CN104613926A - 面向巡检无人机视觉导航的输电线路方向检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向巡检无人机视觉导航的输电线路方向检测方法，包括以下步骤：1)采集格式为RGB的彩色图像，并将所述RGB格式的彩色图像转换为CIE LAB格式的彩色图像；2)计算所述CIE LAB格式的彩色图像中每个像素与所述输电线路的相似度S(0<S≤1)，并集合所述每个像素的相似度S得到相似度图S(x，y)；3)将所述相似度图S(x，y)变换为直线空间图L(r，θ)；4)根据所述直线空间图L(r，θ)计算所述输电线路方向的可能性D(θ)；5)根据所述输电线路方向的可能性确定所述输电线路的方向。该方法能够检测出输电线路的方向和偏离图像中心的距离，用于巡检无人机视觉导航。

Description

面向巡检无人机视觉导航的输电线路方向检测方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域和飞行器导航领域，特别涉及一种面向巡检无人机视觉导航的输电线路方向检测方法。

背景技术

无人机巡检输电线路是随着无人机技术成熟而在近年来发展起来的一项应用。为了掌握输电线路的运行状况及其周围环境的变化，发现设备潜在的故障因素及危及线路安全的隐患，无人机沿着输电线路飞行并用成像设备采集输电线路及杆塔图像。无人机通常用GPS导航，但是GPS导航是离散点导航，不能保证两个导航点之间的航线上无人机能够采集输电线路的图像。

采用视觉导航可以实现无人机近距离采集目标图像。视觉导航需要识别用于定位的特定对象，在无人机巡检输电线路的应用中则需要识别输电线路及其方向。在计算机视觉中，一般目标识别算法通常存在鲁棒性差的缺点，容易受到环境干扰，无法在室外环境使用。无人驾驶汽车是与无人机巡检输电线路相近的应用，其目标是控制汽车沿着道路行驶，其视觉导航的主要任务是检测道路的方向。通常道路上及其两侧存在指向道路方向的平行纹理，而这些纹理由于透视投影原理在图像上汇聚到一点，该点称为消逝点(vanishing point)。无人驾驶汽车视觉导航通过检测图像中的直线，用几何方法确定这些直线的交点就是消逝点。其中检测图像中的直线主要有两类方法：1)对图像做边缘检测，然后用霍夫变换(Hough transform)识别边缘的方向；2)用方向滤波器组(如Gabor滤波器组)确定每个像素的方向。

无人驾驶汽车的视觉导航技术不适用于输电线路巡检无人机，主要原因在于道路的特征与输电线路不同：1)无人驾驶汽车假设路面颜色均匀，并存在指向道路方向的平行纹理，这些纹理容易识别，但不一定连成直线(除了道路两端)；输电线路贯穿整幅图像，但背景复杂，电线所在的像素的纹理方向不一定是电线方向。2)无人驾驶汽车的摄像机采集远处图像，因此图像有明显的透视投影现象，道路纹理汇聚到消逝点；巡检无人机近距离采集目标图像，图像中输电线路平行，不存在消逝点。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向巡检无人机视觉导航的输电线路方向检测方法，该方法能够在复杂的图像背景中检测出输电线路的方向。

为实现上述目的，本发明提供了一种面向巡检无人机视觉导航的输电线路方向检测方法，包括以下步骤：

1)采集格式为RGB的彩色图像，并将所述RGB格式的彩色图像转换为CIE LAB格式的彩色图像；

2)计算所述CIE LAB格式的彩色图像中每个像素与所述输电线路的相似度S(0<S≤1)，并集合所述每个像素的相似度S得到相似度图S(x，y)；

3)将所述相似度图S(x，y)变换为直线空间图L(r，θ)；

4)根据所述直线空间图L(r，θ)计算所述输电线路方向的可能性D(θ)；

5)根据所述输电线路方向的可能性确定所述输电线路的方向。

上述技术方案中，所述步骤2)中计算所述每个像素与所述输电线路的相似度S的步骤为：

21)设所述CIE LAB格式的彩色图像中每个像素的点值为(L_p,a_p,b_p)，已知所述输电线路的像素点值为(L_e,a_e,b_e)；

其中，L_p，L_e为亮度值；a_p，a_e为第一颜色矢量值；b_p，b_e为第二颜色矢量值；

22)计算所述每个像素的点值和所述输电线路的像素点值的相似度S的步骤为:

