CN104713526B - 输电线路上异物种类检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种输电线路上异物种类检测方法，其包括：利用线阵数码航空摄影机对输电线路进行图像采集，以获得输电线路图像；利用异物种类识别设备对所述输电线路图像进行图像处理，以识别出所述输电线路图像中的异物的种类；利用数字信号处理器根据所述识别出的异物种类确定是否向供电管理平台发出异物报警信号，其中所述数字信号处理器的型号为TMS320LF2407A。所述方法进一步包括利用去雾图像处理器对所述输电线路图像进行去雾霾处理以获得去雾霾输电线路图像的步骤。通过本发明，即使在雾霾严重的天气，也能够快速准确地识别出供电网络的输电线路上的异物种类。

Description

输电线路上异物种类检测方法

技术领域

本发明涉及供电设备管理领域，尤其涉及一种输电线路上异物种类检测方法。

背景技术

在输电电网的日常维护中，维护对象包括输电设备和输电线路，其中输电线路因为位置固定、数量相对较少，易于维护人员定点进行检查和维修，然而，输电线路作为电力的载体，其分布范围极其广泛，使用人力维护，成本较高，而且输电线路一般被架在空中，很难用肉眼去观察输电线路的具体情况，对应雾霾天气下的输电线路，其具体情况更难于人工观测。

但是，如果不去对输电线路进行日常维护，会出现类似塑料袋、气球、风筝和树枝的异物不时将输电线路缠绕的情况，这些异物使得高电压的极限放电距离缩短，严重时会危及电网安全，造成大面积停电，甚至导致严重人员伤害和设备故障。目前对输电线路的日常维护还是采用人工巡线的方式，如上所述，由于输电线路跨度区域广、所在地理环境复杂，人工巡线不仅给人员带来较大的工作强度，人员成本高，而且检测速度较慢，效率低下，尤其在雾霾严重的天气下，维护人员无法用肉眼观测到输电线路上的异物类型。

因此，需要一种新的输电线路维护系统，能够替换人工巡线的方式，采用电子检测的方式对输电线路进行快速高效的检测，能够保证即使在雾霾天气下也可以及时、准确地识别出输电线路上异物种类，从而在维护输电电网安全运电的同时，提高了维护效率，减少了人工开销。

发明内容

为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了一种输电线路上异物种类检测方法，其包括：利用线阵数码航空摄影机对输电线路进行图像采集，以获得输电线路图像；利用异物种类识别设备对所述输电线路图像进行图像处理，以识别出所述输电线路图像中的异物的种类；利用数字信号处理器根据所述识别出的异物种类确定是否向供电管理平台发出异物报警信号，其中所述数字信号处理器的型号为TMS320LF2407A。

优选地，本发明的输电线路上异物种类检测方法进一步包括利用去雾图像处理器对所述输电线路图像进行去雾霾处理以获得去雾霾输电线路图像的步骤。

优选地，所述线阵数码航空摄影机、所述异物种类识别设备和所述数字信号处理器构成输电线路上异物种类检测平台，其设置在无人机上，用以实施本发明的检测方法。因此，根据本发明的另一个方面，本发明还提供了一种输电线路上异物种类检测平台，所述检测平台设置在无人机上，包括线阵数码航空摄影机、异物种类识别设备和数字信号处理器，所述数字信号处理器的型号为TMS320LF2407A，所述线阵数码航空摄影机用于对输电线路进行图像采集，以获得输电线路图像，所述异物种类识别设备与所述线阵数码航空摄影机连接，用于对所述输电线路图像进行图像处理，以识别出所述输电线路图像中的异物的种类，所述数字信号处理器与所述异物种类识别设备连接，用于根据所述识别出的异物种类确定是否向供电管理平台发出异物报警信号。

进一步地，所述检测平台还包括：

供电电源，包括太阳能供电器件、蓄电池、切换开关和电压转换器，所述切换开关与所述太阳能供电器件和所述蓄电池分别连接，根据蓄电池剩余电量决定是否切换到所述太阳能供电器件以由所述太阳能供电器件供电，所述电压转换器与所述切换开关连接，以将通过切换开关输入的5V电压转换为3.3V电压；

无线通讯接口，与远端的供电管理平台建立双向的无线通信链路，用于接收所述供电管理平台发送的控制指令，还用于将所述数字信号处理器发送的异物位置信息和异物报警信号转发给所述供电管理平台，所述控制指令包括输电线路测量高度和输电线路测量定位数据；

