一种采用无人机的电线巡检方法技术

本发明专利技术涉及数据处理领域，具体涉及一种采用无人机的电线巡检方法，获取包含电线的图像；根据所述包含电线的图像，得到包含电线的图像对应霍夫空间；根据获取得到对应的霍夫空间，得到霍夫空间中高亮点对应的直线理想值，根据霍夫空间中高亮点对应的直线理想值，得到当前霍夫空间中两个高亮点需要判断直线相交的必要性，根据判断直线是否相交的必要性，得到最终的无人机飞行角度，完成无人机角度调整。即本发明专利技术的方案能够基于获取霍夫空间，对电线的巡检，防止电线巡检出现漏检，进而实现电线巡检。电线巡检。电线巡检。

【技术实现步骤摘要】
一种采用无人机的电线巡检方法


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体涉及一种采用无人机的电线巡检方法。

技术介绍

[0002]在电线巡检中，由于电线错落复杂，导致电线漏检。当电线漏检时，如果电线存在老化，可能会导致电线短路，轻者影响用电户的正常使用，重者产生火灾导致安全事故，所以对电线全面巡检十分必要。
[0003]其中在采用无人机进行电线巡检时，现有无人机只能依据电线轨迹进行固定方向的电线图像采集，但是电线可能出现重叠遮挡，导致无人机在进行电线巡检时，容易发生漏检，所以无人机巡检中需要调整拍摄角度，以防止在对电线巡检时，出现漏检情况。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种采用无人机的电线巡检方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术的一种采用无人机的电线巡检方法，包括以下步骤：步骤一，获取得到无人机电线巡检时所采集包含电线的图像，得到无人机电线巡检时所采集包含电线的二值图像；步骤二，根据所述包含电线的二值图像，得到包含电线的图像所对应霍夫空间；根据所述霍夫空间，得到霍夫空间中高亮点对应的直线理想值；步骤三，根据霍夫空间中高亮点对应的直线理想值，得到霍夫空间中任意两高亮点之间所需判断直线相交的必要性；步骤四，根据判断两高亮对应直线是否相交的必要性，得到最终的无人机飞行角度，完成无人机角度调整；获取直线相交的必要性的过程为：获取任意两个高亮点在霍夫空间中的角度值和距离值；根据所述比值、角度值以及距离值，计算任意两高亮点对应直线相交的必要性。
[0005]进一步的，所述直线相交的必要性为：其中，表示当前第k个高亮点为电线的可能性，表示当前第n个高亮点为电线的可能性，分别为霍夫空间中第k个高亮点之间的角度值和距离值，分别为霍夫空间中第n个高亮点之间的角度值和距离值，x为当前相加模组采集图像分辨率对应的图像的长度值。
[0006]进一步的，在得到电线图像对应的霍夫空间之前，还包括对无人机电线巡检时所
采集电线图像进行分割，得到包含电线的二值图像。
[0007]进一步的，得到霍夫空间中高亮点对应的直线理想值的过程为：统计在霍夫空间中值大于等于阈值r的点，作为霍夫空间中的高亮点；随机选取一个高亮点，统计该高亮点在二值图像中理想的像素点个数与当前霍夫空间中该高亮点对应的值之间的比值，作为霍夫空间中高亮点对应的直线理想值。
[0008]进一步的，在得到电线图像对应的霍夫空间之前，还包括对无人机电线巡检时所采集电线图像进行分割，得到包含电线的二值图像。
[0009]进一步的，根据当前霍夫空间中任意两高亮点对应直线是否相交的必要性，得到最终的无人机飞行角度的过程为：建立完全无向图，以霍夫空间中每一个高亮点为一个顶点，将两个高亮点之间计算的相交的必要性作为两个顶点之间的连线权值，得到完全无向图的图结构。
[0010]进一步的，对得到的完全无向图采用谱聚类的算法进行二分类，进而求取两个类别内的平均值边权值，筛选出具有高边权值的类别，然后计算高边权值的类别内所有高亮点之间的相交距离值；选择高边权值的类别内所有高亮点之间的相交距离值L的最短距离值，并获取最短距离值在二值图像中的所对应的交点位置坐标，根据交点坐标进行调整无人机飞行角度。
