CN110349172B - 基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破预警方法 - Google Patents

基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破预警方法 Download PDF

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CN110349172B CN201910571012.2A CN201910571012A CN110349172B CN 110349172 B CN110349172 B CN 110349172B CN 201910571012 A CN201910571012 A CN 201910571012A CN 110349172 B CN110349172 B CN 110349172B
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Abstract

本发明属于图像处理及输电线路监控领域，涉及一种基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破方法，包括：基于霍夫直线检测法得到背景图像中的所有输电线路；基于运动目标检测法识别吊臂，并得到吊臂；基于双目立体测距得到输电线路与吊臂的真实距离；按照距离大小选择相应的报警等级报警。本发明能实现精准报警，能有效增强输电线遭受入侵报警的实时性。本发明提出的基于双目立体测距的方法，减少了无测距方法的视觉盲区，提升了报警的准确性。

Description

基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破预警方法
技术领域
本发明属于图像处理及输电线路监控领域，涉及一种基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破方法。
背景技术
随着社会不断发展，我国用电量大幅上涨，电网规模不断扩大，输电线路覆盖面越来越广，因输电线路外力破坏事件导致的电网事故发生率愈发增高。外力破坏因素包含机械碰线、异物绕线、盗窃、违法挖掘等，其中违法施工或误操作导致的大型机械碰线成为事故发生的最大因素。
传统的预警方式采用人工巡检，然而这种方式不仅浪费大量人力物力，而且存在漏报率高、报警不及时等问题。为实现输电线路附近的防外破自动预警，国内外研究人员基于各种技术研发出了相应的防外破装置，比如：红外感应探测器、微波感应探测器、雷达感应探测器和激光感应探测器等。然而，上述自动装置仍然存在着易受干扰、误报率高、探测距离短等问题，因此开辟新思路，研究一种稳定、可靠且实时性佳的防外破预警系统势在必行。
近年来，图像处理和视频识别技术快速发展，输电线路防外破智能视频预警系统研究应运而生。然而，传统输电线路防外破智能视频预警系统均采用工作人员全天候值守、人为预警的方式，这种方式无法有效预警而且严重浪费了人力物力。随着深度学习的发展，基于深度学习的防外破方法也开始崭露头角，然而深度学习需采集大量的学习样本，且网络训练时间长，基于深度学习的防外破系统鲁棒性、泛化能力还有待提高。
发明内容
针对目前输电线路防外破方法所存在的问题，本发明提供一种基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破预警方法。
本发明采用如下技术方案实现：
基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破预警方法，包括：
S1、基于霍夫直线检测法得到背景图像中的所有输电线路；
S2、基于运动目标检测法识别吊臂，并得到吊臂；
S3、基于双目立体测距得到输电线路与吊臂的真实距离；
S4、按照距离大小选择相应的报警等级报警。
进一步地，步骤S1包括：
S11、采集背景图像；
在杆塔上高于输电线路1m的位置水平固定两个摄像头，通过两摄像头分别采集含输电线路的背景图像bg1、bg2；
S12、基于霍夫直线检测法得图像中所有直线簇；
对图像bg1、bg2灰度化得到bg1_gray、bg2_gray，对灰度图bg1_gray、bg2_gray进行Canny边缘检测后经霍夫直线检测后得所有直线簇；
