CN105389555A - 基于航拍图像的隐患目标分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于航拍图像的隐患目标分析方法及系统，所述方法包括：在巡检中通过航拍获取可见光图像；在所述可见光图像中，识别含有塔杆的目标图像；在含有塔杆的目标图像中检测绝缘子串；在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标；对检测到的隐患目标进行绝缘子串闪络影响分析。该方案通过对含有塔杆的目标图像进行识别，选取含有杆塔的目标图像，在筛选的目标图像基础上通过绝缘子串的检测实现对隐患目标的检测以及分析，能够对大量的巡检航拍图像进行快速筛选，提高了对隐患目标识别和分析效率，对比与现有技术，该方案对隐患目标的识别分析的准确度和效率都有明显的提升。

Description

基于航拍图像的隐患目标分析方法及系统

技术领域

本发明属于直升机电力巡检技术领域，尤其是涉及一种基于航拍图像的隐患目标分析方法及系统。

背景技术

随着无人机/直升机在电力巡检领域的应用得到了越来越多的认可，传统由领导书面下达任务，巡检人员靠经验和记忆沿输电线路进行巡视，用纸质记录，返回后再由专人整理的巡检模式正在改变。传统巡检方式存在一些缺点，例如：人工成本高、巡线时间长；巡检由人工记录，对输电线路隐患的分析存在一定的主观性；巡检人员分散，各自收集记录巡检内容，不利于统计分析等。

目前，无人机搭载可见光相机进行飞行任务的技术比较成熟，对于输电线路的隐患识别任务，无人机需要搭载可见光相机、GPS测量仪等装置，并设计合适的光电吊舱搭载所需的载荷设备。直升机开展电力巡线应用时间较短，用于直升机的电力巡线辅助设备较少，现有的直升机电力巡线辅助设备生成当天的巡检计划，并实时接收可见光照相机拍摄的照片。通过人工对上述方式获取到的图片进行查看，并与当前巡视杆塔信息进行匹配，可以人工识别电力设备上的鸟巢等隐患，实现隐患目标的标记和报告生成。

开展无人机/直升机巡检从一定程度上提高了巡检效率，但是由于航拍获得的图像数据量大，单靠人工目视解译查找隐患目标的任务非常重，对隐患目标的识别分析的准确度和效率较低，为此迫切需要通过智能分析的方法及系统提高隐患目标识别分析效率。

发明内容

为此，本发明目的在提供一种基于航拍图像的隐患目标分析方法及系统，以解决现有技术中航拍获得的图像数据量大，单靠人工目视解译查找隐患目标的任务非常重，对隐患目标的识别分析的准确度和效率较低的缺陷。

