【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，具体涉及一种铁路货车接触网电线的异物检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、在煤炭运输领域，常通过铁路货车对煤炭进行装车运输，铁路货车在运输过程中通过受电羊角弓与接触网连接以进行取电，如果接触网电线上存在异物，则可能会导致受电羊角弓无法正常取电甚至损坏受电羊角弓，为确保能够正常取电，常常会对接触网电线上的异物进行检测，以便接触网电线上存在异物时能够对异物及时进行清理。
2、目前，对于接触网电线的异物检测，较常用的方式是通过无人机拍摄接触网电线的图像，然后由后台工作人员实时对拍摄到的图像进行判断，然而采用这样的方式需要耗费大量的人力，给铁路货车接触网电线的异物检测带来了极大的不便。
3、因此，如何提供一种有效的方案以方便对接触网电线上的异物进行检测，已成为现有技术中一亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种铁路货车接触网电线的异物检测方法、装置及存储介质，用以解决现有技术中存在的上述问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种铁路货车接触网电线的异物检测方法，包括：
4、获取无人机航拍的包含接触网电线的巡检图像；
5、识别出所述巡检图像中接触网电线所在区域的子图像；
6、对所述子图像进行二值化处理，得到二值化图像；
7、以所述二值化图像中每个像素点的坐标为顶点坐标，确定出与每个像素点对应的且指
8、计算每个像素点所对应二值化图像块中灰度值为255的像素点的占比，得到与每个像素点对应的占比率；
9、将所对应的占比率超过预设占比率的像素点设置为异常像素点；
10、如果所述二值化图像中存在异常像素点的密度超过预设阈值的目标区域，则判定接触网电线存在异物风险。
11、基于上述公开的内容，本专利技术通过获取无人机航拍的包含接触网电线的巡检图像；识别出巡检图像中接触网电线所在区域的子图像；并对子图像进行二值化处理，得到二值化图像；然后以二值化图像中每个像素点的坐标为顶点坐标，确定出与每个像素点对应的且指定尺寸大小的二值化图像块；计算每个像素点所对应二值化图像块中灰度值为255的像素点的占比，得到与每个像素点对应的占比率；最后将所对应的占比率超过预设占比率的像素点设置为异常像素点，如果所述二值化图像中存在异常像素点的密度超过预设阈值的目标区域，则判定接触网电线存在异物风险。如此，可实时对无人机航拍到的巡检图像进行检测，并自动检测出接触网电线上可能存在的异物，如此只需要后台工作人员对检测出可能存在异物的图像进行再次确认即可，而无需后台工作人员实时对拍摄到的图像进行判断，无需耗费大量的人力进行检测，极大的方便了接触网电线的异物检测。
12、通过上述的设计，本专利技术可自动检测出接触网电线上可能存在的异物，只需要后台工作人员对检测出可能存在异物的图像进行再次确认即可，而无需后台工作人员实时对拍摄到的图像进行判断，无需耗费大量的人力进行检测，极大的方便了接触网电线的异物检测，便于实际应用和推广。
13、在一个可能的设计中，所述对所述子图像进行二值化处理，得到二值化图像，包括：
14、将所述子图像转化为灰度图像；
15、将所述灰度图像转化为二值化图像。
16、在一个可能的设计中，所述将所述灰度图像转化为二值化图像，包括：
17、将灰度值划分为多个灰度等级，多个灰度等级所对应的灰度值区间不同且依次递增；
18、将所述灰度图像中属于前k个灰度等级的像素点，划分为背景类像素点，剩余的像素点划分为前景类像素点，其中k的初始值为1；
19、统计背景类像素点和前景类像素点的出现概率，以及背景类像素点和前景类像素点的平均灰度值；
20、基于背景类像素点和前景类像素点的出现概率，以及背景类像素点和前景类像素点的平均灰度值，确定出背景类像素点和前景类像素点所对应的类间方差；
21、对k进行自加1操作，重新确定出背景类像素点和前景类像素点所对应的类间方差，直到k＝n时为止，其中n表示灰度等级总数；
22、将类间方差最大时k的取值，作为k的最终取值，并基于k的最终取值对背景类像素点和前景类像素点进行重新划分；
23、将重新划分的背景类像素点的像素值设置为0，重新划分的前景类像素点的像素值设置为255，得到二值化图像。
24、在一个可能的设计中，背景类像素点和前景类像素点所对应的类间方差为ga(ωa-ω0)2+gb(ωb-ω0)2，其中ga表示前景类像素点的出现概率，ωa表示前景类像素点的平均灰度值，ω0表示所有像素点的平均灰度值，gb表示背景类像素点的出现概率，ωb表示背景类像素点的平均灰度值。
25、在一个可能的设计中，在对所述子图像进行二值化处理之前，所述方法还包括：
26、对所述子图像进行滤波处理。
27、在一个可能的设计中，所述对所述子图像进行滤波处理，包括：
28、通过中值滤波对所述子图像进行滤波处理。