无人机驱动器件，用于在所述数字信号处理器的控制下，控制所述无人机飞赴空中测量位置，所述空中测量位置对应的定位数据包括输电线路测量高度和输电线路测量定位数据；

静态存储器，用于预先存储各种异物的基准图像模板以及预先存储异物种类报警对照表，每一种异物的基准图像模板为预先对每一种基准异物进行拍摄而获得的图像，所述异物种类报警对照表以异物种类为索引，保存了每一种异物种类的报警等级，报警等级越高，对应种类的异物对输电线路的危害越大，所述静态存储器还用于预先存储报警等级阈值，所述静态存储器预先存储的所述异物种类报警对照表中的各种异物种类包括塑料袋、气球、风筝和树枝；

去雾图像处理器，位于所述线阵数码航空摄影机和所述异物种类识别设备之间，用于接收所述输电线路图像，对所述输电线路图像进行去雾霾处理以获得去雾霾输电线路图像，替代所述输电线路图像，将所述去雾霾输电线路图像输入所述异物种类识别设备。

更具体地，所述去雾图像处理器包括：

雾霾浓度检测子设备，位于空气中，用于实时检测无人机所在位置的雾霾浓度，并根据雾霾浓度确定雾霾去除强度，所述雾霾去除强度取值在0到1之间；

整体大气光值获取子设备，与所述线阵数码航空摄影机连接以获得所述输电线路图像，计算所述输电线路图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值；

大气散射光值获取子设备，与所述线阵数码航空摄影机和所述雾霾浓度检测子设备分别连接，对所述输电线路图像的每一个像素，提取其R，G，B三颜色通道像素值中最小值作为目标像素值，使用保持边缘的高斯平滑滤波器EPGF(edge-preserving gaussianfilter)对所述目标像素值进行滤波处理以获得滤波目标像素值，将目标像素值减去滤波目标像素值以获得目标像素差值，使用EPGF对目标像素差值进行滤波处理以获得滤波目标像素差值，将滤波目标像素值减去滤波目标像素差值以获得雾霾去除基准值，将雾霾去除强度乘以雾霾去除基准值以获得雾霾去除阈值，取雾霾去除阈值和目标像素值中的最小值作为比较参考值，取比较参考值和0中的最大值作为每一个像素的大气散射光值；

介质传输率获取子设备，与所述整体大气光值获取子设备和所述大气散射光值获取子设备分别连接，将每一个像素的大气散射光值除以整体大气光值以获得除值，将1减去所述除值以获得每一个像素的介质传输率；

清晰化图像获取子设备，与所述线阵数码航空摄影机、所述整体大气光值获取子设备和所述介质传输率获取子设备分别连接，将1减去每一个像素的介质传输率以获得第一差值，将所述第一差值乘以整体大气光值以获得乘积值，将所述输电线路图像中每一个像素的像素值减去所述乘积值以获得第二差值，将所述第二差值除以每一个像素的介质传输率以获得每一个像素的清晰化像素值，所述输电线路图像中每一个像素的像素值包括所述输电线路图像中每一个像素的R，G，B三颜色通道像素值，相应地，获得的每一个像素的清晰化像素值包括每一个像素的R，G，B三颜色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值组成去雾霾输电线路图像。

更具体地，所述异物种类识别设备与所述去雾图像处理器和所述静态存储器分别连接，包括小波滤波子设备、灰度化处理子设备、图像分割子设备和异物匹配子设备；所述小波滤波子设备与所述去雾图像处理器连接，用于对所述去雾霾输电线路图像进行小波滤波，以获得滤波图像；所述灰度化处理子设备与所述小波滤波子设备连接，基于滤波图像中每一个像素的RGB三颜色分量值计算每一个像素的灰度值，以获得灰度图像；所述图像分割子设备与所述灰度化处理子设备和所述静态存储器分别连接，对于灰度图像，选取0-255每一灰度值作为分割灰度值对灰度图像进行目标和背景的图像分割，将图像分割后目标和背景的灰度值方差最大的分割灰度值作为灰度分割阈值，使用灰度分割阈值对灰度图像进行目标和背景的图像分割，即具有小于等于所述灰度分割阈值的灰度值的像素被确定为目标像素，具有大于所述灰度分割阈值的灰度值的像素被确定为背景像素，将所有目标像素组成目标子图像并输出；所述异物匹配子设备与所述图像分割子设备和所述静态存储器分别连接，在目标子图像中识别出与各种异物的基准图像模板中某一种异物的基准图像模板匹配的异物图案，输出所述异物图像匹配的异物种类以及所述异物图案在所述灰度图像中的相对位置。