本发明提供的技术方案如下：

一种基于航拍图像的隐患目标分析方法，包括：

在巡检中通过航拍获取可见光图像；

在所述可见光图像中，识别含有塔杆的目标图像；

在含有塔杆的目标图像中检测绝缘子串；

在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标；

对检测到的隐患目标进行绝缘子串闪络影响分析。

较佳的，所述识别含有塔杆的目标图像之后，还包括：

将含有杆塔的目标图像与不含有塔杆的图像分别进行标记和存储。

较佳的，所述识别含有塔杆的目标图像，包括：

对所述可见光图像进行彩色分割；

对彩色分割之后的可见光图像进行直线检测，检测杆塔边缘直线；

对检测到的直线进行平行线判断；

判断在预设像素范围内存在平行线的直线段作为杆塔边缘的一部分；

较佳的，对所述可见光图像进行彩色分割，包括：

在可见光图像中采用阈值法获得绿色区域；

将所述可见光图像中的绿色区域进行滤除。

较佳的，所述识别含有塔杆的目标图像之前，还包括：

在通过航拍获取可见光图像时，同时获取GPS信息；

根据所述GPS信息和所述可见光图像的拍摄时间信息，获取可见光图像的坐标信息；

根据所述坐标信息，选择设定地理区域内的可见光图像，并识别其中含有塔杆的目标图像。

较佳的，所述获取可见光图像的坐标信息之前，还包括；

将所述GPS信息和可见光图像存储在巡检设备的存储单元中；

通过有线或者无线传输方式将所述GPS信息和可见光图像传输到预设分析服务器上；

所述分析服务器通过对可见光图像的拍摄时间进行差值运算，获取所述可见光图像的坐标信息。

较佳的，在含有塔杆的目标图像中检测绝缘子串，包括：

根据Hough曲线的统计特征，对目标图像中椭圆的Hough曲线采样，取得所述椭圆边缘的方向信息；

根据所述方向信息在图像空间通过线段检测获得所述椭圆的位置信息；

根据所述椭圆的方向信息和位置信息拟合检测绝缘子串。

较佳的，所述在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标，包括：

对绝缘子串上方的所述目标图像的区域进行阈值分割；

通过连通域计算，以及连通域与杆塔的邻接关系识别隐患目标。

较佳的，所述对检测到的隐患目标进行绝缘子串闪络影响分析之后，还包括：

将可见光图像以及分析结果通过网络进行转发。

相应于上述方法，本发明还提供了一种基于航拍图像的隐患目标分析系统，包括：

可见光相机，用于在巡检中通过航拍获取可见光图像；

塔杆图像筛选模块，用于在所述可见光图像中，识别含有塔杆的目标图像；

绝缘子串检测模块，用于在含有塔杆的目标图像中检测绝缘子串；

隐患目标检测模块，用于在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标；

隐患目标分析模块，用于对检测到的隐患目标进行绝缘子串闪络影响分析。

较佳的，所述塔杆图像筛选模块，包括：

彩色分割单元，用于对所述可见光图像进行彩色分割；

直线检测单元，用于对彩色分割之后的可见光图像进行直线检测，检测杆塔边缘直线；

平行线判断单元，用于对检测到的直线进行平行线判断；

杆塔边缘判断单元，用于判断在预设像素范围内存在平行线的直线段作为杆塔边缘的一部分；

塔杆识别单元，用于根据杆塔边缘识别含有塔杆的目标图像。

较佳的，所述彩色分割单元，包括：

区域识别组件，用于在可见光图像中采用阈值法获得绿色区域；

区域滤除组件，用于将所述可见光图像中的绿色区域进行滤除。

较佳的，所述的基于航拍图像的隐患目标分析系统，还包括：

GPS模块，用于在通过航拍获取可见光图像时，同时获取GPS信息；

坐标获取模块，用于根据所述GPS信息和所述可见光图像的拍摄时间信息，获取可见光图像的坐标信息；

图像选择模块，用于根据所述坐标信息，选择设定地理区域内的可见光图像，并由所述塔杆图像筛选模块识别其中含有塔杆的目标图像。

较佳的，所述的基于航拍图像的隐患目标分析系统，还包括；

存储单元，设置在巡检设备内，用于存储所述GPS信息和可见光图像；

传输单元，用于通过有线或者无线传输方式将所述GPS信息和可见光图像传输到预设分析服务器上；

分析服务器，用于通过对可见光图像的拍摄时间进行差值运算，获取所述可见光图像的坐标信息。

较佳的，所述绝缘子串检测模块，包括：

方向信息获取单元，用于根据Hough曲线的统计特征，对目标图像中椭圆的Hough曲线采样，取得所述椭圆边缘的方向信息；

位置信息获取单元，用于根据所述方向信息在图像空间通过线段检测获得所述椭圆的位置信息；

拟合检测单元，用于根据所述椭圆的方向信息和位置信息拟合检测绝缘子串。

较佳的，所述隐患目标检测模块，包括：

阈值分割单元，用于对绝缘子串上方的所述目标图像的区域进行阈值分割；

隐患目标识别单元，用于通过连通域计算，以及连通域与杆塔的邻接关系识别隐患目标。

较佳的，所述的基于航拍图像的隐患目标分析系统，还包括：

转发模块，用于将可见光图像以及分析结果通过网络进行转发。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

上述基于航拍图像的隐患目标分析方案中，通过对含有塔杆的目标图像进行识别，选取含有杆塔的目标图像，在筛选的目标图像基础上通过绝缘子串的检测实现对隐患目标的检测以及分析，能够对大量的巡检航拍图像进行快速筛选，提高了对隐患目标识别和分析效率，对比与现有技术，该方案对隐患目标的识别分析的准确度和效率都有明显的提升。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的基于航拍图像的隐患目标分析方法流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的基于航拍图像的隐患目标分析系统组成示意图。

具体实施方式

为克服现有技术中航拍获得的图像数据量大，单靠人工目视解译查找隐患目标的任务非常重，对隐患目标的识别分析的准确度和效率较低的缺陷，本申请提供了一种基于航拍图像的隐患目标分析方法及系统。