S13、根据输电线路长宽比过滤干扰直线，得到所有输电线；
针对剩余直线计算直线像素的长宽比，若长宽比大于直线像素长宽比阈值，可确定为输电线，反之为噪声；
S14、在所有输电线中分别取两不重合的点。
优选地，直线像素长宽比阈值为1000。
进一步地，步骤S2包括：
S21、根据S1中采集的背景图像进行单高斯背景建模；
S22、当运动目标出现，将两个摄像头实时采集的视频新帧中的每个像素点灰度值与单高斯背景模型的期望μ相比较，若大于阈值d*δ，其中：d为标准差倍数，δ为标准差，则判定为前景目标点；反之，则判定为背景点；
S23、针对所有前景目标点构成的前景图进行二值化处理及连通域的开闭运算；
S24、计算每个连通域面积，与设定的面积阈值比较，若大于则保留，反之，设为背景；
S25、基于剩余连通域进行轮廓检测，若轮廓近似长方形，且长宽比大于长方形长宽比阈值，则确定为吊臂；
S26、选取吊臂上方轮廓中的两个不重合的像素点。
优选地，单高斯背景模型参数设置如下：标准差倍数d＝2.5，标准差δ为20，背景更新率α为0.05，μ为期望，选择前10帧的像素点灰度平均值作为μ，单高斯背景模型中方差和期望的更新公式为：
μt＝(1-α)μt-1+α*Xt
Figure BDA0002110874950000021
其中：μt为当前时刻期望，μt-1为上一时刻期望值，Xt是t时刻背景像素灰度值，Xt-1是t-1时刻背景像素灰度值，δt 2为当前时刻方差，
Figure BDA0002110874950000022
为上一时刻方差，更新间隔10s一次。
优选地，长方形长宽比阈值为12。
进一步地，步骤S3包括：
S31、基于张正友标定法得两个摄像头的内外参数；
S32、导入两个摄像头参数数据，即可得到双目系统的外部参数；
S33、基于尺度不变特征变换特征匹配算法的立体匹配，找到所有输电线及吊臂上两个不同像素点构成的特征匹配点对集，恢复出所有输电线及吊臂上两个不同像素点的空间坐标对；
S34、根据所有输电线及吊臂上两个不同像素点的空间坐标对集可得到计算所有输电线与吊臂的最短距离。
优选地，步骤S31包括：
S311、制作5*7的黑白棋盘标定板，两摄像头分别从不同角度姿势拍摄标定板9次；设摄像头1的内参矩阵为A1，外参矩阵为M1，焦距为fc1，光学中心为cc1；摄像头2的内参矩阵为A2，外参矩阵为M2，焦距为fc2，光学中心为cc2；
S312、在MATLAB中导入ToolBox_calif工具箱，并打开；
S313、读取9张图片并进行自标定处理，提取9张图片中的所有角点，即可标定得到A1/M1/fc1/cc1/A2/M2/fc2/cc2。
进一步地，步骤S33原理为：
设{[P111(u111，v111)、P112(u112，v112)]，[P121(u121，v121)、P122(u122，v122)]}、{[P211(u211，v211)、P212(u212，v212)]，[P221(u221，v221)、P222(u222，v222)]}……{[Pn11(un11，vn11)、Pn12(un12，vn12)]，[Pn21(un21，vn21)、Pn22(un22，vn22)]}，其中：Pkij(ukij，vkij)表示第k条输电线，j＝1表示左边摄像头，j＝2表示右边摄像头，i相等表示同一个点左右摄像头拍摄的输电线匹配对；{[Q11(u11，v11)、Q12(u12，v12)]，[Q21(u21，v21)、Q22(u22，v22)]}，其中[Q11(u11，v11)、Q12(u12，v12)]表示吊臂上的左右摄像头拍摄的第一个匹配对，[Q21(u21，v21)、Q22(u22，v22)]表示吊臂上的左右摄像头拍摄的第二个匹配对，则{[P111(u111，v111)、P112(u112，v112)]，[P121(u121，v121)、P122(u122，v122)]}可得到第一条输电线上两个不同像素点的空间坐标{P11(x11，y11，z11)，P12(x12，y12，z12)}，依次类推；{[Q11(u11，v11)、Q12(u12，v12)]，[Q21(u21，v21)、Q22(u22，v22)]}可得到吊臂上两个不同像素点的空间坐标Q1(x1，y1，z1)，Q2(x2，y2，z2)}。
进一步地，步骤S34包括：