$S=\exp [-\sqrt{{(a_p-a_e)}^2+{(b_p-b_e)}^2}].$

上述技术方案中，所述步骤3)中将所述相似度图S(x，y)变换为直线空间图L(r，θ)的步骤为：

31)将所述相似度图S(x，y)以图象中心为原点顺时针旋转θ角，旋转后所述相似度图S(x，y)的空白处的值填零，得到所述旋转θ角后的相似度图S_θ(x，y)；其中θ＝kθ_s，θ_s＝π/2K，k＝-(K-1),-(K-2),...,0,1,...,K；

32)根据所述旋转θ角后的相似度图S_θ(x，y)首先计算所述直线空间图的一行：

L(r₁,θ)＝Σ_y1S_θ(x₁,y₁)|_r1＝x1；

然后通过上述公式，计算出所述直线空间图的所有行；

33)将计算得到的所述直线空间图的所有行组合得到直线空间图L(r，θ)。

上述技术方案中，步骤4)中根据所述直线空间图L(r，θ)计算所述输电线路方向的可能性D(θ)的步骤为：

D(θ)＝Σ_r[L(r,θ)]²。

上述技术方案中，步骤5)中根据所述输电线路方向的可能性确定所述输电线路的方向的步骤为：

θ_e＝argmax_θD(θ)。

上述技术方案中，还包括在所述直线空间图L(r,θ_m)中找出N个具有极大值点的所述直线空间图的行的位置r_n，根据所述N个位置r_n确定输电线路偏离图像中心的距离r_c：

$r_c=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_n.$

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

1.本发明中的方法，能够从单幅图像中快速检测输电线的方向，不要求单一颜色的背景，受背景纹理影响小。

2.根据直线空间图L(r,θ_m)能够找出多条输电线路，通过输电线路能够判断出输电线路偏离图像中心的距离。

附图说明

图1是根据本发明输电线路方向检测方法的流程图。

图2是根据本发明将相似度图S(x,y)变换为直线空间图L(r,θ)的流程图。

图3是根据本发明的相似度图S(x,y)变换为直线空间图L(r,θ)的示例图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。

如图1所示，根据本发明具体实施方式的一种面向巡检无人机视觉导航的输电线路方向检测方法，包括以下步骤：

步骤S100：通过无人机采集格式为RGB的彩色图像(即包含输电线路的彩色图像)，并将RGB格式的彩色图像转换为CIE LAB格式的彩色图像；

步骤S102：计算CIE LAB格式的彩色图像中每个像素与输电线路的相似度S(0<S≤1)，并集合每个像素的相似度S得到相似度图S(x，y)；

在该步骤中，计算每个像素与输电线路的相似度S的步骤为：

首先设CIE LAB格式的彩色图像中每个像素的点值为(L_p,a_p,b_p)，已知输电线路的像素点值为(L_e,a_e,b_e)；

其中，L_p，L_e为亮度值；a_p，a_e为第一颜色矢量值(如由绿到红的色彩变化)；b_p，b_e为第二颜色矢量值(如蓝到黄的色彩变化)；

然后通过以下公式计算每个像素的点值和输电线路的像素点值的相似度S:

$S=\exp [-\sqrt{{(a_p-a_e)}^2+{(b_p-b_e)}^2}].---\left(1\right)$

步骤S104：将相似度图S(x，y)变换为直线空间图L(r，θ)；其变换的步骤如图2所示，包括：

步骤S1041：将相似度图S(x，y)以图象中心为原点顺时针旋转θ角，旋转后相似度图S(x，y)的空白处的值填零，得到旋转θ角后的相似度图S_θ(x，y)；其中θ＝kθ_s，θ_s＝π/2K，k＝-(K-1),-(K-2),...,0,1,...,K；θ角选取为区间[-π,π]内的等间距的角，所选取的θ角的数量为2K，间距为θ_s。

步骤S1042：根据旋转θ角后的相似度图S_θ(x，y)首先计算直线空间图的一行，计算的公式为：

L(r₁,θ)＝Σ_y1S_θ(x₁,y₁)|_r1＝x1；       (2)

然后通过上述公式(2)，计算出直线空间图的所有行。

步骤S1043：将计算得到的直线空间图的所有行组合得到直线空间图L(r，θ)；

其中，计算出旋转θ角后的的直线空间图的所有行后，再对第二个旋转θ角后相似度图S_θ(x，y)计算直线空间图，以此循环，直至计算出最后一个旋转θ角后相似度图S_θ(x，y)的直线空间图。

从图3中能够看出，如果图像中存在一条输电线路l₁，其偏离中心距离为r₁，顺时针偏角为θ₁，则相似度图的响应位置也存在一条直线l₁，直线上的点的数值接近1(相似度最大值为1)；相似度图逆时针旋转θ₁角后，直线l₁为垂直方向，偏离中心距离为r₁，按照(2)式计算的L(r₁,θ₁)将出现一个局部极值，即对于L(r,θ)中与点(r₁,θ₁)相邻但不重合的点(r₂,θ₂)，有L(r₁,θ₁)>L(r₂,θ₂)；这时可以初步判断有一条输电电线方向为θ₁且偏离中心距离r₁。