下面结合附图对本发明做进一步的描述。

实施例一：

参照图1所示的基于航拍图像的隐患目标分析方法流程示意图，本发明具体步骤实施如下：

步骤S101，在巡检中通过航拍获取可见光图像；

在通过无人机或者直升机的巡检过程中，可以通过设计合适的光电吊舱搭载所需的载荷设备，搭载可见光相机进行飞行任务。同时还可以安排巡检任务，收集巡检区域的已知资料，包括杆塔标号等。

步骤S102，在所述可见光图像中，识别含有塔杆的目标图像；

由于在巡检过程中，会获取到大量的图像数据，通过对塔杆数据的筛选，可以不再对不含有塔杆的图像进行处理，减少大量的分析任务。

对应的，本步骤中，还可以将含有杆塔的目标图像与不含有塔杆的图像分别进行标记和存储。

步骤S103，在含有塔杆的目标图像中检测绝缘子串；

由于隐患目标(主要是鸟巢)对输电线路的破坏主要表现在隐患目标位于的绝缘子串的上方易造成绝缘子串闪络，因此可以首先借助绝缘子串的检测确定隐患目标方位。

步骤S104，在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标；

在含有塔杆的目标图像中确定绝缘子串的位置之后，即可以确认隐患目标的存在区域，仅针对该区域进行隐患检测可以减少大量的检测工作量。

步骤S105，对检测到的隐患目标进行绝缘子串闪络影响分析。

对隐患目标识别结果和隐患目标图像进行深化分析，针对检测到的隐患目标进行绝缘子串闪络影响分析，并生成隐患目标分析报告。

上述实施例中，在进行航拍时，会获取到大量的可见光图像，为了进一步减少对图像的分析的工作量，本实施例提供的方法还可以包括：

步骤S101a，在通过航拍获取可见光图像时，还同时获取GPS信息；

步骤S101b，根据所述GPS信息和所述可见光图像的拍摄时间信息，获取可见光图像的坐标信息；

步骤S101c根据所述坐标信息，选择设定地理区域内的可见光图像，并识别其中含有塔杆的目标图像。

如下，为本实施例对应提供的一种具体实现方案：

首先加载所述GPS信息和所述可见光图像信息；提取巡检数据中GPS测量和可见光相机拍摄图像的时间信息；通过对时间进行差值运算，获得与每张图像相匹配的坐标信息；再提取航拍图像的编号，生成图像编号与GPS信息对应关系的列表；并在分析装置上显示GPS信息与航拍图像编号。

通过上述GPS信息实现的对图像的基于地理位置的筛选，可任意选取需要分析的输电线路路段进行隐患目标分析，降低图像分析识别的工作量，提高分析效率。

此外，由于无人机搭载设备的数据分析和处理性能有限，相关的可见光图像和GPS信息可以先暂存在对应的存储设备中，并后续交由对应的服务器进行分析处理，具体的，在所述获取可见光图像的坐标信息之前，还可以包括；

步骤S101d，步骤将所述GPS信息和可见光图像存储在巡检设备的存储单元中；

步骤S101e，通过有线或者无线传输方式将所述GPS信息和可见光图像传输到预设分析服务器上；

步骤S101f，所述分析服务器通过对可见光图像的拍摄时间进行差值运算，获取所述可见光图像的坐标信息。

如下，为本实施例对应提供的一种具体实现方案：

无人机电力巡检数据的获取，开始是安排巡检任务，收集巡检区域的已知资料，包括杆塔标号等；无人机搭载可见光相机、GPS测量仪等载荷进行飞行，并将GPS信息、可见光图像和姿态信息等暂时存储在无人机上可见光相机存储卡和GPS测量仪存储卡中；无人机飞行结束后通过USB连接线、Wi-Fi或者无线通信网络传输设备将暂存在无人机上存储设备上的信息传输到指定的分析服务器设备上。从无人机上获取的信息数据可以首先读入到数据获取单元进行数据格式转换，再传输到隐患目标分析系统进行数据分析处理，获得隐患目标(如鸟巢等)的分析报告。

在电力巡检的场景中，塔杆位置最容易存在隐患，因此本实施例中，步骤S102中，通过识别含有塔杆的目标图像，可以排除不含塔杆的图像，降低图像的分析工作量，如下提供了一种识别含有塔杆的目标图像的方法，包括：