29、在一个可能的设计中，在判定接触网电线存在异物风险之后，所述方法还包括：
30、生成异常风险报警信息，所述异常风险报警信息中包括所述巡检图像。
31、第二方面，本专利技术提供了一种铁路货车接触网电线的异物检测装置，包括：
32、获取单元，用于获取无人机航拍的包含接触网电线的巡检图像；
33、识别单元，用于识别出所述巡检图像中接触网电线所在区域的子图像；
34、二值化单元，用于对所述子图像进行二值化处理，得到二值化图像；
35、确定单元，用于以所述二值化图像中每个像素点的坐标为顶点坐标，确定出与每个像素点对应的且指定尺寸大小的二值化图像块；
36、计算单元，用于计算每个像素点所对应二值化图像块中灰度值为255的像素点的占比，得到与每个像素点对应的占比率；
37、设置单元，用于将所对应的占比率超过预设占比率的像素点设置为异常像素点；
38、判断单元，用于如果所述二值化图像中存在异常像素点的密度超过预设阈值的目标区域，则判定接触网电线存在异物风险。
39、第三方面，本专利技术提供了一种铁路货车接触网电线的异物检测装置，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如上述第一方面或第一方面任一可能设计所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法。
40、第四方面，本专利技术提供了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指令，当所述指令在计算机上运行时，执行第一方面或第一方面任一可能设计所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法。
41、第五方面，本专利技术提供了一种包含指令的计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，所述对所述子图像进行二值化处理，得到二值化图像，包括：
3.根据权利要求2所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，所述将所述灰度图像转化为二值化图像，包括：
4.根据权利要求3所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，背景类像素点和前景类像素点所对应的类间方差为GA(ωA-ω0)2+GB(ωB-ω0)2，其中GA表示前景类像素点的出现概率，ωA表示前景类像素点的平均灰度值，ω0表示所有像素点的平均灰度值，GB表示背景类像素点的出现概率，ωB表示背景类像素点的平均灰度值。
5.根据权利要求1所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，在对所述子图像进行二值化处理之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，所述对所述子图像进行滤波处理，包括：
7.根据权利要求1所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特
8.一种铁路货车接触网电线的异物检测装置，其特征在于，包括：
9.一种铁路货车接触网电线的异物检测装置，其特征在于，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～7任意一项所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～7任意一项所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，所述对所述子图像进行二值化处理，得到二值化图像，包括：
3.根据权利要求2所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，所述将所述灰度图像转化为二值化图像，包括：
4.根据权利要求3所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，背景类像素点和前景类像素点所对应的类间方差为ga(ωa-ω0)2+gb(ωb-ω0)2，其中ga表示前景类像素点的出现概率，ωa表示前景类像素点的平均灰度值，ω0表示所有像素点的平均灰度值，gb表示背景类像素点的出现概率，ωb表示背景类像素点的平均灰度值。
5.根据权利要求1所述的铁路货车接触网电线的异物检测方法，其特征在于，在对所述子图像进行二值化处理之前，所述方法还包...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔耸，林章发，周新星，
申请(专利权)人：上海平奥供应链管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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