CN104933702A - 输电线路塔架的检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种输电线路塔架的检测方法及装置，该方法包括：依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域；获取所述图像中的所述输电线路塔架的最大连通区域；当所述疑似塔架区域与所述最大连通区域的重合区域满足预设条件时，确定所述最大连通区域为所述输电线路塔架区域。通过本发明实施例所提供的方法和装置可以实现从图像中准确的检测出输电线路塔架的区域，而不受输电线路塔架其自身承载的属性和四季变化的影响。

Description

输电线路塔架的检测方法及装置

技术领域

本发明涉及智能电网技术领域，尤其涉及一种输电线路塔架的检测方法及装置。

背景技术

随着智能电网的发展，越来越多的输电线路塔架被建立，输电线路塔架是整个输电系统构建的基础，同时也是承载电力目标如绝缘子、防震锤等的主体，如果输电线路塔架出现故障，其影响远大于其支承的电力元器件破损带来的影响。所以对输电线路塔架巡检很重要。在对输电线路塔架巡检中，从视频影像中检测出输电线路塔架尤为重要。

在实现本发明创造的过程中发明人发现，输电线路塔架的检测受限于其自身的承载属性，承载属性即输电线路塔架的架设需要满足输电线路电压、地形、布线等实际要求，山区中高大树木对输电线路塔架遮挡十分严重，复杂山地背景对于输电线路塔架的检测也有较大影响等等，除此之外，山区背景下的航拍影像中，四季等外部条件的改变对背景影响较大。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种输电线路塔架的检测方法及装置，以克服现有技术中的输电线路塔架的检测受限于其自身的承载属性以及四季等外部条件影响的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种输电线路塔架的检测方法，包括：

