CN107680091A - 一种输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法 - Google Patents

一种输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种防震锤脱落缺陷检测准确率高且不需要大量的训练样本的输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法。该输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法包括防震锤标注、模板筛选、待检测图像的偏移估算与补偿、防震锤目标提取、防震锤特征提取、基于相似度分析的缺陷判定，通过运用待检测图像与历史模板图像的相似度分析方法避免了训练样本需求量大的问题，同时本发明通过引入多模板对比、图像位置偏移估算与补偿技术进一步的提高了检测的准确率，经过实际验证，其准确率高于90％。适合在输电线路检测技术领域推广应用。

Description

一种输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及输电线路检测技术领域，尤其是一种输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法。
背景技术
输电线路是电力系统的重要组成部分，它承担着电能远距离传输的任务。电力线路中的防震锤长期暴露在自然环境中，不仅承受着自然张力、材料老化等自身损坏，还要受到雷击、暴风、雨水等外界的侵蚀。如果输电线路中存在防震锤脱落的现象，导线在强风作用下，会发生强烈的振动，导线经过长期的周期性弯折会发生疲劳损坏，具有严重的安全隐患。传统的输电线路巡线工作是依靠人工巡检，但人工巡检效率低、工作强度大、以及对特殊线路尤其是高压线路时，有危机检测人员人身安全的风险。现有的防震锤脱落缺陷检测主要是基于机器学习的方法，首先，现有的基于机器学习的防震锤脱落缺陷检测方法需要数万、数十万以上的防震锤标记图像(训练样本)，其次，现有的基于机器学习的防震锤脱落缺陷检测准确率难以达到80％。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种防震锤脱落缺陷检测准确率高且不需要大量的训练样本的输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：该输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法，包括以下步骤：
A、防震锤标注：获取输电线路的防震锤历史模板图像集合，并在每张防震锤历史模板图像上标注出防震锤的对应位置信息；
B、模板筛选：获取输电线路的防震锤待检测图像，然后将防震锤历史模板图像集合中的每一张图像与防震锤待检测图像进行相似度计算，然后选取其中相似度最高的防震锤历史模板图像作为检测模板图像；
C、待检测图像的偏移估算与补偿：将检测模板图像所对应的横向、纵向的图像像素偏移量x,y作为图像偏移量的估算结果，并用该偏移量作为待检测图像的偏移补偿量；
D、防震锤目标提取：根据检测模板图像中标注出的防震锤的对应位置信息对检测模板图像进行裁剪得到检测模板防震锤图像；根据检测模板图像中标注出的防震锤的对应位置信息并结合待检测图像的偏移补偿量对检测模板图像进行裁剪得到待检测防震锤图像；
E、防震锤特征提取：首先，将检测模板防震锤图像和待检测防震锤图像分别由RGB转为灰度图像，其次，对灰度图像运用sobel算子进行处理，得到检测模板防震锤图像的梯度特征值X和待检测防震锤图像的梯度特征值Y；
F、计算检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度；
G、缺陷判定：若检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度大于预定义门限，则认为防震锤未脱落，否则认为存在防震锤脱落缺陷。
进一步的是，在步骤A中，在每张防震锤历史模板图像上标注出防震锤的对应位置信息为旋转矩形区域，所述旋转矩形区域包含矩形中心点坐标、矩形宽度、矩形高度、矩形旋转角度。
进一步的是，在步骤B中，所述相似度计算采用如下计算公式：
相似度
其中：T'(i，j)＝T(i，j)-1/(w·h)·∑m，nT(m，n)；
I'(x+i，y+j)＝I(x+i，y+j)-1/(w·h)·∑m，nI(x+m，y+n)；
其中T(i,j)为防震锤历史模板图像集合中的一张图像，I(i,j)为待检测图像，x,y为横向、纵向的图像像素偏移量，w,h为图像的宽度、高度。
