配电线路鸟巢检测方法技术

本发明专利技术公开了一种配电线路鸟巢检测方法

【技术实现步骤摘要】
配电线路鸟巢检测方法、存储介质和电子设备


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种配电线路鸟巢检测方法
、
存储介质和电子设备
。

技术介绍

[0002]配电线路上的鸟巢属于一种高危缺陷，对配电线路的安全有较大的影响
。
然而传统的人工巡检配电线路的方式耗时耗力，效率较低，给电力工作者带来很大的困扰
。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一
。
为此，本专利技术的一个目的在于提出一种配电线路鸟巢检测方法
、
存储介质和电子设备，以提高对鸟巢进行检测的效率
。
[0004]根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种配电线路鸟巢检测方法，所述方法包括：获得配电线路图像；对所述配电线路图像中的杆塔进行识别，得到杆塔图像区域和杆塔类型；基于所述杆塔类型得到所述杆塔图像区域对应的感兴趣区域；基于所述感兴趣区域对所述配电线路图像进行裁剪，得到裁剪后图像；基于所述裁剪后图像检测所述配电线路上是否存在鸟巢
。
[0005]根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述配电线路鸟巢检测方法
。
[0006]根据本专利技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：存储器
、
处理器；所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述配电线路鸟巢检测方法
。
[0007]本专利技术实施例提供的方案中，可以在获得配电线路图像的情况下，对配电线路进行裁剪，并基于裁剪后的图像进行检测，直接通过图像检测确定配电线路上的鸟巢，减少巡检输电线路所需的资源，提高对鸟巢进行检测的效率
。
[0008]并且，上述过程中，可以通过对配电线路图像中的杆塔进行识别，能够得到杆塔图像区域和杆塔类型，从而针对不同杆塔类型的配电线路图像，得到与杆塔接近的鸟巢可能存在的感兴趣区域，并按照感兴趣区域进行裁剪
。
这样，通过感兴趣区域快速定位到可能存在鸟巢的位置，有针对性地检测并发现配电线路上的鸟巢，提高了检测的准确性
。
[0009]本专利技术附加的方面和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
[0010]图1是本专利技术实施例提供的第一种配电线路鸟巢检测方法的流程示意图
。
[0011]图2是本专利技术实施例提供的第一种配电线路图像的示意图
。
[0012]图3是本专利技术实施例提供的一种杆塔的示意图
。
[0013]图4是本专利技术实施例提供的第二种配电线路图像的示意图
。
[0014]图5是本专利技术实施例提供的第二种配电线路鸟巢检测方法的流程示意图
。
[0015]图6是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0016]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件
。
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制
。
[0017]下面参考附图描述本专利技术实施例提供的配电线路鸟巢检测方法
、
存储介质和电子设备
。
[0018]本专利技术的一个实施例中，参见图1，提供了一种配电线路鸟巢检测方法，该方法包括以下步骤
S101
‑
S105。
[0019]步骤
S101
：获得配电线路图像
。
[0020]配电线路图像可以由无人机等移动工具携带拍摄设备拍摄，也可以由位置固定的拍摄设备拍摄；拍摄设备可以是相机
、
摄像头等，本专利技术实施例并不对此进行限定
。
[0021]步骤
S102
：对配电线路图像中的杆塔进行识别，得到杆塔图像区域和杆塔类型
。
[0022]如图2所示，杆塔为图中架设配电线路的杆状结构
。
[0023]识别杆塔的方式可以是：将杆塔输入预先训练的杆塔检测模型，由杆塔检测模型输出识别结果
。
[0024]其中，杆塔检测模型可以是杆塔图像作为输入进行训练的图像检测模型，例如
YOLO
目标检测模型
。