更具体地，所述数字信号处理器与所述线阵数码航空摄影机、所述去雾图像处理器、所述异物种类识别设备、所述无人机驱动器件、所述无线通信接口和所述静态存储器分别连接，接收并解析所述控制指令以获得输电线路测量高度和输电线路测量定位数据，控制所述无人机驱动器件以驱动所述无人机飞赴空中测量位置，并在所述无人机飞赴空中测量位置后，进入异物识别模式；其中所述数字信号处理器在异物识别模式中，启动所述线阵数码航空摄影机、所述去雾图像处理器和所述异物种类识别设备，基于所述异物图像匹配的异物种类在所述异物种类报警对照表中查找对应的报警等级，当查找到的报警等级大于等于所述报警等级阈值时，发出异物报警信号；所述数字信号处理器还基于空中测量位置和所述异物图案在所述灰度图像中的相对位置确定异物位置信息，所述异物位置信息包括异物长度、异物宽度以及异物的定位数据。

更具体地，在所述输电线路上异物种类检测平台中，所述线阵数码航空摄影机包括减震底架、前盖玻璃、镜头、滤镜和成像电子单元。

更具体地，在所述输电线路上异物种类检测平台中，所述输电线路图像的分辨率为3840×2160。

更具体地，在所述输电线路上异物种类检测平台中，小波滤波子设备、灰度化处理子设备、图像分割子设备和异物匹配子设备分别采用不同的FPGA芯片来实现。

更具体地，在所述输电线路上异物种类检测平台中，所述线阵数码航空摄影机、所述去雾图像处理器和所述异物种类识别设备集成在一块集成电路板上。

本发明的输电线路上异物种类检测方法，以无人机为检测平台，引入图像采集设备、图像处理设备实现对输电线路上异物种类的高精度识别，更关键的是，根据大气衰减模型确定雾霾对图像的影响因素，以对雾霾严重天气下对采集到的输电线路图像进行去雾霾化处理，从而成功替换艰苦的人工巡线方式，实现高效、高精度的电子检测机制。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为实施本发明检测方法的输电线路上异物种类检测平台的一个实施例的结构方框图。

图2为实施本发明检测方法的输电线路上异物种类检测平台的又一个实施例的结构方框图。

具体实施方式

下面将参照附图对实施本发明检测方法的输电线路上异物种类检测平台的实施方案进行详细说明。

现有技术中，对输电电网的输电线路异物的排查主要采用人工巡线方式进行，然而，随着高电压、大功率、长距离输电线路的发展，输电网络穿越的地理环境日趋复杂，依靠人工巡线排查输电线路异物变得越来越艰难，同时，雾霾天气的频繁出现，更提高了人工巡查的难度。

为了降低工作强度，提高工作效率，人们开始将目光转向电子的异物识别方式，即使用高清摄像机拍摄输电线路图像，以计算机智能处理的方式对输电线路图像中的异物进行识别，但是，由于输电线路分布的特殊性，需要一种能够灵活、快速移动的平台运载检测系统，而且，需要该检测系统能够克服雾霾天气的不利影响。目前，缺少这样的检测系统，而且，计算机智能处理的方式过于依靠计算机这一较大型设备，计算机智能处理的方式也没有实现对异物的准确定位。

本发明建立了一种输电线路上异物种类检测方法，并搭建了检测平台，以无人机为载体，能够根据电力管理部门的供电管理平台所发送的控制指令，飞往目标输电线路，以超高清图像采集和处理的方式，加上去雾霾处理器件的使用，准确地解析出异物种类，并在无人机辅助设备的帮助下，实现对异物位置的高精度搜索。

图1为实施本发明检测方法的输电线路上异物种类检测平台的一个实施例的结构方框图，所述检测平台设置在无人机上，包括线阵数码航空摄影机1、异物种类识别设备2和数字信号处理器3，所述数字信号处理器3的型号为TMS320LF2407A，所述线阵数码航空摄影机1用于对输电线路进行图像采集，以获得输电线路图像，所述异物种类识别设备2与所述线阵数码航空摄影机1连接，用于对所述输电线路图像进行图像处理，以识别出所述输电线路图像中的异物的种类，所述数字信号处理器3与所述异物种类识别设备2连接，用于根据所述识别出的异物种类确定是否向供电管理平台发出异物报警信号。