[0011]本专利技术的有益效果：本专利技术的方案，在采集到包含电线的图像后，通过得到包含的电线图像在霍夫空间中的高亮点特征，可得到两个高亮点之间判断相交的必要性，减少了计算量，为在需要转向情况时，降低时间延迟，提供额外多余的无人机调整时间，防止无人机撞到电线；并在得到计算相交必要性时，也防止出现两高亮点对应直线的最终交点出现过远的情况，使得获取最终两直线交点的位置稳定；进而根据交点位置进行无人转向，防止电线巡检出现漏检，进而实现电线巡检。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0013]图1是本专利技术的一种采用无人机的电线巡检方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0014]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术的方案，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0015]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0016]具体地，对本专利技术提供的一种采用无人机的电线巡检方法进行介绍，请参阅图1所
示，包括以下步骤：步骤一，获取得到无人机电线巡检时所采集包含电线的图像，得到无人机电线巡检时所采集包含电线的二值图像；步骤二，根据所述包含电线的二值图像，得到包含电线的图像所对应霍夫空间；根据所述霍夫空间，得到霍夫空间中高亮点对应的直线理想值；步骤三，根据霍夫空间中高亮点对应的直线理想值，得到霍夫空间中任意两高亮点之间所需判断直线相交的必要性；步骤四，根据判断两高亮对应直线是否相交的必要性，得到最终的无人机飞行角度，完成无人机角度调整。
[0017]本实施例中通过无人机相机模块，采集得到包含电线的图像；具体地，由于无人机在飞行过程中，可由相机模组拍摄得到电线图像。根据无人机采集得到包含电线的图像，得到对应包含电线的二值图像。
[0018]本实施例中在得到电线图像时，为了便于对电线分析，需要对图像进行分割，得到具有电线的图像分割结果，得到电线图像的二值图像。
[0019]由于无人在拍摄过程中，背景变化大，电线比较细干扰多，导致在对电线图像进行电线分割时，通过现有大津阈值分割方法的图像分割效果并不太好，在分割后仍然后具有较大的噪声干扰，因此需要对分割后的图像进行后续分析。
[0020]本实施例中对二值图像通过Hough算法，得到电线二值图像对应的霍夫空间。
[0021]本实施例中，在得到霍夫空间后，通过Hough空间中的高亮点来寻找采集图像中的电线，但由于无人机在对电线巡检时，所拍摄图像背景复杂，导致分割所得二值图像得噪声较多，所以霍夫空间中会存在较多非电线所形成的高亮点，进而影响高亮点对应直线是否为电线的判断。因此，在对电线进行相交判断时，由于霍夫空间中的亮点过多，会导致存在计算量过大问题。
[0022]所以设定阈值r,将霍夫空间中的亮度相对较大的值筛选出来，如果霍夫空间中的亮度值小于阈值r，则认为是噪声所产生的高亮点，如果大于等于r,则认为存在由高亮点产生电线的可能性且可能性较大。
[0023]在霍夫空间中获取亮度值大于等于阈值r的点共有K个，即得到K个高亮点。如果K个高亮点中的第k个高亮点为电线，并由于电线在巡本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种采用无人机的电线巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取得到无人机电线巡检时所采集包含电线的图像，得到无人机电线巡检时所采集包含电线的二值图像；步骤二，根据所述包含电线的二值图像，得到包含电线的图像所对应霍夫空间；根据所述霍夫空间，得到霍夫空间中高亮点对应的直线理想值；步骤三，根据霍夫空间中高亮点对应的直线理想值，得到当前霍夫空间中任意两高亮点之间所需判断直线相交的必要性；步骤四，根据判断两高亮对应直线是否相交的必要性，得到最终的无人机飞行角度，完成无人机角度调整；获取直线相交的必要性的过程为：获取任意两个高亮点在霍夫空间中的角度值和距离值；根据所述比值、角度值以及距离值，计算任意两高亮点对应直线相交的必要性。2.根据权利要求1所述的一种采用无人机的电线巡检方法，其特征在于，所述直线相交的必要性为：其中，表示当前第k个高亮点为电线的可能性，表示当前第n个高亮点为电线的可能性，分别为霍夫空间中第k个高亮点之间的角度值和距离值，分别为霍夫空间中第n个高亮点之间的角度值和距离值，x为当前相加模组采集图像分辨率对应的图像的长度值。3.根据权利要求1所述的一种采用无人机的电线巡检方法，其特征在于，在得到电线图像对应的霍夫空间之前，还包括对...

【专利技术属性】
技术研发人员：李彩霞，
申请(专利权)人：南通荣茂电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：