[0025]另外，也可以从已知存在杆塔的杆塔图像中提取杆塔的图像特征，并与配电线路图像的图像特征进行对比，基于所对比的图像特征的相似度进行识别等
。
[0026]识别到杆塔在配电线路图像中所在的区域即为杆塔图像区域
。
杆塔图像区域包含用于描绘杆塔的像素点
。
[0027]杆塔类型表示配电线路图像中杆塔为近景杆塔或者远景杆塔
。
在存在近景杆塔或者远景杆塔的情况下，接近杆塔的图像区域不同，相应的，接近杆塔的鸟巢在图像中可能出现的区域也不同，即感兴趣区域
ROI
（
Region of interest
）不同
。
因此，需要根据杆塔类型对配电线路图像进行区分，以采用不同的方式确定不同杆塔类型下的感兴趣区域
。
[0028]本专利技术的一个实施例中，可以计算杆塔图像区域的宽高比，并基于计算所得宽高比确定杆塔类型
。
具体可以参照后续实施例，此处暂不详述
。
[0029]步骤
S103
：基于杆塔类型得到杆塔图像区域对应的感兴趣区域
。
[0030]由于鸟巢会安置于杆塔附近位置，例如，在图2所示的环境中安置于靠近杆塔顶端的位置，因此，本专利技术的一个实施例中，可以采用目标比例系数调整杆塔图像的边界，得到感兴趣区域的边界，从而得到接近杆塔图像区域的感兴趣区域
。
其中，目标比例系数用于确定杆塔图像区域
、
对应的感兴趣区域之间的偏移量
。
目标比例系数的确定方式详见后续实施例，此处暂不详述
。
[0031]目标比例系数根据杆塔类型确定
。
若在远景杆塔的情况下使用和近景杆塔相同的目标比例系数，则由于远景杆塔的杆塔图像区域在配电线路图像中占比较小，若采用和近景相同的目标比例系数调整，如扩展相同宽度
、
高度，则扩展后的区域可能包括较多与配电线路无关的环境图像，也就是对识别鸟巢来说无效的图像信息，从而影响图像识别
。
[0032]步骤
S104
：基于感兴趣区域对配电线路图像进行裁剪，得到裁剪后图像
。
[0033]本专利技术的一个实施例中，对配电线路图像进行裁剪的实现方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种配电线路鸟巢检测方法，其特征在于，所述方法包括：获得配电线路图像；对所述配电线路图像中的杆塔进行识别，得到杆塔图像区域和杆塔类型；基于所述杆塔类型得到所述杆塔图像区域对应的感兴趣区域；基于所述感兴趣区域对所述配电线路图像进行裁剪，得到裁剪后图像；基于所述裁剪后图像检测所述配电线路上是否存在鸟巢
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述杆塔类型得到所述杆塔图像区域对应的感兴趣区域，包括：根据所述杆塔类型确定目标比例系数，并根据所述目标比例系数对所述杆塔图像区域进行调整，得到所述杆塔图像区域对应的感兴趣区域；其中，若所述杆塔类型为近景杆塔，则根据所述杆塔图像区域的宽高比得到所述目标比例系数；若所述杆塔类型为远景杆塔，则将预设比例系数确定为所述目标比例系数
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述杆塔类型为远景杆塔，所述方法还包括：对所述配电线路图像进行绝缘子检测，确定所述配电线路图像中各绝缘子的第一位置；基于所述第一位置，确定所述感兴趣区域中包含的绝缘子的第二位置；确定包括所述第二位置的最小矩形区域；采用所述最小矩形区域更新所述感兴趣区域
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述最小矩形区域更新所述感兴趣区域，包括：基于所述杆塔图像区域的中心位置对所述最小矩形区域进行分割，得到所述最小矩形区域的左侧区域和右侧区域；若所述左侧区域与右侧区域的宽度比例大于预设的第三阈值或小于预设的第四阈值，则基于所述左侧区域和右侧区域中较大区域对所述左侧区域和右侧区域中较小区域进行扩展；其中，所述第三阈值大于所述第四阈值；基于扩展后的较小区域及所述较大区域更新所述感兴趣区域
。5.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标比例系数对所述杆塔图像区域进行调整，得到所述杆塔图像区域对应的感兴趣区域，包括：采用所述目标比例系数和所述杆塔图像区域的高度计算偏移...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔超齐，张志勇，艾坤，刘海峰，
申请(专利权)人：合肥中科类脑智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：