设第一条输电线的方向向量AB＝(x11-x12，y11-y12，z11-z12)，吊臂的方向向量CD＝(x1-x2，y1-y2，z1-z2)，则将两向量AB、CD叉乘得到其公垂向量N＝(x，y，z)；再基于AB、CD两直线上的点P11、Q1，得到向量M＝(x11-x1，y11-y1，z11-z1)，根据向量M在向量N方向的投影公式cos(M*N)*|M|得到最短距离。
与现有技术相比，本发明具有以下有益之处：
1、本发明基于霍夫直线检测法得到背景图像中的所有输电线路，基于运动目标检测法识别吊臂，最后基于双目立体测距得到输电线路与吊臂的真实距离，实现精准报警，能有效增强输电线遭受入侵报警的实时性。
2、本发明提出的基于双目立体测距的方法，减少了无测距方法的视觉盲区，提升了报警的准确性。
附图说明
图1为本发明一个实施例中输电线路防外破方法整体流程图；
图2为本发明一个实施例中输电线检测流程图；
图3为本发明一个实施例中吊臂检测流程图；
图4为本发明一个实施例中双目立体测距流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式对本发明作进一步详细地描述，但本发明的实施方式并不限于此。
基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破预警方法，如图1-4所示，包括：
S1、基于霍夫直线检测法得到背景图像中的所有输电线路。
具体地，如图2所示，包括：
S11、采集背景图像。
在杆塔上高于输电线路1m的位置水平固定两个摄像头，通过两摄像头分别采集含输电线路的背景图像bg1、bg2。
S12、基于霍夫直线检测法得图像中所有直线簇。
对图像bg1、bg2灰度化得到bg1_gray、bg2_gray，对灰度图bg1_gray、bg2_gray进行Canny边缘检测后经霍夫直线检测后得所有直线簇。
本实施例中，将检测阈值的最大值及最小值设置为60/100，经霍夫直线检测后得所有直线簇。
S13、根据输电线路长宽比过滤干扰直线，得到所有输电线。
针对剩余直线计算直线像素的长宽比，若长宽比大于直线像素长宽比阈值，可确定为输电线，反之为噪声。
本实施例中，直线像素长宽比阈值为1000。
S14、在所有输电线中分别取两不重合的点。
S2、基于运动目标检测法识别吊臂，并得到吊臂。
具体地，如图3所示，包括：
S21、根据S1中采集的背景图像进行单高斯背景建模。
本实施例中，单高斯背景模型参数设置如下：标准差倍数d＝2.5，标准差δ为20，背景更新率α为0.05，μ为期望，选择前10帧的像素点灰度平均值作为μ，单高斯背景模型中方差和期望的更新公式为：
μt＝(1-α)μt-1+α*Xt
Figure BDA0002110874950000051
其中：μt为当前时刻期望，μt-1为上一时刻期望值，Xt是t时刻背景像素灰度值，Xt-1是t-1时刻背景像素灰度值，δt 2为当前时刻方差，
Figure BDA0002110874950000052
为上一时刻方差，更新间隔10s一次。
S22、当运动目标出现，将两个摄像头实时采集的视频新帧中的每个背景像素灰度值与单高斯背景模型的μ相比较，若|Xt-μ|大于阈值d*δ，则判定为前景目标点；反之，则判定为背景点。
S23、针对所有前景目标点构成的前景图进行二值化处理及连通域的开闭运算。
针对所得前景图进行二值化处理，阈值可设置为56，随之进行连通域的开闭运算。
S24、计算每个连通域面积，与设定的面积阈值比较，若大于则保留，反之，设为背景。
S25、基于剩余连通域进行轮廓检测，若轮廓近似长方形，且长宽比大于长方形长宽比阈值，则确定为吊臂。
本实施例中，长方形长宽比阈值为12。
S26、选取吊臂上方轮廓中的两个不重合的像素点。
S3、基于双目立体测距得到输电线路与吊臂的真实距离。
具体地，如图4所示，包括：
S31、基于张正友标定法得各单摄像头的内外参数，包括：
S311、制作5*7的黑白棋盘标定板，两摄像头分别从不同角度姿势拍摄标定板9次。假设摄像头1的内参矩阵为A1，外参矩阵为M1，焦距为fc1，光学中心为cc1；摄像头2的内参矩阵为A2，外参矩阵为M2，焦距为fc2，光学中心为cc2。
S312、在MATLAB中导入ToolBox_calif工具箱，并打开。
S313、读取9张图片并进行自标定处理，提取9张图片中的所有角点，即可标定得到A1/M1/fc1/cc1/A2/M2/fc2/cc2。
S32、导入两个摄像头参数数据，即可得到双目系统的外部参数。