依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域；

获取所述图像中的所述输电线路塔架的最大连通区域；

当所述疑似塔架区域与所述最大连通区域的重合区域满足预设条件时，确定所述最大连通区域为所述输电线路塔架区域。

优选地，在所述确定所述最大连通区域为所述输电线路塔架区域之后，还包括：

提取所述输电线路塔架的区域的轮廓；

将所述输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板；

将所述第一预设模板所属类型确定为所述输电线路塔架的类型。

其中，所述将所述输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板包括：

将所述输电线路塔架的区域进行凸包化处理，形成所述输电线路塔架的封闭区域；

将所述封闭区域与所述预设模板进行Hu矩相似度计算，获得匹配度最高的第一预设模板。

其中，所述依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域包括：

获取所述图像中的所述输电线路塔架的线性特征；

计算所述线性特征的重心位置信息；

依据所述重心位置信息确定出所述疑似塔架区域。

其中，所述获取所述输电线路塔架的最大连通区域包括：

将所述图像进行灰度图像转换；

将所述灰度图像中像素值属于预设像素值范围的像素，确定为疑似塔架连通区域中的像素；

从所述疑似塔架连通区域中选取像素最多的第一疑似塔架连通区域，所述 第一疑似塔架连通区域为所述最大连通区域。

一种输电线路塔架的检测装置，包括：

选取模块，用于依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域；

获取模块，用于获取所述图像中的所述输电线路塔架的最大连通区域；

第一确定模块，用于当所述疑似塔架区域与所述最大连通区域的重合区域满足预设条件时，确定所述最大连通区域为所述输电线路塔架区域。

优选的，还包括：

提取模块，用于提取所述输电线路塔架的区域的轮廓；

匹配模块，用于将所述输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板；

第二确定模块，用于将所述第一预设模板所属类型确定为所述输电线路塔架的类型。

其中，所述匹配模块包括：

凸包化单元，用于将所述输电线路塔架的区域进行凸包化处理，形成所述输电线路塔架的封闭区域；

第一计算单元，用于将所述封闭区域与所述预设模板进行Hu矩相似度计算，获得匹配度最高的第一预设模板。

其中，所述选取模块包括：

获取单元，用于获取所述图像中的所述输电线路塔架的线性特征；

第二计算单元，用于计算所述线性特征的重心位置信息；

第一确定单元，用于依据所述重心位置信息确定出所述疑似塔架区域。

其中，所述获取模块包括：

转换单元，用于将所述图像进行灰度图像转换；

第二确定单元，用于将所述灰度图像中像素值属于预设像素值范围的像素，确定为疑似塔架连通区域中的像素；

选取单元，用于从所述疑似塔架连通区域中选取像素最多的第一疑似塔架连通区域，所述第一疑似塔架连通区域为所述最大连通区域。

本发明实施例提供的输电线路塔架的检测方法及装置，考虑了输电线路塔架的特征信息，在确定的疑似塔架区域和最大连通区域后，再次通过两者的重合区域进一步确定最大连通区域是否为输电线路塔架区域，从而能够从图像中准确的确定出输电线路塔架区域，避免其受限于输电线路塔架自身的承载属性以及四季等外部条件的改变对背景影响，而不能准确的确定出输电线路塔架区域的问题。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法的另一实现方式的方法流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法中将输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板的一种实现方式的方法流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法中依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域的一种实现方式的方法流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种与累加器数组对应的图像；

图6为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法中，获取输电线路塔架的最大连通区域的一种实现方式的方法流程示意图；

图7为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测装置的一种实现方式的结构示意图。

具体实施方式

为了引用和清楚起见，下文中使用的技术名词的说明、简写或缩写总结如下：

GPS：Global Positioning System，全球定位系统。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

现有技术中输电线路塔架的检测方法如下：

第一种，基于在输电线路塔架上安装有视频设备、采集设备、通讯设备等，上述设备对输电线路塔架、电力目标以及周围环境进行实时监视。经监控人员对实时监测获得的图像进行筛选分析，获得输电线路塔架相关信息，例如输电线路塔架中的线路及其电力目标的状态信息。

第二种，基于机载GPS、摄像机、红外热像仪等载荷，巡检员乘坐直升机对巡检过程中输电线路塔架进行拍摄，并结合当时GPS信息，进行输电线路塔架定位。但对于GPS遥测帧与视频帧不匹配的情况，不能使用此类方法实现。

第三种，通过底色去除及灰度转换，对输电线路塔架图像进行去噪并增强后，对输电线路塔架图像进行分割，使用边缘点检测对输电线路塔架轮廓进行特征提取，判断输电线路塔架类型及识别运行状态。但此过程中对输电线路塔架图像的去噪结果直接影响后续的边缘点检测，而图像的噪声由航拍时外部自 然条件如光照、季节等影响较大。因此，使用固定阈值的小波变换进行图像去噪对不同外部条件的适应性较差。

上述方法中，输电线路塔架的检测受限于其自身的承载属性，即输电线路塔架的架设需要满足输电线路电压、地形、布线等实际要求，山区中高大树木对输电线路塔架遮挡十分严重，复杂山地背景对于输电线路塔架提取也有较大影响，且山区背景下的航拍影像中，自然因素的改变对背景影响较大。

有鉴于上述检测方法的优缺点，本发明实施例提供一种利用输电线路塔架自身特性进行输电线路塔架提取的方法，该方法对四季等外部条件的变化有较高鲁棒性，且适用范围较广。

请参阅图1，为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法的流程示意图，该方法包括：

步骤S101：依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域。

上述特征信息可以包括输电线路塔架的线性特征信息，现有技术中输电线路塔架属于高耸钢结构，其主要结构及材料为三柱钢管(法兰连接)和四柱角钢(连接板)。航拍的输电线路塔架中的图像中输电线路塔架多为直线构成，将满足预设要求的直线称为线性特征信息，例如可以将预设数目像素长的线段称为线性特征信息中所涉及到的线。

上述特征信息可以包括输电线路塔架的角点特征信息，角点特征信息是指组成输电线路塔架的钢管之间的交点等等。输电线路塔架多建设在树林中，由于树木的角点特征信息比较杂乱，所以输电线路塔架的角点特征信息非常明显。

上述特征信息可以包括输电线路塔架的颜色特征信息，例如输电线路塔架多建设在树林中，输电线路塔架多为灰白色，树木的颜色多为绿色，所以也可 以根据颜色确定出疑似塔架区域。

