定第一对象和第二对象的第一空间位置关系；/n获取在第二巡检路线上通过无人机拍摄到的第二图像信息；所述第一巡检路线与第二巡检路线位于电缆线两侧；/n当在所述第二图像信息检测到第三对象和第四对象时，采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第二图像信息识别得到与所述第三对象对应的第三位置和与所述第四对象对应的第四位置，所述第三对象包括电缆线，所述第四对象包括树；/n根据所述第三位置以及所述第四位置确定第三对象和第四对象的第二空间位置关系；/n根据所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系以确定是否进行预警操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种通过无人机对电缆线进行巡检的方法，其特征在于，包括：
获取在第一巡检路线上通过无人机拍摄到的第一图像信息；
当在所述第一图像信息检测到第一对象和第二对象时，采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第一图像信息识别得到与所述第一对象对应的第一位置和与所述第二对象对应的第二位置；所述第一对象包括电缆线，所述第二对象包括树；
根据所述第一位置以及所述第二位置确定第一对象和第二对象的第一空间位置关系；
获取在第二巡检路线上通过无人机拍摄到的第二图像信息；所述第一巡检路线与第二巡检路线位于电缆线两侧；
当在所述第二图像信息检测到第三对象和第四对象时，采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第二图像信息识别得到与所述第三对象对应的第三位置和与所述第四对象对应的第四位置，所述第三对象包括电缆线，所述第四对象包括树；
根据所述第三位置以及所述第四位置确定第三对象和第四对象的第二空间位置关系；
根据所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系以确定是否进行预警操作。


2.根据权利要求1所述的通过无人机对电缆线进行巡检的方法，其特征在于，所述第一空间位置关系包括树与电缆线是否重叠，所述第二空间位置关系包括树与电缆电是否重叠；
对应的，所述根据所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系以确定是否进行预警操作，包括：
当所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系均为树与电缆线重叠时，则发送预警信息至相应的智能终端。


3.根据权利要求2所述的通过无人机对电缆线进行巡检的方法，其特征在于，所述根据所述第一位置以及所述第二位置确定第一对象和第二对象的第一空间位置关系，包括：
根据所述第一位置对所述第一对象所在区域进行图像补全，并获取图像补全后第一对象的第一像素点集合；
根据所述第二位置获取第二对象所处区域的第二像素点集合；
根据所述第一像素点集合与所述第二像素点集合确定是否存在重叠区域；
所述根据所述第三位置以及所述第四位置确定第三对象和第四对象的第二空间位置关系，包括：
根据所述第三位置对所述第三对象所在区域进行图像补全，并获取图像补全后第三对象的第三像素点集合；
根据所述第四位置获取第四对象所处区域的第四像素点集合；
根据所述第三像素点集合与所述第四像素点集合确定是否存在重叠区域。


4.根据权利要求1所述的通过无人机对电缆线进行巡检的方法，其特征在于，所述第一空间位置关系包括第一距离，所述第一距离为通过所述第一图像信息得到的树与电缆线的距离，所述第二空间位置关系包括第二距离，所述第二距离为通过所述第二图像信息得到的树与电缆线的距离；
对应的，所述根据所述第一空间位置关系和所述第二空间位置关系以确定是否进行预警操作，包括：
当所述第一距离和所述第二距离均小于预设距离时，则发送预警信息至相应的智能终端。


5.根据权利要求1所述的通过无人机对电缆线进行巡检的方法，其特征在于，所述采用训练后的掩膜局部神经网络模型对所述第一图像信息识别得到与所述第一对象对应的第一位置和与所述第二对象对应的第二位置，包括：
采用训练后的神经网络模型对所述第一图像信息进行检测得到相应的特征图；
将所述特征图...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓立邦，
申请(专利权)人：广东智媒云图科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44