导入A1/M1/fc1/cc1/A2/M2/fc2/cc2，即可得到双目系统的外部参数om/T，其中om对应的是旋转矩阵R的旋转向量，T对应的是平移向量。
S33、基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法，即尺度不变特征变换特征匹配算法的立体匹配，找到所有输电线及吊臂上两个不同像素点构成的特征匹配点对集，恢复出所有输电线及吊臂上两个不同像素点的空间坐标对。
基于SIFT算法的立体匹配，找到所有输电线及吊臂上两个不同像素点构成的匹配对：{[P111(u111，v111)、P112(u112，v112)]，[P121(u121，v121)、P122(u122，v122)]}、{[P211(u211，v211)、P212(u212，v212)]，[P221(u221，v221)、P222(u222，v222)]}……{[Pn11(un11，vn11)、Pn12(un12，vn12)]，[Pn21(un21，vn21)、Pn22(un22，vn22)]}，其中：Pkij(ukij，vkij)表示第k条输电线，j＝1表示左边摄像头，j＝2表示右边摄像头，i相等表示同一个点左右摄像头拍摄的输电线匹配对；{[Q11(u11，v11)、Q12(u12，v12)]，[Q21(u21，v21)、Q22(u22，v22)]}，其中[Q11(u11，v11)、Q12(u12，v12)]表示吊臂上的左右摄像头拍摄的第一个匹配对，[Q21(u21，v21)、Q22(u22，v22)]表示吊臂上的左右摄像头拍摄的第二个匹配对。
根据这些匹配对，可以恢复出所有输电线和吊臂上两个不同像素点的空间坐标。即{[P111(u111，v111)、P112(u112，v112)]，[P121(u121，v121)、P122(u122，v122)]}可得到{P11(x11，y11，z11)，P12(x12，y12，z12)}(第一条输电线上两个不同像素点的空间坐标)，依次类推，{[Q11(u11，v11)、Q12(u12，v12)]，[Q21(u21，v21)、Q22(u22，v22)]}可得到Q1(x1，y1，z1)，Q2(x2，y2，z2)}(吊臂上两个不同像素点的空间坐标)。
S34、根据所有输电线及吊臂上两个不同像素点的空间坐标对集可得到计算所有输电线与吊臂的最短距离。
具体实现如下：
设第一条输电线的方向向量AB＝(x11-x12，y11-y12，z11-z12)，吊臂的方向向量CD＝(x1-x2，y1-y2，z1-z2)，则将两向量AB、CD叉乘得到其公垂向量N＝(x，y，z)。再基于AB、CD两直线上的点P11、Q1，得到向量M＝(x11-x1，y11-y1，z11-z1)，根据向量M在向量N方向的投影公式cos(M*N)*|M|得到最短距离。
S4、按照距离大小选择相应的报警等级报警。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破预警方法，其特征在于，包括：
S1、基于霍夫直线检测法得到背景图像中的所有输电线路；
S2、基于运动目标检测法识别吊臂，并得到吊臂；
S3、基于双目立体测距得到输电线路与吊臂的真实距离；
S4、按照距离大小选择相应的报警等级报警；
步骤S1包括：
S11、采集背景图像；
在杆塔上高于输电线路1m的位置水平固定两个摄像头，通过两摄像头分别采集含输电线路的背景图像bg1、bg2；
S12、基于霍夫直线检测法得图像中所有直线簇；
对图像bg1、bg2灰度化得到bg1_gray、bg2_gray，对灰度图bg1_gray、bg2_gray进行Canny边缘检测；
S13、根据输电线路长宽比过滤干扰直线，得到所有输电线；
针对剩余直线计算直线像素的长宽比，若长宽比大于直线像素长宽比阈值，确定为输电线，反之为噪声；
S14、在所有输电线中分别取两不重合的点；
步骤S2包括：
S21、根据S1中采集的背景图像进行单高斯背景建模；
S22、当运动目标出现，将两个摄像头实时采集的视频新帧中的每个像素点灰度值与单高斯背景模型的期望μ相比较，若大于阈值d*δ，其中：d为标准差倍数，δ为标准差，则判定为前景目标点；反之，则判定为背景点；
S23、针对所有前景目标点构成的前景图进行二值化处理及连通域的开闭运算；
S24、计算每个连通域面积，与设定的面积阈值比较，若大于则保留，反之，设为背景；