与图1不同的是，图2的输电线路上异物种类检测平台增加了去雾图像处理器4，位于线阵数码航空摄影机1和异物种类识别设备2之间。以下，对图2的结构方框图进行进一步的说明。

所述检测平台还包括：供电电源，包括太阳能供电器件、蓄电池、切换开关和电压转换器，所述切换开关与所述太阳能供电器件和所述蓄电池分别连接，根据蓄电池剩余电量决定是否切换到所述太阳能供电器件以由所述太阳能供电器件供电，所述电压转换器与所述切换开关连接，以将通过切换开关输入的5V电压转换为3.3V电压。

所述检测平台还包括：无线通讯接口，与远端的供电管理平台建立双向的无线通信链路，用于接收所述供电管理平台发送的控制指令，还用于将所述数字信号处理器发送的异物位置信息和异物报警信号转发给所述供电管理平台，所述控制指令包括输电线路测量高度和输电线路测量定位数据。

所述检测平台还包括：无人机驱动器件，用于在所述数字信号处理器3的控制下，控制所述无人机飞赴空中测量位置，所述空中测量位置对应的定位数据包括输电线路测量高度和输电线路测量定位数据。

所述检测平台还包括：静态存储器，用于预先存储各种异物的基准图像模板以及预先存储异物种类报警对照表，每一种异物的基准图像模板为预先对每一种基准异物进行拍摄而获得的图像，所述异物种类报警对照表以异物种类为索引，保存了每一种异物种类的报警等级，报警等级越高，对应种类的异物对输电线路的危害越大，所述静态存储器还用于预先存储报警等级阈值，所述静态存储器预先存储的所述异物种类报警对照表中的各种异物种类包括塑料袋、气球、风筝和树枝。

所述去雾图像处理器4，位于所述线阵数码航空摄影机1和所述异物种类识别设备2之间，用于接收所述输电线路图像，对所述输电线路图像进行去雾霾处理以获得去雾霾输电线路图像，替代所述输电线路图像，将所述去雾霾输电线路图像输入所述异物种类识别设备2。

所述去雾图像处理器4包括以下部件：

雾霾浓度检测子设备，位于空气中，用于实时检测无人机所在位置的雾霾浓度，并根据雾霾浓度确定雾霾去除强度，所述雾霾去除强度取值在0到1之间；

整体大气光值获取子设备，与所述线阵数码航空摄影机1连接以获得所述输电线路图像，计算所述输电线路图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值；

大气散射光值获取子设备，与所述线阵数码航空摄影机1和所述雾霾浓度检测子设备分别连接，对所述输电线路图像的每一个像素，提取其R，G，B三颜色通道像素值中最小值作为目标像素值，使用保持边缘的高斯平滑滤波器EPGF(edge-preserving gaussianfilter)对所述目标像素值进行滤波处理以获得滤波目标像素值，将目标像素值减去滤波目标像素值以获得目标像素差值，使用EPGF对目标像素差值进行滤波处理以获得滤波目标像素差值，将滤波目标像素值减去滤波目标像素差值以获得雾霾去除基准值，将雾霾去除强度乘以雾霾去除基准值以获得雾霾去除阈值，取雾霾去除阈值和目标像素值中的最小值作为比较参考值，取比较参考值和0中的最大值作为每一个像素的大气散射光值；

介质传输率获取子设备，与所述整体大气光值获取子设备和所述大气散射光值获取子设备分别连接，将每一个像素的大气散射光值除以整体大气光值以获得除值，将1减去所述除值以获得每一个像素的介质传输率；

清晰化图像获取子设备，与所述线阵数码航空摄影机1、所述整体大气光值获取子设备和所述介质传输率获取子设备分别连接，将1减去每一个像素的介质传输率以获得第一差值，将所述第一差值乘以整体大气光值以获得乘积值，将所述输电线路图像中每一个像素的像素值减去所述乘积值以获得第二差值，将所述第二差值除以每一个像素的介质传输率以获得每一个像素的清晰化像素值，所述输电线路图像中每一个像素的像素值包括所述输电线路图像中每一个像素的R，G，B三颜色通道像素值，相应地，获得的每一个像素的清晰化像素值包括每一个像素的R，G，B三颜色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值组成去雾霾输电线路图像。