步骤S102a，对所述可见光图像进行彩色分割；

所述色彩分割基于地理环境，在沙漠地区、山地、雪地、以及田野等不同环境下，其采用的彩色分割的具体实现也不同，以塔图像的背景目标为绿色植为例，对所述可见光图像进行彩色分割，包括：

在可见光图像中采用阈值法获得绿色区域；

将所述可见光图像中的绿色区域进行滤除。

具体的，在RGB颜色空间下，绿色信息集中分布在一个部位，主导绿色的颜色分量为绿色分量。一般情况下，绿色分量的值大于红色分量与蓝色分量，而植被的绿色分量值小于一定的值(约为200)，植被绿色的红色分量与蓝色分量值下雨150，对颜色分量公式(2B-R-G)进行计算，采用阈值法获得绿色区域，对图像中的绿色区域进行滤除(像素值用0值代替)。

步骤S102b，对彩色分割之后的可见光图像进行直线检测，检测杆塔边缘直线；具体可以采对可见光图像进行Hough直线检测。

步骤S102c，对检测到的直线进行平行线判断；

步骤S102d，判断在预设像素范围内存在平行线的直线段作为杆塔边缘的一部分；所述预设像素，较佳的可以为50个像素，可以排除排田埂、输电线等直线干扰。

步骤S102e，根据杆塔边缘识别含有塔杆的目标图像。

由于鸟巢等隐患目标对输电线路的破坏主要表现在鸟巢建立的绝缘子串的上方易造成绝缘子串闪络，因此本实施例提供的方法中，可以借助绝缘子串的检测确定隐患目标(如鸟巢)方位，由于航拍图像中多数绝缘子图像成椭圆状，对应的，所述步骤S103中，在含有塔杆的目标图像中检测绝缘子串，可以包括：

步骤S103a，根据Hough曲线的统计特征，对目标图像中椭圆的Hough曲线采样，取得所述椭圆边缘的方向信息；

设椭圆方程为： $\frac{{(x-p)}^2}{a^2}+\frac{{(y-q)}^2}{b^2}=1;$

则参数共有4个：中心坐标，长短半轴长度a和b。由于有4个参数，所以直接利用Hough变换需要建立一个4-D累加数组，对每个p都要遍历q，a和b的所有取值。根据Hough曲线的统计特征，对椭圆的Hough曲线采样，取得椭圆边缘的方向信息

步骤S103b，根据所述方向信息在图像空间通过线段检测获得所述椭圆的位置信息。

步骤S103c，根据所述椭圆的方向信息和位置信息拟合检测绝缘子串。

为了提高检测的精准度，在步骤S103a之前，还可以包括：

对筛选出来的杆塔图像进行中值滤波和图像增强等预处理。

在步骤S103的基础上，本申请的方案对最容易出现隐患目标的绝缘子上方区域进行隐瞒目标识别，步骤S104中，所述在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标，可以包括：

对绝缘子串上方的所述目标图像的区域进行阈值分割；

通过连通域计算，以及连通域与杆塔的邻接关系识别隐患目标。

此外，为了便于对分析结果的使用，在步骤S105获得隐患分析报告之后，还可以包括：

步骤S106，将可见光图像以及分析结果通过网络进行转发。

具体的，可以将图像和GPS信息等巡检数据和隐患分析报告一同通过有线通讯线缆或无线连接发送到巡检指挥系统上，同时也可以通过无线移动网络传输设备或Wi-Fi将隐患目标分析报告转发到手持巡检终端上。

本实施例提供的上述基于航拍图像的隐患目标分析方法中，通过对含有塔杆的目标图像进行识别，选取含有杆塔的目标图像，在筛选的目标图像基础上通过绝缘子串的检测实现对隐患目标的检测以及分析，能够对大量的巡检航拍图像进行快速筛选，提高了对隐患目标识别和分析效率，对比与现有技术，该方案对隐患目标的识别分析的准确度和效率都有明显的提升。

实施例二：

相应于实施例一提供的方法，本实施例还提供了一种基于航拍图像的隐患目标分析系统，如图2所示，为该系统的模块组成图，具体包括：

可见光相机201，用于在巡检中通过航拍获取可见光图像；

塔杆图像筛选模块202，用于在所述可见光图像中，识别含有塔杆的目标图像；

绝缘子串检测模块203，用于在含有塔杆的目标图像中检测绝缘子串；

隐患目标检测模块204，用于在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标；

隐患目标分析模块205，用于对检测到的隐患目标进行绝缘子串闪络影响分析。

在电力巡检的场景中，塔杆位置最容易存在隐患，因此本实施例中，所述塔杆图像筛选模块202通过识别含有塔杆的目标图像，可以排除不含塔杆的图像，降低图像的分析工作量，具体的，所述塔杆图像筛选模块202可以包括：