上述特征信息可以为输电线路塔架的颜色特征信息、线性特征信息、角点特征信息中的一种或多种，具体本发明实施例不作具体限制。由于输电线路塔架的特征信息不仅仅局限于上述三种，所以本发明实施例并不将上述特征信息限定为上述三种中的一种或多种，例如特征信息还可以为输电线路塔架的对称信息，因为有的输电线路塔架是对称的。

步骤S102：获取上述图像中的输电线路塔架的最大连通区域。

可以依据输电线路塔架的颜色特征信息、角点特征信息、线性特征信息等等中的一种或多种确定最大连通区域。例如，假设输电线路塔架为灰白色，可以将灰白色所在的最大连通区域确定为最大连通区域，或将线性特征信息最密集的地方所在的连通区域确定为最大连通区域等等。

步骤S101和步骤S102没有先后顺序，可以先执行步骤S102再执行步骤S101，或着步骤S101和步骤S102同时执行，本发明实施例并不对上述两个步骤的先后顺序作具体限定。

步骤S103：当疑似塔架区域与最大连通区域的重合区域满足预设条件时，确定最大连通区域为输电线路塔架区域。

具体可以为：计算上述重合区域的像素个数；当重合区域的像素个数占疑似塔架区域和最大连通区域的像素个数之和的百分比大于等于预设值时，确定最大连通区域为输电线路塔架区域。

预设条件可以为重合区域的像素个数占疑似塔架区域和最大连通区域的像素个数之和的百分比大于等于预设值。

上述预设值可以为80％或80％以上，具体数值本发明实施例不作具体限定，例如还可以为70％等等，具体值可以根据实际情况而定。

具体还可以为：计算重合区域像素个数占疑似塔架区域的总像素个数的百分比大于第一值时，或占最大连通区域的总像素个数百分比大于第二值时，确定最大连通区域为输电线路塔架区域。

上述第一值和第二值可以相等，可以不等，具体值可以依据实际情况而定。

预设条件可以为重合区域像素个数占疑似塔架区域的总像素个数的百分比大于第一值，或占最大连通区域的总像素个数百分比大于第二值。

本发明实施例中考虑了输电线路塔架的特征信息，在确定的疑似塔架区域和最大连通区域后，再次通过两者的重合区域进一步确定最大连通区域是否为输电线路塔架区域，从而能够从图像中准确的确定出输电线路塔架区域，避免其受限于输电线路塔架自身的承载属性以及四季等外部条件的改变对背景影响，而不能准确的确定出输电线路塔架区域的问题。

请参阅图2，为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法的另一实现方式的方法流程示意图，该方法包括：

步骤S101：依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域。

步骤S102：获取上述图像中的输电线路塔架的最大连通区域。

步骤S103：当疑似塔架区域与最大连通区域的重合区域满足预设条件时，确定最大连通区域为输电线路塔架区域。

步骤S201：提取输电线路塔架的区域的轮廓。

步骤S202：将输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板。

预设模板是指输电线路塔架类型模板，例如主要的输电线路塔架的类型包括猫头塔、酒杯塔、转角塔。可以将这些类型的输电线路塔架设置为上述预设 模型。

步骤S203：将第一预设模板所属类型确定为输电线路塔架的类型。

请参阅图3，为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法中将输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板的一种实现方式的方法流程示意图，该方法包括：

步骤S301：将所述输电线路塔架的区域进行凸包化处理，形成所述输电线路塔架的封闭区域。

将输电线路塔架的区域进行凸包化处理可以采用链码，例如Freeman码，首先将上述提取出的输电线路塔架的区域的边界转换为Freeman链码进行输出，将提取出的连通域轮廓进行凸包化，可以使用8连通Freeman码进行边界凸包化，也可以使用4连通Freeman码进行边界凸包化，这里以8连通Freeman码进行边界凸包化为例，获取最大闭包链码集作为最小外包区域，获取第2层级链码作为最大内包区域。Freeman码中，目标形状被表示为一系列的位移，每一个位移有8个方向，分别为上，左上，左，左下，下，右下，右，右上。8个方向对应数值为整数0到7。