所述异物种类识别设备2与所述去雾图像处理器4和所述静态存储器分别连接，包括小波滤波子设备、灰度化处理子设备、图像分割子设备和异物匹配子设备。

所述小波滤波子设备与所述去雾图像处理器4连接，用于对所述去雾霾输电线路图像进行小波滤波，以获得滤波图像。

所述灰度化处理子设备与所述小波滤波子设备连接，基于滤波图像中每一个像素的RGB三颜色分量值计算每一个像素的灰度值，以获得灰度图像。

所述图像分割子设备与所述灰度化处理子设备和所述静态存储器分别连接，对于灰度图像，选取0-255每一灰度值作为分割灰度值对灰度图像进行目标和背景的图像分割，将图像分割后目标和背景的灰度值方差最大的分割灰度值作为灰度分割阈值，使用灰度分割阈值对灰度图像进行目标和背景的图像分割，即具有小于等于所述灰度分割阈值的灰度值的像素被确定为目标像素，具有大于所述灰度分割阈值的灰度值的像素被确定为背景像素，将所有目标像素组成目标子图像并输出。

所述异物匹配子设备与所述图像分割子设备和所述静态存储器分别连接，在目标子图像中识别出与各种异物的基准图像模板中某一种异物的基准图像模板匹配的异物图案，输出所述异物图像匹配的异物种类以及所述异物图案在所述灰度图像中的相对位置。

所述数字信号处理器3与所述线阵数码航空摄影机1、所述去雾图像处理器4、所述异物种类识别设备2、所述无人机驱动器件、所述无线通信接口和所述静态存储器分别连接，接收并解析所述控制指令以获得输电线路测量高度和输电线路测量定位数据，控制所述无人机驱动器件以驱动所述无人机飞赴空中测量位置，并在所述无人机飞赴空中测量位置后，进入异物识别模式。

其中，所述数字信号处理器3在异物识别模式中，启动所述线阵数码航空摄影机1、所述去雾图像处理器4和所述异物种类识别设备2，基于所述异物图像匹配的异物种类在所述异物种类报警对照表中查找对应的报警等级，当查找到的报警等级大于等于所述报警等级阈值时，发出异物报警信号；所述数字信号处理器3还基于空中测量位置和所述异物图案在所述灰度图像中的相对位置确定异物位置信息，所述异物位置信息包括异物长度、异物宽度以及异物的定位数据。

其中，所述线阵数码航空摄影机1可以包括减震底架、前盖玻璃、镜头、滤镜和成像电子单元，用于对输电线路进行图像采集，以获得输电线路图像；所述输电线路图像的分辨率可选为3840×2160；小波滤波子设备、灰度化处理子设备、图像分割子设备和异物匹配子设备可以分别采用不同的FPGA芯片来实现，以及可选地，将所述线阵数码航空摄影机1、所述去雾图像处理器4和所述异物种类识别设备2集成在一块集成电路板上。

另外，雾霾图像可以通过一系列图像处理设备实现图像的去雾霾化，以获得清晰化的图像，提高图像的能见度。这些图像处理设备分别执行不同的图像处理功能，基于雾霾形成的原理，达到去除雾霾的效果。雾霾图像的清晰化处理对于军用和民用领域都具有极大的应用价值，军用领域包括军事国防、遥感导航等，民用领域包括道路监测、目标跟踪和自动驾驶等。

雾霾图像形成的过程可以用大气衰减过程来描绘，在雾霾图像和实际图像即清晰化图像之间的关系可用整体大气光值和每一个像素的介质传输率来表述，即在已知雾霾图像的情况下，根据整体大气光值和每一个像素的介质传输率，可以求解出清晰化图像。

对于整体大气光值和每一个像素的介质传输率的求解都存在一些有效且经过验证的手段，例如，对于每一个像素的介质传输率，需要获得整体大气光值和每一个像素的大气散射光值，而每一个像素的大气散射光值可在对每一个像素在雾霾图像中的像素值进行两次保持边缘的高斯平滑滤波而获得，其间，雾霾去除的强度可调；而整体大气光值的获得方式有两种，一种方式是，可通过获取雾霾图像的黑色通道(即在雾霾图像中使得一些像素的黑色通道值非常低，黑色通道为R，G，B三颜色通道中的一种)，在雾霾图像中，通过寻找黑色通道像素值偏大的多个像素中寻找灰度值最大的像素来获得，即将寻找到的、灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值，参与雾霾图像中每一个像素的清晰化处理；另外，整体大气光值也可通过以下方式获得：计算雾霾图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值。