彩色分割单元，用于对所述可见光图像进行彩色分割；

直线检测单元，用于对彩色分割之后的可见光图像进行直线检测，检测杆塔边缘直线；

平行线判断单元，用于对检测到的直线进行平行线判断；

杆塔边缘判断单元，用于判断在预设像素范围内存在平行线的直线段作为杆塔边缘的一部分；

塔杆识别单元，用于根据杆塔边缘识别含有塔杆的目标图像。

所述色彩分割基于地理环境，在沙漠地区、山地、雪地、以及田野等不同环境下，其采用的彩色分割的具体实现也不同，以塔图像的背景目标为绿色植为例，所述彩色分割单元，可以包括：

区域识别组件，用于在可见光图像中采用阈值法获得绿色区域；

区域滤除组件，用于将所述可见光图像中的绿色区域进行滤除。

在进行航拍时，会获取到大量的可见光图像，为了进一步减少对图像的分析的工作量，所述基于航拍图像的隐患目标分析系统，还可以包括：

GPS模块206，用于在通过航拍获取可见光图像时，同时获取GPS信息；

坐标获取模块，用于根据所述GPS信息和所述可见光图像的拍摄时间信息，获取可见光图像的坐标信息；

图像选择模块，用于根据所述坐标信息，选择设定地理区域内的可见光图像，并由所述塔杆图像筛选模块识别其中含有塔杆的目标图像。

由于无人机搭载设备的数据分析和处理性能有限，相关的可见光图像和GPS信息可以先暂存在对应的存储单元中，并后续交由对应的服务器进行分析处理，因此所述的基于航拍图像的隐患目标分析系统，还可以包括；

存储单元，设置在巡检设备内，用于存储所述GPS信息和可见光图像，可以为可见光相机存储卡和GPS测量仪存储卡。

传输单元，用于通过有线或者无线传输方式将所述GPS信息和可见光图像传输到预设分析服务器上；该传输单元通过USB连接线、Wi-Fi或者无线通信网络传输方式进行数据传输。

分析服务器，用于通过对可见光图像的拍摄时间进行差值运算，获取所述可见光图像的坐标信息。

由于鸟巢等隐患目标对输电线路的破坏主要表现在鸟巢建立的绝缘子串的上方易造成绝缘子串闪络，因此本实施例提供的系统中，可以借助绝缘子串的检测确定隐患目标(如鸟巢)方位，对应的绝缘子串检测模块203，可以包括：

方向信息获取单元，用于根据Hough曲线的统计特征，对目标图像中椭圆的Hough曲线采样，取得所述椭圆边缘的方向信息；

位置信息获取单元，用于根据所述方向信息在图像空间通过线段检测获得所述椭圆的位置信息；

拟合检测单元，用于根据所述椭圆的方向信息和位置信息拟合检测绝缘子串。

本实施例提供的系统对最容易出现隐患目标的绝缘子上方区域进行隐瞒目标识别，所述隐患目标检测模块204，可以包括：

阈值分割单元，用于对绝缘子串上方的所述目标图像的区域进行阈值分割；

隐患目标识别单元，用于通过连通域计算，以及连通域与杆塔的邻接关系识别隐患目标。

此外，为了便于对分析结果的使用，所述的基于航拍图像的隐患目标分析系统，还可以包括：

转发模块，用于将可见光图像以及分析结果通过网络进行转发。

具体的，可以将图像和GPS信息等巡检数据和隐患分析报告一同通过有线通讯线缆或无线连接发送到巡检指挥系统上，同时也可以通过无线移动网络传输设备或Wi-Fi将隐患目标分析报告转发到手持巡检终端上。

本实施例提供的上述基于航拍图像的隐患目标分析系统中，塔杆图像筛选模块通过对含有塔杆的目标图像进行识别，选取含有杆塔的目标图像，绝缘子串检测模块以及隐患目标检测模块在筛选的目标图像基础上通过绝缘子串的检测实现对隐患目标的检测以及分析，能够对大量的巡检航拍图像进行快速筛选，提高了对隐患目标识别和分析效率，对比与现有技术，该方案对隐患目标的识别分析的准确度和效率都有明显的提升。