将最小外包区域链码集转为点集，得到凸包区域1；将最大内包区域转为点集，得到凸包区域2。对两个区域进行做差集，获取样本凸域，即获得输电线路塔架的封闭区域。

输电线路塔架的区域凸包化即获取输电线路塔架的最小外包区域以及最大内包区域的差集，保留了输电线路塔架的类型的最基本特征。

本发明实施例中提供但并不限制于使用链码进行凸包化。

上述封闭区域即为最大内包区域与最小外包区域所组成的区域。

步骤S302：将所述封闭区域与所述预设模板进行Hu矩相似度计算，获得 匹配度最高的第一预设模板。

使用Hu矩进行封闭区域与预设模板相似度计算，匹配度最高者即为输电线路塔架的类型。将封闭区域与每一预设模板进行Hu矩相似度计算，获得一数值，将最大数值对应的预设模板作为第一预设模板。

Hu矩是归一化中心矩的线性组合，其矩函数对于缩放、旋转和镜像映射具有不变性。

请参阅图4，为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法中依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域的一种实现方式的方法流程示意图，该方法包括：

步骤S401：获取所述图像中的所述输电线路塔架的线性特征。

考虑到山区的树木或山地为背景的特征，输电线路塔架的线性特征信息为主特征，且线性特征信息是输电线路塔架区别于复杂多变背景的最明显特征，且其线性特征信息的重心位置信息多分布于输电线路塔架的塔头内部，保证了疑似塔架区域对输电线路塔架的包含性。

现有技术中塔架属于高耸钢结构，其主要结构及材料为三柱钢管(法兰连接)和四柱角钢(连接板)。航拍的输电线路塔架中的图像中输电线路塔架多为直线构成，将满足预设要求的直线称为线性特征信息，例如可以将预设数目像素长的线段称为线性特征信息中所涉及到的线。该预设数目可以为30，当然也可以为其他值，例如29、35等等本发明实施例对此不作具体限定。

步骤S402：计算所述线性特征的重心位置信息。

本发明实施例提供但并不限于以下计算线性特征的重心位置信息的方法：

首先，获取图像的边缘点，设定一个累加器数组Accumulator(ρ，θ)，初值为0，对每个像素点(x_i，y_i)遍历θ进行取值，计算对应的ρ，如果其值对应累加器数 组中某个值，则累加器数组值加1。

当遍历完所有点后，找到累加器数组的峰值点，其对应的就是图像空间中的共线点。将所有共线点组成特征点集S，计算重心位置信息对应的重心点坐标c(x,y)中的x_c,y_c。

$c(x,y)=\left\{\begin{array}{c}(x_c,y_c)(x_c,y_c)\∈S\\ (x_i,y_i)\underset{(x_i,y_i)\∈s}{\min }(\sqrt{{(x_c-x_i)}^2+{(y_c-y_i)}^2}\end{array}\right..$

中，θ为边缘点(x_i，y_i)的梯度方向，ρ＝xcosθ+ysinθ。为了让本领域技术人员更加理解本发明实施例中所涉及到的累加器数组的值如何加1，举一具体例子对其进行说明。

请参阅图5，为本发明实施例提供一种与累加器数组对应的图像。

以图像左上角为坐标系原点，在同一条直线L上的点具有相同的(ρ，θ)，因此，该条直线上的点会被分配到同一个集合中。

假设图5中的4个点所在的累加器数组值为4，则重心坐标的计算方法可以为：计算每条直线的重心位置，作为该直线L的特征点；将直线L的4个特征点组成集合S，计算点集S的重心，得到的点即为重心点。

步骤S403：依据所述重心位置信息确定出所述疑似塔架区域。

疑似塔架区域可以为以重心位置信息为圆心以预设距离为半径做圆，该圆即为上述疑似塔架区域，当然也可以以中心位置信息为圆心做椭圆，该椭圆即为上述疑似塔架区域，本发明实施例疑似塔架区域的形状不作具体限定，例如也可以为长方形，也可以为正方形，还可以为多边形等等。