S25、基于剩余连通域进行轮廓检测，若轮廓近似长方形，且长宽比大于长方形长宽比阈值，则确定为吊臂；
S26、选取吊臂上方轮廓中的两个不重合的像素点；
步骤S3包括：
S31、基于张正友标定法得两个摄像头的内外参数；
S32、导入两个摄像头参数数据，即得到双目系统的外部参数；
S33、基于尺度不变特征变换特征匹配算法的立体匹配，找到所有输电线及吊臂上两个不同像素点构成的特征匹配点对集，恢复出所有输电线及吊臂上两个不同像素点的空间坐标对；
S34、根据所有输电线及吊臂上两个不同像素点的空间坐标对集得到计算所有输电线与吊臂的最短距离；
步骤S33为：
设{[P111(u111，v111)、P112(u112，v112)]，[P121(u121，v121)、P122(u122，v122)]}、{[P211(u211，v211)、P212(u212，v212)]，[P221(u221，v221)、P222(u222，v222)]}……{[Pn11(un11，vn11)、Pn12(un12，vn12)]，[Pn21(un21，vn21)、Pn22(un22，vn22)]}，其中：Pkij(ukij，vkij)表示第k条输电线，j＝1表示左边摄像头，j＝2表示右边摄像头，i相等表示同一个点左右摄像头拍摄的输电线匹配对；{[Q11(u11，v11)、Q12(u12，v12)]，[Q21(u21，v21)、Q22(u22，v22)]}，其中[Q11(u11，v11)、Q12(u12，v12)]表示吊臂上的左右摄像头拍摄的第一个匹配对，[Q21(u21，v21)、Q22(u22，v22)]表示吊臂上的左右摄像头拍摄的第二个匹配对，则{[P111(u111，v111)、P112(u112，v112)]，[P121(u121，v121)、P122(u122，v122)]}得到第一条输电线上两个不同像素点的空间坐标{P11(x11，y11，z11)，P12(x12，y12，z12)}，依次类推；{[Q11(u11，v11)、Q12(u12，v12)]，[Q21(u21，v21)、Q22(u22，v22)]}得到吊臂上两个不同像素点的空间坐标Q1(x1，y1，z1)，Q2(x2，y2，z2)}；
步骤S34包括：
设第一条输电线的方向向量AB＝(x11-x12，y11-y12，z11-z12)，吊臂的方向向量CD＝(x1-x2，y1-y2，z1-z2)，则将两向量AB、CD叉乘得到其公垂向量N＝(x，y，z)；再基于AB、CD两直线上的点P11、Q1，得到向量M＝(x11-x1，y11-y1，z11-z1)，根据向量M在向量N方向的投影公式cos(M*N)*|M|得到最短距离。
2.根据权利要求1所述的输电线路防外破预警方法，其特征在于，直线像素长宽比阈值为1000。
3.根据权利要求1所述的输电线路防外破预警方法，其特征在于，单高斯背景模型参数设置如下：标准差倍数d＝2.5，标准差δ为20，背景更新率α为0.05，μ为期望，选择前10帧的像素点灰度平均值作为μ，单高斯背景模型中方差和期望的更新公式为：
μt＝(1-α)μt-1+α*Xt
Figure FDA0003823640600000021
其中：μt为当前时刻期望，μt-1为上一时刻期望值，Xt是t时刻背景像素灰度值，Xt-1是t-1时刻背景像素灰度值，
Figure FDA0003823640600000031
为当前时刻方差，
Figure FDA0003823640600000032
为上一时刻方差，更新间隔10s一次。
4.根据权利要求1所述的输电线路防外破预警方法，其特征在于，长方形长宽比阈值为12。
5.根据权利要求1所述的输电线路防外破预警方法，其特征在于，步骤S31包括：
S311、制作5*7的黑白棋盘标定板，两摄像头分别从不同角度姿势拍摄标定板9次；设摄像头1的内参矩阵为A1，外参矩阵为M1，焦距为fc1，光学中心为cc1；摄像头2的内参矩阵为A2，外参矩阵为M2，焦距为fc2，光学中心为cc2；
S312、在MATLAB中导入ToolBox_calif工具箱，并打开；
S313、读取9张图片并进行自标定处理，提取9张图片中的所有角点，即标定得到A1、M1、fc1、cc1、A2、M2、fc2、cc2。
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