一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法及系统，通过对获取的绝缘子的第一巡检图像的拍摄环境判断是否为逆光环境，在逆光环境时通过所述第一巡检图像的测光区域以及对应的测光函数对相机参数进行调整，利用参数调整后的相机对待测绝缘子的第二巡检图像；通过第二巡检图像通过缺陷检测模型进行识别，从而提高了所用于检测的巡检图像的质量，提高后续绝缘子缺陷检测的精度

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法及系统


[0001]本专利技术属于绝缘子检测相关
，尤其涉及一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法及系统
。

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]绝缘子作为变压器
、
输配电线路等电网固定资产中的重要绝缘配件，对其进行缺陷检测的意义重大，目前的绝缘子的检测大部分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，利用无人机在对绝缘子拍照过程中由于拍摄目标区域
、
角度
、
方位等因素的变化，导致对目标区域内绝缘子所拍摄的图像存在过曝或欠曝的问题，从而导致对无人机所拍摄图像基于检测模型进行检测识别准确率低的问题
。

技术实现思路

[0004]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法及系统，通过对获取的绝缘子的第一巡检图像是否为逆光环境进行判断，为逆光环境时通过相机参数的调整重新获取绝缘子的巡检图像，从而提高用于缺陷检测的绝缘子巡检图像的质量，提高后续绝缘子检测准确率
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术的第一个方面提供一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法，包括：
[0006]获取利用无人机在拍摄点下所拍摄的待测绝缘子的第一巡检图像；
[0007]当第一巡检图像的拍摄环境为逆光环境时，通过所述第一巡检图像的测光区域以及对应的测光函数对相机参数进行调整，利用参数调整后的相机对待测绝缘子的第二巡检图像；
[0008]将第二巡检图像输入至训练好的缺陷检测模型，得到绝缘子的缺陷检测结果
。
[0009]本专利技术的第二个方面提供一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测系统，包括：
[0010]获取模块：获取利用无人机在拍摄点下所拍摄的待测绝缘子的第一巡检图像；
[0011]调整模块：当第一巡检图像的拍摄环境为逆光环境时，通过所述第一巡检图像的测光区域以及对应的测光函数对相机参数进行调整，利用参数调整后的相机对待测绝缘子的第二巡检图像；
[0012]检测模块：将第二巡检图像输入至训练好的缺陷检测模型，得到绝缘子的缺陷检测结果
。
[0013]本专利技术的第三个方面提供一种计算机设备，包括：处理器
、
存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行一种基于无人机巡
检的绝缘子缺陷检测方法
。
[0014]本专利技术的第四个方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法
。
[0015]以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
[0016]在本专利技术中，通过对获取的绝缘子的第一巡检图像的拍摄环境判断是否为逆光环境，在逆光环境时通过所述第一巡检图像的测光区域以及对应的测光函数对相机参数进行调整，利用参数调整后的相机对待测绝缘子的第二巡检图像；通过第二巡检图像通过缺陷检测模型进行识别，从而提高了所用于检测的巡检图像的质量，提高后续绝缘子缺陷检测的准确率
。
[0017]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到
。
附图说明
[0018]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定
。
[0019]图1为本专利技术实施例一中一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法是流程图
。
具体实施方式
[0020]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明
。
除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义
。
[0021]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式
。
[0022]在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合
。
[0023]实施例一
[0024]如图1所示，本实施例公开了一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法，包括：
[0025]步骤1：获取利用无人机在拍摄点下所拍摄的待测绝缘子的第一巡检图像；
[0026]步骤2：当第一巡检图像的拍摄环境为逆光环境时，通过所述第一巡检图像的测光区域以及对应的测光函数对相机参数进行调整，利用参数调整后的相机对待测绝缘子的第二巡检图像；
[0027]步骤3：将第二巡检图像输入至训练好的缺陷检测模型，得到绝缘子的缺陷检测结果
。
[0028]在本实施例步骤2中，将第一巡检图像转入颜色空间，提取亮度分量，将亮度分量作灰度直方图统计，处于逆光环境中的绝缘子区域的亮度值在整个第一巡检图像中是最小的，并且占据一定的空间
。
然后对直方图进行平滑滤波，根据预设阈值进行前景目标和背景目标的区分，将大于预设阈值的置为0，小于预设阈值的置为1；将二值图进行开运算，得到最大的前景目标区域；计算前景目标区域内置0区域的面积和前景区域总面积的比值，如果比值小于预设的比值阈值，则判断为处于逆光环境
。
[0029]其中，预设的阈值可为滤波后直方图上第一个明显的峰谷值
。
预设的比值阈值可根据需要进行设定，如
0.4
％
。
[0030]在本实施例步骤2中，利用预设的活动框在前景图像上进行移动，对移动后的当前活动框内的背景图像与前景图像之间的
IoU
进行计算，将
IoU
最大时所对应的活动框所在的区域为测光区域
。
[0031]具体的，在前景图像中生成一个预设的活动框，即一定长宽比的活动框，在前景图像中已识别的目标区域中进行移动，活动框每移动一次进行一次
IoU
值计算，进而确定当前窗口内背景区域和前景区域的占比，
IoU
值的计算为背景图像和前景图像的交并比，当交并比最大时的活动框对应的当前区域作为最终的测光区域
。
[0032]在本实施例中，通过测光函数对测光区域进行参数的调整，得到相机调整参数
。
测光函数采用直方图进行计算，将测光区域所对应的图像转换为灰度图，并对灰度图进行亮度数值的统计，如果统计的数值集中在小数值区域
(0
‑
50)
，则判断为欠曝；如果集中在大数字区域
(200
‑<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取利用无人机在拍摄点下所拍摄的待测绝缘子的第一巡检图像；当第一巡检图像的拍摄环境为逆光环境时，通过所述第一巡检图像的测光区域以及对应的测光函数对相机参数进行调整，利用参数调整后的相机对待测绝缘子的第二巡检图像；将第二巡检图像输入至训练好的缺陷检测模型，得到绝缘子的缺陷检测结果
。2.
如权利要求1所述的一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，对所述第一巡检图像的拍照环境为逆光环境的判断为：将所述第一巡检图像提取亮度分量；对所述亮度分量作灰度直方图统计；将所述灰度直方图进行平滑滤波处理，将大于设定阈值的置为0，小于设定阈值的置为1，得到前景图像和背景图像分开的二值图像；计算前景区域内置0区域的面积与前景区域总面积的比值，若所述比值小于预设比值阈值，则拍照环境判断为逆光环境
。3.
如权利要求2所述的一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，根据前景图像中选取测光区域，具体为：利用预设的活动框字啊所述前景图像上进行移动，对移动后的当前活动框内的背景图像与前景图像之间的
IoU
进行计算，将
IoU
最大时所对应的活动框所在的区域为测光区域
。4.
如权利要求1所述的一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，通过所述第一巡检图像的测光区域以及对应的测光函数对相机参数进行调整，具体为：将测光区域所对应的图像转换为灰度图，将灰度图中的亮度进行统计，根据统计结果确定欠曝或过曝；根据欠曝或过曝曝光结果的判断对相机参数进行调整
。5.
如权利要求1所述的一种基于无人机巡检的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测模型采用改进的
SSD
网络，将原有的
SSD
网络的最大池化成替换为卷积层得到改进的

【专利技术属性】
技术研发人员：靳庆峰，邵亚新，周亚军，樊强，姜涛，焦永利，朱宁，赵恒，张传国，孟超，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司济宁供电公司，
类型：发明
国别省市：