疑似塔架区域可以为重心位置信息所在的连通区域，或者为离重心位置信息最近的像素所在的连通区域。

疑似塔架区域的确定可以有多种方法，本发明实施例提供但不限定于上述 集中实现方式。

请参阅图6，为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测方法中，获取输电线路塔架的最大连通区域的一种实现方式的方法流程示意图，该方法包括：

步骤S601：将所述图像进行灰度图像转换。

将图像进行灰度图像转换，可以利用RGB空间与灰度空间转换方法进行转换，此为现有技术本发明实施例在此不进行一一赘述。

步骤S602：将所述灰度图像中像素值属于预设像素值范围的像素，确定为疑似塔架连通区域中的像素。

预设像素范围为输电线路塔架在进行步骤S601转换后，可能的灰度值范围，该范围可以依据实际情况而定，一般情况下，尽量包含所有的可能的输电线路塔架的灰度值。

步骤S603：从疑似塔架连通区域中选取像素最多的第一疑似塔架连通区域，所述第一疑似塔架连通区域为所述最大连通区域。

假设输电线路塔架为灰白色，输电线路塔架旁边可能有住宅的房顶瓦片的颜色可能也为灰白色，但是瓦片所组成的连通区域显然比较小，而输电线路塔架的连通区域比较大。因为选择最大连通区域。

具体的可以为：使用图像的灰度特征进行轮廓检测，设定累加器，累计各个连通区域中像素个数，以便获取包含像素个数最多的连通区域，即获取图像中最大的连通区域。检测出最大连通区域的轮廓并将它们组织成双层结构，分别是顶层边界(即上述的最小外包区域)和内层边界(即上述的最大内包区域)。其中，顶层边界是所有成分的外界边界，内层边界是孔边界。

最大连通区域可以保证输电线路塔架轮廓的完整性，且这种完整性可以忽 略图像拍摄过程中的噪点对轮廓获取的影响。

请参阅图7，为本发明实施例提供的一种输电线路塔架的检测装置的一种实现方式的结构示意图，该装置包括：选取模块701、获取模块702以及第一确定模块703，其中：

选取模块701，用于依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域。

上述特征信息可以包括输电线路塔架的线性特征信息，现有技术中输电线路塔架属于高耸钢结构，其主要结构及材料为三柱钢管(法兰连接)和四柱角钢(连接板)。航拍的输电线路塔架中的图像中输电线路塔架多为直线构成，将满足预设要求的直线称为线性特征信息，例如可以将预设数目像素长的线段称为线性特征信息中所涉及到的线。

上述特征信息可以包括输电线路塔架的角点特征信息，角点特征信息是指组成输电线路塔架的钢管之间的交点等等。输电线路塔架多建设在树林中，由于树木的角点特征信息比较杂乱，所以输电线路塔架的角点特征信息非常明显。

上述特征信息可以包括输电线路塔架的颜色特征信息，例如输电线路塔架多建设在树林中，输电线路塔架多为灰白色，树木的颜色多为绿色，所以也可以根据颜色确定出疑似塔架区域。

上述特征信息可以为输电线路塔架的颜色特征信息、线性特征信息、角点特征信息中的一种或多种，具体本发明实施例不作具体限制。由于输电线路塔架的特征信息不仅仅局限于上述三种，所以本发明实施例并不将上述特征信息限定为上述三种中的一种或多种，例如特征信息还可以为输电线路塔架的对称信息，因为有的输电线路塔架是对称的。

获取模块702，用于获取所述图像中的所述输电线路塔架的最大连通区域。

可以依据输电线路塔架的颜色特征信息、角点特征信息、线性特征信息等等中的一种或多种确定最大连通区域。例如，假设输电线路塔架为灰白色，可以将灰白色所在的最大连通区域确定为最大连通区域，或将线性特征信息最密集的地方所在的连通区域确定为最大连通区域等等。

第一确定模块703，用于当所述疑似塔架区域与所述最大连通区域的重合区域满足预设条件时，确定所述最大连通区域为所述输电线路塔架区域。

具体可以为：计算上述重合区域的像素个数；当重合区域的像素个数占疑似塔架区域和最大连通区域的像素个数之和的百分比大于等于预设值时，确定最大连通区域为输电线路塔架区域。

