一种电力线路巡检检测方法及系统技术方案

本发明专利技术属于电力图像检测相关技术领域，提供一种电力线路巡检检测方法及系统，通过获取拍摄点的三维点云数据获取定位信息，进而对在拍摄点处的无人机相机参数进行调整，通过参数调整后的相机重新获取巡检图像，提高了所获取图像的质量，此外，通过改进的YOLOv3网络作为缺陷检测网络，提高检测的精度。提高检测的精度。提高检测的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种电力线路巡检检测方法及系统


[0001]本专利技术属于电力图像检测相关
，尤其涉及一种电力线路巡检检测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]近年来，电力线路的检测逐渐向智能化方向发展，目前的电力线路的检测有利用无人机采集图像，并对图像进行识别检测。电力线路具有分布面积广，传输间距长，地形条件复杂多变等特点，利用无人机在拍照过程中由于拍摄目标区域、角度、方位等因素的变化，导致对目标区域内目标部件所拍摄的图像质量并不理想，从而导致对无人机所拍摄的图像进行检测识别准确率低的问题。此外，现有基于深度学习对电力线路巡检中的巡检目标进行检测的方法，如YOLOv算法，现有的YOLOv算法在提取特征时存在提取精度不足的问题，导致最终的检测结果不够准确。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供一种电力线路巡检检测方法及系统，通过获取拍摄点的三维点云数据获取定位信息，进而对在拍摄点处的无人机相机参数进行调整，通过参数调整后的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力线路巡检检测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取无人机在拍摄点下对应的三维点云数据得到对应的定位信息，并获取利用无人机相机在拍摄点下所拍摄的第一巡检图像；步骤2：利用所得到的定位信息确定第一巡检图像中巡检目标与无人机相机焦距的实际距离，基于所得到的实际距离调整相机的参数，基于参数调整后的无人机相机重新获取拍摄点下的第二巡检图像；步骤3：将获取的第二巡检图像输入至训练好的缺陷检测模型，输出缺陷检测结果。2.如权利要求1所述的一种电力线路巡检检测方法，其特征在于，在步骤2中，利用所得到的定位信息确定第一巡检图像中巡检目标与无人机相机焦距的实际距离，具体为：确定无人机相机的焦距中心、以及第一巡检图像中的巡检目标在第一巡检图像中对应的图像位置坐标；根据所获取的定位信息确定第一巡检图像中巡检目标图像位置坐标对应的世界位置坐标；根据相机焦距中心以及所得到的世界位置坐标，得到第一巡检图像中的巡检目标与无人机相机焦距中心的实际距离；根据所得到的第一巡检图像中的巡检目标与无人机相机焦距中心的实际距离对无人机参数进行调整，使后续无人机相机拍摄的第二巡检图像的相机焦距中心为巡检目标的中心。3.如权利要求2所述的一种电力线路巡检检测方法，其特征在于，无人机相机的焦距中心即为第一巡检图像的中心点，巡检目标在第一巡检图像中对应的图像位置坐标以其所在的目标矩形区域的中心点来表示。4.如权利要求1所述的一种电力线路巡检检测方法，其特征在于，所述缺陷检测模型结构为：以YOLOv3网络为主干网络，将YOLOv3网络的原始传输层、32
×
32下采样层和16
×
16的下采样层均替换为DenseNet，并在YOLOv3网络的第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李兆新，赵克，魏凌云，
申请(专利权)人：中国电建集团山东电力建设第一工程有限公司，
类型：发明
国别省市：