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。本实施例为方法实施例一对应的系统实施例，其类同之处相互参见即可，不再赘述。

对所公开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公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (11)

1.一种基于航拍图像的隐患目标分析方法，其特征在于，包括：

在巡检中通过航拍获取可见光图像；

在所述可见光图像中，识别含有塔杆的目标图像；

在含有塔杆的目标图像中检测绝缘子串；

在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标；

对检测到的隐患目标进行绝缘子串闪络影响分析。

2.根据权利要求1所述的基于航拍图像的隐患目标分析方法，其特征在于，识别含有塔杆的目标图像之后，还包括：

将含有杆塔的目标图像与不含有塔杆的图像分别进行标记和存储。

3.根据权利要求1所述的基于航拍图像的隐患目标分析方法，其特征在于，识别含有塔杆的目标图像，包括：

对所述可见光图像进行彩色分割；

对彩色分割之后的可见光图像进行直线检测，检测杆塔边缘直线；

对检测到的直线进行平行线判断；

判断在预设像素范围内存在平行线的直线段作为杆塔边缘的一部分；

根据杆塔边缘识别含有塔杆的目标图像。

4.根据权利要求1所述的基于航拍图像的隐患目标分析方法，其特征在于，对所述可见光图像进行彩色分割，包括：

在可见光图像中采用阈值法获得绿色区域；

将所述可见光图像中的绿色区域进行滤除。

5.根据权利要求1所述的基于航拍图像的隐患目标分析方法，其特征在于，所述识别含有塔杆的目标图像之前，还包括：

在通过航拍获取可见光图像时，同时获取GPS信息；

根据所述GPS信息和所述可见光图像的拍摄时间信息，获取可见光图像的坐标信息；

根据所述坐标信息，选择设定地理区域内的可见光图像，并识别其中含有塔杆的目标图像。

6.根据权利要求1所述的基于航拍图像的隐患目标分析方法，其特征在于，所述在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标，包括：

对绝缘子串上方的所述目标图像的区域进行阈值分割；

通过连通域计算，以及连通域与杆塔的邻接关系识别隐患目标。

7.一种基于航拍图像的隐患目标分析系统，其特征在于，包括：

可见光相机，用于在巡检中通过航拍获取可见光图像；

塔杆图像筛选模块，用于在所述可见光图像中，识别含有塔杆的目标图像；

绝缘子串检测模块，用于在含有塔杆的目标图像中检测绝缘子串；

隐患目标检测模块，用于在绝缘子串上方的所述目标图像的区域内检测隐患目标；

隐患目标分析模块，用于对检测到的隐患目标进行绝缘子串闪络影响分析。

8.根据权利要求7所述的基于航拍图像的隐患目标分析系统，其特征在于，所述塔杆图像筛选模块，包括：

彩色分割单元，用于对所述可见光图像进行彩色分割；

直线检测单元，用于对彩色分割之后的可见光图像进行直线检测，检测杆塔边缘直线；

平行线判断单元，用于对检测到的直线进行平行线判断；

杆塔边缘判断单元，用于判断在预设像素范围内存在平行线的直线段作为杆塔边缘的一部分；

塔杆识别单元，用于根据杆塔边缘识别含有塔杆的目标图像。

9.根据权利要求8所述的基于航拍图像的隐患目标分析系统，其特征在于，所述彩色分割单元，包括：

区域识别组件，用于在可见光图像中采用阈值法获得绿色区域；

区域滤除组件，用于将所述可见光图像中的绿色区域进行滤除。

10.根据权利要求7所述的基于航拍图像的隐患目标分析系统，其特征在于，还包括：

GPS模块，用于在通过航拍获取可见光图像时，同时获取GPS信息；

坐标获取模块，用于根据所述GPS信息和所述可见光图像的拍摄时间信息，获取可见光图像的坐标信息；

图像选择模块，用于根据所述坐标信息，选择设定地理区域内的可见光图像，并由所述塔杆图像筛选模块识别其中含有塔杆的目标图像。

11.根据权利要求7所述的基于航拍图像的隐患目标分析系统，其特征在于，所述隐患目标检测模块，包括：

阈值分割单元，用于对绝缘子串上方的所述目标图像的区域进行阈值分割；

隐患目标识别单元，用于通过连通域计算，以及连通域与杆塔的邻接关系识别隐患目标。