进一步的是，在步骤E中，对灰度图像运用sobel算子进行处理的具体方法如下所述:sobel算子包含两组处理结果Gx、Gy，分别代表横向、纵向的梯度信息：
其中A为灰度图像，为二维卷积运算符。
最终的梯度特征
进一步的是，在步骤E中，检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度采用person相似度：
其中，X代表检测模板防震锤图像特征值，为检测模板防震锤图像特征均值，Y代表待检测防震锤图像特征值，为待检测防震锤图像特征均值，n为特征维度，Person_Corr为pearson相似度。
本发明的有益效果：该输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法包括防震锤标注、模板筛选、待检测图像的偏移估算与补偿、防震锤目标提取、防震锤特征提取、基于相似度分析的缺陷判定，通过运用待检测图像与历史模板图像的相似度分析方法避免了训练样本需求量大的问题，同时本发明通过引入多模板对比、图像位置偏移估算与补偿技术进一步的提高了检测的准确率，经过实际验证，其准确率高于90％。
具体实施方式
本发明所述的输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法，包括以下步骤：
A、防震锤标注：获取输电线路的防震锤历史模板图像集合，并在每张防震锤历史模板图像上标注出防震锤的对应位置信息；
B、模板筛选：获取输电线路的防震锤待检测图像，然后将防震锤历史模板图像集合中的每一张图像与防震锤待检测图像进行相似度计算，然后选取其中相似度最高的防震锤历史模板图像作为检测模板图像；
C、待检测图像的偏移估算与补偿：将检测模板图像所对应的横向、纵向的图像像素偏移量x,y作为图像偏移量的估算结果，并用该偏移量作为待检测图像的偏移补偿量；
D、防震锤目标提取：根据检测模板图像中标注出的防震锤的对应位置信息对检测模板图像进行裁剪得到检测模板防震锤图像；根据检测模板图像中标注出的防震锤的对应位置信息并结合待检测图像的偏移补偿量对检测模板图像进行裁剪得到待检测防震锤图像；
E、防震锤特征提取：首先，将检测模板防震锤图像和待检测防震锤图像分别由RGB转为灰度图像，其次，对灰度图像运用sobel算子进行处理，得到检测模板防震锤图像的梯度特征值X和待检测防震锤图像的梯度特征值Y；
F、计算检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度；
G、缺陷判定：若检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度大于预定义门限，则认为防震锤未脱落，否则认为存在防震锤脱落缺陷。
该输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法包括防震锤标注、模板筛选、待检测图像的偏移估算与补偿、防震锤目标提取、防震锤特征提取、基于相似度分析的缺陷判定，通过运用待检测图像与历史模板图像的相似度分析方法避免了训练样本需求量大的问题，同时本发明通过引入多模板对比、图像位置偏移估算与补偿技术进一步的提高了检测的准确率，经过实际验证，其准确率高于90％。
进一步的是，在步骤A中，在每张防震锤历史模板图像上标注出防震锤的对应位置信息为旋转矩形区域，所述旋转矩形区域包含矩形中心点坐标、矩形宽度、矩形高度、矩形旋转角度。旋转矩形区域可以将防震锤整个标出，方便识别。
另外，在步骤B中，为了快速准确找到与待检测图像相似度最高的历史模板图像，所述相似度计算采用如下计算公式：
相似度
其中：T'(i，j)＝T(i，j)-1/(w·h)·∑m，nT(m，n)；
I'(x+i，y+j)＝I(x+i，y+j)-1/(w·h)·∑m，nI(x+m，y+n)；
其中T(i,j)为防震锤历史模板图像集合中的一张图像，I(i,j)为待检测图像，x,y为横向、纵向的图像像素偏移量，w,h为图像的宽度、高度。
再者，在步骤E中，对灰度图像运用sobel算子进行处理的具体方法如下所述:sobel算子包含两组处理结果Gx、Gy，分别代表横向、纵向的梯度信息：
其中A为灰度图像，为二维卷积运算符。
最终的梯度特征
进一步的是，在步骤E中，为了准确计算得到检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度，检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度采用person相似度：
其中，X代表检测模板防震锤图像特征值，为检测模板防震锤图像特征均值，Y代表待检测防震锤图像特征值，为待检测防震锤图像特征均值，n为特征维度，Person_Corr为pearson相似度。