预设条件可以为重合区域的像素个数占疑似塔架区域和最大连通区域的像素个数之和的百分比大于等于预设值。

上述预设值可以为80％或80％以上，具体数值本发明实施例不作具体限定，例如还可以为70％等等，具体值可以根据实际情况而定。

具体还可以为：计算重合区域像素个数占疑似塔架区域的总像素个数的百分比大于第一值时，或占最大连通区域的总像素个数百分比大于第二值时，确定最大连通区域为输电线路塔架区域。

上述第一值和第二值可以相等，可以不等，具体值可以依据实际情况而定。

预设条件可以为重合区域像素个数占疑似塔架区域的总像素个数的百分比大于第一值，或占最大连通区域的总像素个数百分比大于第二值。

本发明实施例中考虑了输电线路塔架的特征信息，在选取模块701和获取模块702分别确定的疑似塔架区域和最大连通区域后，再次通过第一确定模块703依据两者的重合区域，进一步确定最大连通区域是否为输电线路塔架区域， 从而能够从图像中准确的确定出输电线路塔架区域，避免其受限于输电线路塔架自身的承载属性以及四季等外部条件的改变对背景影响，而不能准确的确定出输电线路塔架区域的问题。

在上述装置实施例的基础上，还可以包括：提取模块，用于提取所述输电线路塔架的区域的轮廓；匹配模块，用于将所述输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板；第二确定模块，用于将所述第一预设模板所属类型确定为所述输电线路塔架的类型。

预设模板是指输电线路塔架类型模板，例如主要的输电线路塔架的类型包括猫头塔、酒杯塔、转角塔。可以将这些类型的输电线路塔架设置为上述预设模型。

上述任一实施例中匹配模块可以包括：凸包化单元，用于将所述输电线路塔架的区域进行凸包化处理，形成所述输电线路塔架的封闭区域；第一计算单元，用于将所述封闭区域与所述预设模板进行Hu矩相似度计算，获得匹配度最高的第一预设模板。

将输电线路塔架的区域进行凸包化处理可以采用链码，例如Freeman码，首先将上述提取出的输电线路塔架的区域的边界转换为Freeman链码进行输出，将提取出的连通域轮廓进行凸包化，可以使用8连通Freeman码进行边界凸包化，也可以使用4连通Freeman码进行边界凸包化，这里以8连通Freeman码进行边界凸包化为例，获取最大闭包链码集作为最小外包区域，获取第2层级链码作为最大内包区域。Freeman码中，目标形状被表示为一系列的位移，每一个位移有8个方向，分别为上，左上，左，左下，下，右下，右，右上。8个方向对应数值为整数0到7。

将最小外包区域链码集转为点集，得到凸包区域1；将最大内包区域转为 点集，得到凸包区域2。对两个区域进行做差集，获取样本凸域，即获得输电线路塔架的封闭区域。

输电线路塔架的区域凸包化即获取输电线路塔架的最小外包区域以及最大内包区域的差集，保留了输电线路塔架的类型的最基本特征。

本发明实施例中提供但并不限制于使用链码进行凸包化。

上述封闭区域即为最大内包区域与最小外包区域所组成的区域。

使用Hu矩进行封闭区域与预设模板相似度计算，匹配度最高者即为输电线路塔架的类型。将封闭区域与每一预设模板进行Hu矩相似度计算，获得一数值，将最大数值对应的预设模板作为第一预设模板。

Hu矩是归一化中心矩的线性组合，其矩函数对于缩放、旋转和镜像映射具有不变性。

上述任一实施例中选取模块可以包括：获取单元，用于获取所述图像中的所述输电线路塔架的线性特征；第二计算单元，用于计算所述线性特征的重心位置信息；第一确定单元，用于依据所述重心位置信息确定出所述疑似塔架区域。

考虑到山区的树木或山地为背景的特征，输电线路塔架的线性特征信息为主特征，且线性特征信息是输电线路塔架区别于复杂多变背景的最明显特征，且其线性特征信息的重心位置信息多分布于输电线路塔架的塔头内部，保证了疑似塔架区域对输电线路塔架的包含性。