具体的雾霾图像和实际图像即清晰化图像之间的关系，以及各个参数之间的关系可参见以上内容。

通过对雾霾图像形成原理的探讨，搭建了雾霾图像和清晰化图像之间的关系，用多个参数表示这种关系，随后通过获得的多个参数值和雾霾图像即可还原获得清晰度较高的图像，由于参数的获得借用了一些统计手段和经验手段，因此所述清晰度较高的图像不可能完全等同于实际图像，但已经具有相当程度的去雾霾效果，为雾霾天气下的各个领域作业提供有效保障。

采用本发明的输电线路上异物种类检测方法，针对现有技术中人工巡检输电电网输电线路工作效率低下、人工成本极高以及雾霾天气下难于检测的技术问题，借助灵活、宽范围的无人机为输电线路检测平台，将有针对性的图像采集技术、图像处理技术相结合，以精确确定输电线路的种类，并实时地基于输电线路的种类的危害性确定是否进行异物报警，同时基于大气衰减模型引入去雾霾器件对输电线路进行相应的清晰化处理，拓宽了本发明检测平台的适用范围。

可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (1)

1.一种输电线路上异物种类检测方法，其包括：利用线阵数码航空摄影机对输电线路进行图像采集，以获得输电线路图像；利用异物种类识别设备对所述输电线路图像进行图像处理，以识别出所述输电线路图像中的异物的种类；利用数字信号处理器根据所述识别出的异物种类确定是否向供电管理平台发出异物报警信号，其中所述数字信号处理器的型号为TMS320LF2407A；

该方法进一步包括利用去雾图像处理器对所述输电线路图像进行去雾霾处理以获得去雾霾输电线路图像的步骤；

其中所述线阵数码航空摄影机、所述异物种类识别设备和所述数字信号处理器构成输电线路上异物种类检测平台，其设置在无人机上，所述异物种类识别设备与所述线阵数码航空摄影机连接，所述数字信号处理器与所述异物种类识别设备连接；

其中所述检测平台还包括：

供电电源，包括太阳能供电器件、蓄电池、切换开关和电压转换器，所述切换开关与所述太阳能供电器件和所述蓄电池分别连接，根据蓄电池剩余电量决定是否切换到所述太阳能供电器件以由所述太阳能供电器件供电，所述电压转换器与所述切换开关连接，以将通过切换开关输入的5V电压转换为3.3V电压；

无线通讯接口，与远端的供电管理平台建立双向的无线通信链路，用于接收所述供电管理平台发送的控制指令，还用于将所述数字信号处理器发送的异物位置信息和异物报警信号转发给所述供电管理平台，所述控制指令包括输电线路测量高度和输电线路测量定位数据；

无人机驱动器件，用于在所述数字信号处理器的控制下，控制所述无人机飞赴空中测量位置，所述空中测量位置对应的定位数据包括输电线路测量高度和输电线路测量定位数据；

静态存储器，用于预先存储各种异物的基准图像模板以及预先存储异物种类报警对照表，每一种异物的基准图像模板为预先对每一种基准异物进行拍摄而获得的图像，所述异物种类报警对照表以异物种类为索引，保存了每一种异物种类的报警等级，报警等级越高，对应种类的异物对输电线路的危害越大，所述静态存储器还用于预先存储报警等级阈值，所述静态存储器预先存储的所述异物种类报警对照表中的各种异物种类包括塑料袋、气球、风筝和树枝；

去雾图像处理器，位于所述线阵数码航空摄影机和所述异物种类识别设备之间，用于接收所述输电线路图像，对所述输电线路图像进行去雾霾处理以获得去雾霾输电线路图像，替代所述输电线路图像，将所述去雾霾输电线路图像输入所述异物种类识别设备；

所述去雾图像处理器包括：

雾霾浓度检测子设备，位于空气中，用于实时检测无人机所在位置的雾霾浓度，并根据雾霾浓度确定雾霾去除强度，所述雾霾去除强度取值在0到1之间；

整体大气光值获取子设备，与所述线阵数码航空摄影机连接以获得所述输电线路图像，计算所述输电线路图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值；

