一种输电线路监控设备偏移检测方法技术

本发明专利技术涉及输电线路检修领域，具体涉及一种输电线路监控设备偏移检测方法。针对输电线路通道的监控设备，通过检测当前设备的异常状态，来判断设备偏移的程度。具体设计用特征点匹配算法和全图的轮廓对比算法判断当前检测图和标准样图之间的偏移程度，通过标注流动的场景、水印和感兴趣区域来进行图像对比，计算偏移距离。标注的流动场景信息和水印区域进行抹除，排除干扰因素，以至于可以留下固定的目标特征做对比，感兴趣区域对其提取特征点，并进行特征匹配。本发明专利技术在输电线路设备检测时，可以迅速的检测到当前监控设备的偏移状态，并进行偏移预警。进行偏移预警。进行偏移预警。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路监控设备偏移检测方法


[0001]本专利技术涉及输电线路检修
，具体涉及一种输电线路监控设备偏移检测方法。

技术介绍

[0002]随着输电线路检修技术的升级，通过前端设备抓拍图像来进行远程的监控和巡查的输电线路通道可视化远程巡视被广泛应用。监控设备的运行状态值得重点关注，是技术和系统正常运行的基础。但是由于输电线路的特殊性，监控设备的检测成本较大和人力资源的不足，导致受外界因素影响的设备偏移问题很难即使被发现，影响输电线路远程监控系统的正常运行。
[0003]中国专利申请201410606800.8公开了一种基于全景图的电力杆塔维护与预警系统，该系统采用sobel算子和canny算子去并集提取特征点，并分析位移差，可以得到更多的轮廓点去做特征匹配，但根据相似性度量很难去匹配较多的特征点，很难对变化幅度较小的局部区域进行分析。中国专利申请201710568690.4公开了一种基于GLOH描述子和GVF
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Snake模型的绝缘子覆冰检测方法，该方法利用GLOH描述子去提取特征点来定位绝缘子，然后利用GVF
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Snake模型去精确检测绝缘子的轮廓，虽然绝缘子轮廓的检测精度很高，但是运行时间很长，很难做到实时性。中国专利201510522451.6公开了一种输电线路航拍图像拼接方法，该方法利用ORB特征点进行特征匹配，通过匹配的多张图像计算坐标空间的变换矩阵，从而进行重合区域的加权融合，但该方法依然存在特征点匹配不足的问题，当遇到低质量图片或场景信息单一，边缘信息较少的图片，就无法通过ORB特征得到较多的匹配特征点。中国专利申请202010191701.3公开了一种基于曲线轮廓匹配的甲骨拓片缀合方法，该方法对甲骨拓片图像处理得到轮廓曲线图像，提取曲线轮廓的特征并基于相关性分析和拟合度分析相结合的曲线匹配算法来进行甲骨拓片图像匹配，可以较好的提高轮廓特征匹配的精度，更容易进行目标图像匹配，但该方法依赖于提取的曲线轮廓，当提取轮廓存在局部缺失的情况下，对于高精度的曲线轮廓匹配就很难达到较好的效果。中国专利201911263255.6公开了一种遥感图像滑坡目标约束性主动轮廓特征提取方法，该方法采用canny算子先提取一次全图的特征点，然后根据约束条件去筛选出滑坡区域轮廓，再通过canny算子二次提取边缘点去匹配滑坡区域的边缘轮廓；这种两次边缘提取的方法虽然可以更好的提取到目标轮廓，提升了匹配精度，但重复提取的过程肯定增加了运行时长和资源消耗。
[0004]因此，如何提供一种简单、可靠的输电线路设备偏移检测方法，为保障远程监控的正常进行提供技术支撑，是目前本领域技术人员亟待解决的问题之一。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种输电线路设备偏移检测方法，该方法能够快速地检测出当前监控设备的偏移程度，在复杂场景下也有较高的检测准确性。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
[0007]一种输电线路监控设备偏移检测方法，该方法包括以下步骤：
[0008]S1、从现场监控设备拍摄的固定线路的输电场景图片中选取一张作为样图，在样图中标注出干扰区域和感兴趣区域，将标注后的样图作为标准对比图片。
[0009]S2、从标准对比图片中获取设备名和标注信息，将待检测图片的相关信息与标准对比图片进行匹配(具体地说，是将待检测图片和标准对比图片的设备号信息进行匹配，判断是不是同一个设备的场景图片)，在待检测图片中标注出干扰区域和感兴趣区域，并根据标准对比图片中的标注信息，将待检测图片和标准对比图片中的干扰区域抹除。将待检测图片和标准对比图片的干扰区域抹除，是为了便于后续提取轮廓后的对比，提高对比效率和准确性。
[0010]S3、分别对标准对比图片和待检测图片的感兴趣区域进行特征点提取，并对提取到的标准对比图片的特征点和待检测图片的特征点进行特征点匹配。
[0011]S4、计算比对匹配特征点的欧氏距离，根据设定的欧氏距离阈值过滤掉匹配程度较低的特征点，剩余的特征点构成匹配特征点集合。
[0012]S5、若匹配特征点集合中的特征点的数量小于设定的特征点数量阈值，则执行步骤S6；若匹配特征点集合中的特征点的数量不大于设定的特征点数量阈值，则特征点匹配正常，先根据特征点坐标计算每个匹配特征点的欧式距离，并求得匹配特征点集合中全部特征点的欧氏距离的平均值，再对平均值进行归一化处理后，与预先设定阈值比对，计算待检测图片的特征点的偏移距离。