现有技术中塔架属于高耸钢结构，其主要结构及材料为三柱钢管(法兰连接)和四柱角钢(连接板)。航拍的输电线路塔架中的图像中输电线路塔架多为直线构成，将满足预设要求的直线称为线性特征信息，例如可以将预设数目像素长的线段称为线性特征信息中所涉及到的线。该预设数目可以为30，当然 也可以为其他值，例如29、35等等本发明实施例对此不作具体限定。

本发明实施例提供但并不限于以下计算线性特征的重心位置信息的方法：

首先，获取图像的边缘点，设定一个累加器数组Accumulator(ρ，θ)，初值为0，对每个像素点(x_i，y_i)遍历θ进行取值，计算对应的ρ，如果其值对应累加器数组中某个值，则累加器数组值加1。

当遍历完所有点后，找到累加器数组的峰值点，其对应的就是图像空间中的共线点。将所有共线点组成特征点集S，计算重心位置信息对应的重心点坐标c(x,y)中的x_c,y_c。

$c(x,y)=\left\{\begin{array}{c}(x_c,y_c)(x_c,y_c)\∈S\\ (x_i,y_i)\underset{(x_i,y_i)\∈s}{\min }(\sqrt{{(x_c-x_i)}^2+{(y_c-y_i)}^2}\end{array}\right..$

其中，θ为边缘点(x_i，y_i)的梯度方向，ρ＝xcosθ+ysinθ。为了让本领域技术人员更加理解本发明实施例中所涉及到的累加器数组的值如何加1，举一具体例子对其进行说明。

如图5所示，以图像左上角为坐标系原点，在同一条直线L上的点具有相同的(ρ，θ)，因此，该条直线上的点会被分配到同一个集合中。

假设图5中的4个点所在的累加器数组值为4，则重心坐标的计算方法可以为：计算每条直线的重心位置，作为该直线L的特征点；将直线L的4个特征点组成集合S，计算点集S的重心，得到的点即为重心点。

疑似塔架区域可以为以重心位置信息为圆心以预设距离为半径做圆，该圆即为上述疑似塔架区域，当然也可以以中心位置信息为圆心做椭圆，该椭圆即为上述疑似塔架区域，本发明实施例疑似塔架区域的形状不作具体限定，例如也可以为长方形，也可以为正方形，还可以为多边形等等。

疑似塔架区域可以为重心位置信息所在的连通区域，或者为离重心位置信 息最近的像素所在的连通区域。

疑似塔架区域的确定可以有多种方法，本发明实施例提供但不限定于上述集中实现方式。

上述任一实施例中获取模块可以包括：转换单元，用于将所述图像进行灰度图像转换；第二确定单元，用于将所述灰度图像中像素值属于预设像素值范围的确定为疑似塔架连通区域中的像素；选取单元，用于从疑似塔架连通区域中选取像素最多的第一疑似塔架连通区域，所述第一疑似塔架连通区域为所述最大连通区域。

将图像进行灰度图像转换，可以利用RGB空间与灰度空间转换方法进行转换，此为现有技术本发明实施例在此不进行一一赘述。

预设像素范围为输电线路塔架在转换单元进行转换后，可能的灰度值范围，该范围可以依据实际情况而定，一般情况下，尽量包含所有的可能的输电线路塔架的灰度值。

假设输电线路塔架为灰白色，输电线路塔架旁边可能有住宅的房顶瓦片的颜色可能也为灰白色，但是瓦片所组成的连通区域显然比较小，而输电线路塔架的连通区域比较大。因为选择最大连通区域。

具体的可以为：使用图像的灰度特征进行轮廓检测，设定累加器，累计各个连通区域中像素个数，以便获取包含像素个数最多的连通区域，即获取图像中最大的连通区域。检测出最大连通区域的轮廓并将它们组织成双层结构，分别是顶层边界(即上述的最小外包区域)和内层边界(即上述的最大内包区域)。其中，顶层边界是所有成分的外界边界，内层边界是孔边界。