步骤S106：根据直线空间图L(r，θ)计算输电线路方向的可能性，其步骤为：

D(θ)＝Σ_r[L(r,θ)]²；          (3)

在该步骤中，其中对L(r,θ)取平方的作用是增大数值间的差。如图3中，当θ角接近θ₁时，L(r₁,θ)的值较大，取平方增大了L(r₁,θ)与L(r₁,θ₁)的差。例如L(r₁,θ₁)＝1，相邻θ角L(r₁,θ)＝0.5和L(r₁-1,θ)＝0.5，其它相邻点均为0，则D(θ₁)＝1，D(θ)＝0.5，增加判断是否为输电线路的精度。

步骤S108：根据输电线路方向的可能性确定输电线路的方向，其步骤为：

步骤S110：在直线空间图L(r,θ_m)中找出N个具有极大值点的直线空间图的行的位置r_n，即该直线空间图含有多少根输电电线，根据N个位置r_n确定输电线路偏离图像中心的距离r_c：

$r_c=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_n;---\left(5\right)$

其中n＝1,2,...,N，N为输电线路的条数。

本发明中的方法，能够从单幅图像中快速检测输电线的方向，不要求单一颜色的背景，受背景纹理影响小。在直线空间图L(r,θ_m)能够找出多条输电线路，通过输电线路能够判断出输电线路偏离图像中心的距离。

前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (6)

1.一种面向巡检无人机视觉导航的输电线路方向检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采集格式为RGB的彩色图像，并将所述RGB格式的彩色图像转换为CIE LAB格式的彩色图像；

2)计算所述CIE LAB格式的彩色图像中每个像素与所述输电线路的相似度S(0<S≤1)，并集合所述每个像素的相似度S得到相似度图S(x，y)；

3)将所述相似度图S(x，y)变换为直线空间图L(r，θ)；

4)根据所述直线空间图L(r，θ)计算所述输电线路方向的可能性D(θ)；

5)根据所述输电线路方向的可能性确定所述输电线路的方向。

2.根据权利要求1所述的输电线路方向检测方法，其特征在于，所述步骤2)中计算所述每个像素与所述输电线路的相似度S的步骤为：

21)设所述CIE LAB格式的彩色图像中每个像素的点值为(L_p,a_p,b_p)，已知所述输电线路的像素点值为(L_e,a_e,b_e)；

其中，L_p，L_e为亮度值；a_p，a_e为第一颜色矢量值；b_p，b_e为第二颜色矢量值；

22)计算所述每个像素的点值和所述输电线路的像素点值的相似度S的步骤为:

$S=\exp [-\sqrt{{(a_p-a_e)}^2+{(b_p-b_e)}^2}].$

3.根据权利要求1所述的输电线路方向检测方法，其特征在于，所述步骤3)中将所述相似度图S(x，y)变换为直线空间图L(r，θ)的步骤为：

31)将所述相似度图S(x，y)以图象中心为原点顺时针旋转θ角，旋转后所述相似度图S(x，y)的空白处的值填零，得到所述旋转θ角后的相似度图S_θ(x，y)；其中θ＝kθ_s，θ_s＝π/2K，k＝-(K-1),-(K-2),...,0,1,...,K；

32)根据所述旋转θ角后的相似度图S_θ(x，y)首先计算所述直线空间图的一行：

L(r₁,θ)＝Σ_y1S_θ(x₁,y₁)|_r1＝x1；

然后通过上述公式，计算出所述直线空间图的所有行；

33)将计算得到的所述直线空间图的所有行组合得到直线空间图L(r，θ)。

4.根据权利要求1所述的输电线路方向检测方法，其特征在于，步骤4)中根据所述直线空间图L(r，θ)计算所述输电线路方向的可能性D(θ)的步骤为：

D(θ)＝Σ_r[L(r,θ)]²。

5.根据权利要求1所述的输电线路方向检测方法，其特征在于，步骤5)中根据所述输电线路方向的可能性确定所述输电线路的方向的步骤为：

θ_e＝argmax_θD(θ)。

6.根据权利要求3所述的输电线路方向检测方法，其特征在于，还包括在所述直线空间图L(r,θ_m)中找出N个具有极大值点的所述直线空间图的行的位置r_n，根据所述N个位置r_n确定输电线路偏离图像中心的距离r_c：

$r_c=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_n;$

其中n＝1,2,...,N。