Claims (5)

1.一种输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法，其特征在于包括以下步骤：
A、防震锤标注：获取输电线路的防震锤历史模板图像集合，并在每张防震锤历史模板图像上标注出防震锤的对应位置信息；
B、模板筛选：获取输电线路的防震锤待检测图像，然后将防震锤历史模板图像集合中的每一张图像与防震锤待检测图像进行相似度计算，然后选取其中相似度最高的防震锤历史模板图像作为检测模板图像；
C、待检测图像的偏移估算与补偿：将检测模板图像所对应的横向、纵向的图像像素偏移量x,y作为图像偏移量的估算结果，并用该偏移量作为待检测图像的偏移补偿量；
D、防震锤目标提取：根据检测模板图像中标注出的防震锤的对应位置信息对检测模板图像进行裁剪得到检测模板防震锤图像；根据检测模板图像中标注出的防震锤的对应位置信息并结合待检测图像的偏移补偿量对检测模板图像进行裁剪得到待检测防震锤图像；
E、防震锤特征提取：首先，将检测模板防震锤图像和待检测防震锤图像分别由RGB转为灰度图像，其次，对灰度图像运用sobel算子进行处理，得到检测模板防震锤图像的梯度特征值X和待检测防震锤图像的梯度特征值Y；
F、计算检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度；
G、缺陷判定：若检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度大于预定义门限，则认为防震锤未脱落，否则认为存在防震锤脱落缺陷。
2.如权利要求1所述的输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法，其特征在于：在步骤A中，在每张防震锤历史模板图像上标注出防震锤的对应位置信息为旋转矩形区域，所述旋转矩形区域包含矩形中心点坐标、矩形宽度、矩形高度、矩形旋转角度。
3.如权利要求1所述的输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法，其特征在于：在步骤B中，所述相似度计算采用如下计算公式：
相似度
其中：T'(i，j)＝T(i，j)-1/(w·h)·∑m，nT(m，n)；
I'(x+i，y+j)＝I(x+i，y+j)-1/(w·h)·∑m，nI(x+m，y+n)；
其中T(i,j)为防震锤历史模板图像集合中的一张图像，I(i,j)为待检测图像，x,y为横向、纵向的图像像素偏移量，w,h为图像的宽度、高度。
4.如权利要求1所述的输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法，其特征在于：在步骤E中，对灰度图像运用sobel算子进行处理的具体方法如下所述:sobel算子包含两组处理结果Gx、Gy，分别代表横向、纵向的梯度信息：
<mrow> <mi>G</mi> <mi>x</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <mn>2</mn> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>2</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>&amp;CircleTimes;</mo> <mi>A</mi> </mrow>
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其中A为灰度图像，为二维卷积运算符。
最终的梯度特征
5.如权利要求1所述的输电线路的防震锤脱落缺陷检测方法，其特征在于：在步骤E中，检测模板防震锤图像与待检测防震锤图像在防震锤目标区域的特征相似度采用person相似度：
<mrow> <mi>P</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>s</mi> <mi>o</mi> <mi>n</mi> <mo>_</mo> <mi>C</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mi>r</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msubsup> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mover> <mi>y</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <msqrt> <mrow> <msubsup> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </msubsup> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <msqrt> <mrow> <msubsup> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </msubsup> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mover> <mi>y</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mrow> </mfrac> </mrow>
其中，X代表检测模板防震锤图像特征值，为检测模板防震锤图像特征均值，Y代表待检测防震锤图像特征值，为待检测防震锤图像特征均值，n为特征维度，Person_Corr为pearson相似度。
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