最大连通区域可以保证输电线路塔架轮廓的完整性，且这种完整性可以忽略图像拍摄过程中的噪点对轮廓获取的影响。

本发明以航拍山区环境下输电线路塔架影像为处理目标，通过构建基于输电线路塔架的自身的特征信息的最大连通区域，并提取出最大连通区域的最大内包区域和最小外包区域的轮廓，并将其进行凸包化，得到样本凸域，并使用Hu矩进行样本凸域与预设模板的相似度计算，即实现了基于航拍影像的输电线路塔架轮廓的检测，又实现了对输电线路塔架的类型分类。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所提供的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所提供的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种输电线路塔架的检测方法，其特征在于，包括：

依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域；

获取所述图像中的所述输电线路塔架的最大连通区域；

当所述疑似塔架区域与所述最大连通区域的重合区域满足预设条件时，确定所述最大连通区域为所述输电线路塔架区域。

2.根据权利要求1所述输电线路塔架的检测方法，其特征在于，在所述确定所述最大连通区域为所述输电线路塔架区域之后，还包括：

提取所述输电线路塔架的区域的轮廓；

将所述输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板；

将所述第一预设模板所属类型确定为所述输电线路塔架的类型。

3.根据权利要求2所述输电线路塔架的检测方法，其特征在于，所述将所述输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板包括：

将所述输电线路塔架的区域进行凸包化处理，形成所述输电线路塔架的封闭区域；

将所述封闭区域与所述预设模板进行Hu矩相似度计算，获得匹配度最高的第一预设模板。

4.根据权利要求1至3任一所述输电线路塔架的检测方法，其特征在于，所述依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域包括：

获取所述图像中的所述输电线路塔架的线性特征；

计算所述线性特征的重心位置信息；

依据所述重心位置信息确定出所述疑似塔架区域。

5.根据权利要求1至3任一所述输电线路塔架的检测方法，其特征在于，所述获取所述输电线路塔架的最大连通区域包括：

将所述图像进行灰度图像转换；

将所述灰度图像中像素值属于预设像素值范围的像素，确定为疑似塔架连通区域中的像素；

从所述疑似塔架连通区域中选取像素最多的第一疑似塔架连通区域，所述第一疑似塔架连通区域为所述最大连通区域。

6.一种输电线路塔架的检测装置，其特征在于，包括：

选取模块，用于依据输电线路塔架的特征信息，选取图像中疑似塔架区域；

获取模块，用于获取所述图像中的所述输电线路塔架的最大连通区域；

第一确定模块，用于当所述疑似塔架区域与所述最大连通区域的重合区域满足预设条件时，确定所述最大连通区域为所述输电线路塔架区域。

7.根据权利要求6所述输电线路塔架的检测装置，其特征在于，还包括：

提取模块，用于提取所述输电线路塔架的区域的轮廓；

匹配模块，用于将所述输电线路塔架的轮廓与预设模板进行匹配，获得匹配度最高的第一预设模板；

第二确定模块，用于将所述第一预设模板所属类型确定为所述输电线路塔架的类型。

8.根据权利要求7所述输电线路塔架的检测装置，其特征在于，所述匹配模块包括：

凸包化单元，用于将所述输电线路塔架的区域进行凸包化处理，形成所述输电线路塔架的封闭区域；

第一计算单元，用于将所述封闭区域与所述预设模板进行Hu矩相似度计算，获得匹配度最高的第一预设模板。

9.根据权利要求6至8任一所述输电线路塔架的检测装置，其特征在于，所述选取模块包括：

获取单元，用于获取所述图像中的所述输电线路塔架的线性特征；

第二计算单元，用于计算所述线性特征的重心位置信息；

第一确定单元，用于依据所述重心位置信息确定出所述疑似塔架区域。

10.根据权利要求6至8任一所述输电线路塔架的检测装置，其特征在于，所述获取模块包括：

转换单元，用于将所述图像进行灰度图像转换；

第二确定单元，用于将所述灰度图像中像素值属于预设像素值范围的像素，确定为疑似塔架连通区域中的像素；

选取单元，用于从所述疑似塔架连通区域中选取像素最多的第一疑似塔架连通区域，所述第一疑似塔架连通区域为所述最大连通区域。