[0013]S6、采用Canny算法对经步骤S5处理后的标准对比图片和待检测图片进行边缘化处理，提取标准对比图片和待检测图片的全局轮廓，并采用皮尔森相关性计算方法计算标准对比图片的全局轮廓与待检测图片的全局轮廓的轮廓差异值。
[0014]进一步的，所述干扰区域为具有流动性场景信息的区域，所述感兴趣区域为固定不变且特征明显的目标区域。
[0015]进一步的，所述的“在样图中标注出干扰区域和感兴趣区域，将标注后的样图作为标准对比图片”，其具体包括：采用labelme标注软件对样图的干扰区域进行多边形标注，对样图的感兴趣区域进行矩形标注，生成对应的标注json文件，标注后的样图作为标准对比图片。
[0016]进一步的，所述的“从标准对比图片中获取设备名和标注信息，将待检测图片的相关信息与标准对比图片进行匹配，在待检测图片中标注出干扰区域和感兴趣区域，并根据标准对比图片中的标注信息，将待检测图片中的干扰区域抹除”，其具体包括：从标注json文件中读取设备名和标注信息，匹配待检测图片的相关信息，根据样图中标注的多边形的坐标值计算出多边形的最小内接矩形，并根据最小内接矩形的位置信息，在待检测图片的相应位置处填充极值像素，将待检测图片中的干扰区域抹除。
[0017]进一步的，所述的“分别对标准对比图片和待检测图片的感兴趣区域进行特征点提取，并对提取到的标准对比图片的特征点和待检测图片的特征点进行特征点匹配；”，其具体包括以下步骤：
[0018]S31、采用ORB算法中的FAST特征点算法分别对标准对比图片和待检测图片中的感兴趣区域进行特征点提取。
[0019]S32、采用ORB算法中的knn方法对步骤S31提取的特征点进行特征点匹配。
[0020]进一步的，所述的“计算比对匹配特征点的欧氏距离，根据设定的欧氏距离阈值过滤掉匹配程度较低的特征点，剩余的特征点构成匹配特征点集合；”，其具体包括以下步骤：
[0021]S41、计算比对匹配特征点的欧氏距离。
[0022]S42、根据设定的欧氏距离阈值，过滤掉匹配程度低的特征点，剩余的相似程度大的匹配特征点构成匹配特征点集合。
[0023]进一步的，所述的“采用Canny算法对经步骤S5处理后的标准对比图片和待检测图片进行边缘化处理，提取标准对比图片和待检测图片的全局轮廓，并采用皮尔森相关性计算方法计算标准对比图片的全局轮廓与待检测图片的全局轮廓的轮廓差异值，根据轮廓差异值判定待检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路监控设备偏移检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、从现场监控设备拍摄的固定线路的输电场景图片中选取一张作为样图，在样图中标注出干扰区域和感兴趣区域，将标注后的样图作为标准对比图片；S2、从标准对比图片中获取设备名和标注信息，将待检测图片的相关信息与标准对比图片进行匹配，在待检测图片中标注出干扰区域和感兴趣区域，并根据标准对比图片中的标注信息，将待检测图片和标准对比图片中的干扰区域抹除；S3、分别对标准对比图片和待检测图片的感兴趣区域进行特征点提取，并对提取到的标准对比图片的特征点和待检测图片的特征点进行特征点匹配；S4、计算比对匹配特征点的欧氏距离，根据设定的欧氏距离阈值过滤掉匹配程度较低的特征点，剩余的特征点构成匹配特征点集合；S5、若匹配特征点集合中的特征点的数量小于设定的特征点数量阈值，则执行步骤S6；若匹配特征点集合中的特征点的数量不大于设定的特征点数量阈值，则特征点匹配正常，先根据特征点坐标计算每个匹配特征点的欧式距离，并求得匹配特征点集合中全部特征点的欧氏距离的平均值，再对平均值进行归一化处理后，与预先设定阈值比对，计算待检测图片的特征点的偏移距离；S6、采用Canny算法对经步骤S5处理后的标准对比图片和待检测图片进行边缘化处理，提取标准对比图片和待检测图片的全局轮廓，并采用皮尔森相关性计算方法计算标准对比图片的全局轮廓与待检测图片的全局轮廓的轮廓差异值。2.根据权利要求1所述的一种输电线路监控设备偏移检测方法，其特征在于：所述干扰区域为具有流动性场景信息的区域，所述感兴趣区域为固定不变且特征明显的目标区域。3.根据权利要求1所述的一种输电线路监控设备偏移检测方法，其特征在于：所述的“在样图中标注出干扰区域和感兴趣区域，将标注后的样图作为标准对比图片”，其具体包括：采用labelme标注软件对样图的干扰区域进行多边形标注，对样图的感兴趣区域进行矩形标注，生成对应的标注json文件，标注后的样图作为标准对比图片。4.根据权利要求3所述的一种输电线路监控设备偏移检测方法，其特征在于：所述的“从标准对比图片中获取设备名和标注信息，将待检测图片的相关信息与标准对比图片进行匹配，在待检测图片中标注出干扰区域和感兴趣区域，并根据标准对比图片中的标注信息，将待检测图片中的干扰区域抹除”，其具体包括：从标注json文件中读取设备名和标注信息，匹配待检测图片的相关信息，根据样图中标注的多边形的坐标值计算出多边形的最小内接矩形，并根据最小内接矩形的位置信息，在待检测图片的相应位置处填充极值像素，将待检测图片中的干扰区域抹除。5.根据权利要求4所述的一种输电线路监控设备偏移检测方法，其特征在于：所述的“分别对标准对比图片和待检测图片的感兴...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐鹏翱，范开鹏，张轩轩，高军，
申请(专利权)人：智洋创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：