大气散射光值获取子设备，与所述线阵数码航空摄影机和所述雾霾浓度检测子设备分别连接，对所述输电线路图像的每一个像素，提取其R，G，B三颜色通道像素值中最小值作为目标像素值，使用保持边缘的高斯平滑滤波器EPGF对所述目标像素值进行滤波处理以获得滤波目标像素值，将目标像素值减去滤波目标像素值以获得目标像素差值，使用EPGF对目标像素差值进行滤波处理以获得滤波目标像素差值，将滤波目标像素值减去滤波目标像素差值以获得雾霾去除基准值，将雾霾去除强度乘以雾霾去除基准值以获得雾霾去除阈值，取雾霾去除阈值和目标像素值中的最小值作为比较参考值，取比较参考值和0中的最大值作为每一个像素的大气散射光值；

介质传输率获取子设备，与所述整体大气光值获取子设备和所述大气散射光值获取子设备分别连接，将每一个像素的大气散射光值除以整体大气光值以获得除值，将1减去所述除值以获得每一个像素的介质传输率；

清晰化图像获取子设备，与所述线阵数码航空摄影机、所述整体大气光值获取子设备和所述介质传输率获取子设备分别连接，将1减去每一个像素的介质传输率以获得第一差值，将所述第一差值乘以整体大气光值以获得乘积值，将所述输电线路图像中每一个像素的像素值减去所述乘积值以获得第二差值，将所述第二差值除以每一个像素的介质传输率以获得每一个像素的清晰化像素值，所述输电线路图像中每一个像素的像素值包括所述输电线路图像中每一个像素的R，G，B三颜色通道像素值，相应地，获得的每一个像素的清晰化像素值包括每一个像素的R，G，B三颜色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值组成去雾霾输电线路图像；

所述数字信号处理器与所述线阵数码航空摄影机、所述去雾图像处理器、所述异物种类识别设备、所述无人机驱动器件、所述无线通信接口和所述静态存储器分别连接，接收并解析所述控制指令以获得输电线路测量高度和输电线路测量定位数据，控制所述无人机驱动器件以驱动所述无人机飞赴空中测量位置，并在所述无人机飞赴空中测量位置后，进入异物识别模式；

其中所述数字信号处理器在异物识别模式中，启动所述线阵数码航空摄影机、所述去雾图像处理器和所述异物种类识别设备，基于所述异物图像匹配的异物种类在所述异物种类报警对照表中查找对应的报警等级，当查找到的报警等级大于等于所述报警等级阈值时，发出异物报警信号；所述数字信号处理器还基于空中测量位置和所述异物图案在所述灰度图像中的相对位置确定异物位置信息，所述异物位置信息包括异物长度、异物宽度以及异物的定位数据；

所述异物种类识别设备与所述去雾图像处理器和所述静态存储器分别连接，包括小波滤波子设备、灰度化处理子设备、图像分割子设备和异物匹配子设备；所述小波滤波子设备与所述去雾图像处理器连接，用于对所述去雾霾输电线路图像进行小波滤波，以获得滤波图像；所述灰度化处理子设备与所述小波滤波子设备连接，基于滤波图像中每一个像素的RGB三颜色分量值计算每一个像素的灰度值，以获得灰度图像；所述图像分割子设备与所述灰度化处理子设备和所述静态存储器分别连接，对于灰度图像，选取0-255每一灰度值作为分割灰度值对灰度图像进行目标和背景的图像分割，将图像分割后目标和背景的灰度值方差最大的分割灰度值作为灰度分割阈值，使用灰度分割阈值对灰度图像进行目标和背景的图像分割，即具有小于等于所述灰度分割阈值的灰度值的像素被确定为目标像素，具有大于所述灰度分割阈值的灰度值的像素被确定为背景像素，将所有目标像素组成目标子图像并输出；所述异物匹配子设备与所述图像分割子设备和所述静态存储器分别连接，在目标子图像中识别出与各种异物的基准图像模板中某一种异物的基准图像模板匹配的异物图案，输出所述异物图像匹配的异物种类以及所述异物图案在所述灰度图像中的相对位置；

所述小波滤波子设备、所述灰度化处理子设备、所述图像分割子设备和所述异物匹配子设备分别采用不同的FPGA芯片来实现；

所述线阵数码航空摄影机包括减震底架、前盖玻璃、镜头、滤镜和成像电子单元；

所述线阵数码航空摄影机、所述去雾图像处理器和所述异物种类识别设备集成在一块集成电路板上。