CN113781388A - 基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法及装置,采集输电线路通道图像；采用基于暗通道优先的除雾算法对图片进行图像增加处理，得到去雾后清晰的图像；按照深度学习模型输入图像尺寸要求对输电线路图片进行尺寸缩放处理；利用深度学习图像识别算法模型对输电线路图像进行检测识别，获得图像中的施工机械、山火等通道隐患目标尺寸大小及类别。本发明提供的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别算法及装置，采用YOLOv4算法满足在装置嵌入式平台上部署深度学习模型对模型文件大小、运算速度的要求，模型识别准确率高，识别速度快，此外，采用图像增强算法，提高在有雾天气条件下拍摄的输电线路通道隐患图像识别准确率。

Description

基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法及装置
技术领域
本发明涉及输电线路图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法及装置。
背景技术
新能源电能的消纳将带来输电线路建设快速发展。输电线路运维传统采用人工巡线的方式工作效率低，不能满足输电线路里程快速增长的要求。目前，依靠视频、图像监控装置对输电线路进行在线监控、实时感知，成为输电线路运维的主要手段。
然而，大多监控装置不具备隐患目标图像识别边缘计算能力，每天向输电线路监控后台传回大量视频、图像数据，依靠后台进行图像分析，判断输电线路是否存在通道隐患，存在隐患目标识别实时性差、网络传输带宽压力大的问题。此外，输电线路运行环境大多在山区，一年中有雾天气情况多，拍摄带雾的图片造成图像识别准确率低的问题。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法及装置，具备装置侧人工智能图像识别计算能力，能够在前端及时识别输电线路通道隐患图像，降低传输到后台侧进行图像识别带来的时延，减小网络传输带宽压力；采用图像增强方法模型对图像进行除雾处理，解决图像中有雾带来图像识别率低的问题。
为达到上述目的，本发明提供了一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法，包括：
(1)采集输电线路通道图像；
(2)对有雾的图像进行去雾图像增加处理；
(3)对图片进行尺寸缩放处理，使图片的尺寸满足深度学习模型输入图像尺寸要求；
(4)利用部署的深度学习模型对图像进行识别，检测是否存在通道隐患对象。
进一步地，采集输电线路通道图像，包括，相机进行拍摄参数自适应调整，驱动摄像头连续采集多张采集输电线路通道的图像，选择拍摄的最后一张图像。
进一步地，对有雾的图像进行去雾图像增加处理，包括：
(2.1)运用灰度直方图算法来检测图像中是否有雾，如果有雾，则进入步骤(2.2)，如果无雾则直接进入步骤(3)；
(2.2)将有雾图片的灰度图采用梯度导向滤波算法来过滤掺杂的雾霾噪声；
(2.3)基于灰度信息求解透射率和大气全局光照信息，复原得到除雾后的新图像。
进一步地，检测图像中是否有雾包括：
计算灰度等级为K的像素数：
H(rk)＝nk
其中，rk表示灰度等级0-255区间内第k个强度等级；nk表示灰度等级为K的像素数；
在灰色直方图中，定义一条高度为T的水平线，并计算低于T的垂直线的数量H：
T＝na1
Figure RE-GDA0003290610950000021
Figure RE-GDA0003290610950000031
其中n代表像素中所以的点，a1为常数系数；比较H与T值：
Figure RE-GDA0003290610950000032
如果L为0时，则判断图片无雾，如果为1时，则判断图片有雾。
进一步地，对图片进行尺寸缩放处理，包括：运用OPENCV库，按照深度学习模型输入图像尺寸要求对输电线路图像进行尺寸缩放处理，得到模型检测输入的标准尺寸图像。
进一步地，通道隐患对象包括各种施工机械以及山火；所述深度学习模型采用YOLOv4架构，输出三种不同尺度的特征图，剔除置信度小于阈值的预测框，对剩余预测框进行非极大值抑制，得到最终包括隐患目标类型和隐患目标在待检测图片中位置的识别结果；当识别结果中隐患目标存在时，将识别结果传输至后端监控平台。
进一步地，所述深度学习模型的获得包括：
采集施工机械和山火多种不同角度的图像样本，形成样本数据库，标注图像中隐患对象的位置和类型；由样本数据库中获取样本对深度学习模型进行训练，满足精度要求后，封装形成模型文件，移植适配到所述图像监拍装置。
另一方面提供一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别装置，包括：
摄像头，采集输电线路通道图像；
图像增强模块，对有雾的图像进行去雾图像增加处理；
图像预处理模块，对图片进行尺寸缩放处理，使图片的尺寸满足深度学习模型输入图像尺寸要求；
识别模块，利用部署的深度学习模型对图像进行识别，检测是否存在通道隐患对象。
进一步地，还包括摄像控制器，进行拍摄参数自适应调整，驱动摄像头连续采集多张采集输电线路通道的图像，选择拍摄的最后一张图像输出至图像增强模块。
进一步地，图像增强模块，对有雾的图像进行去雾图像增加处理，包括：
运用灰度直方图算法来检测图像中是否有雾，如果有雾，则将有雾图片的灰度图采用梯度导向滤波算法来过滤掺杂的雾霾噪声；基于灰度信息求解透射率和大气全局光照信息，复原得到除雾后的新图像。
进一步地，通道隐患对象包括施工机械以及山火；所述深度学习模型采用YOLOv4架构，输出三种不同尺度的特征图，剔除置信度小于阈值的预测框，对剩余预测框进行非极大值抑制，得到最终包括隐患目标类型和隐患目标在待检测图片中位置的识别结果；当识别结果中隐患目标存在时，将识别结果传输至后端监控平台。
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
(1)本发明采用基于暗通道优先的除雾算法对采集的图像进行去雾处理，把经过去雾处理的图像作为待检测样本输入图像识别模型，提高输电线路隐患图像识别准确率。
(2)本发明采用在监控装置嵌入式平台上部署YOLOv4深度学习图像识别模型，与后台端进行图像识别分析方法相比，使装置具备图像识别边缘计算能力，提高输电线路通道隐患图像识别实时性，减少远程传输视频、图像带来网络带宽压力。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为图像增强除雾方法模型流程图；
图3为YOLOv4深度学习图像识别模型结构示意图；
图4为基于YOLOv4深度学习模型的输电线路通道隐患图像识别流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
本发明公开一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法，结合图1，步骤如下：
(1)采集输电线路通道图像。
(2)采用基于暗通道优先的除雾方法对图片进行去雾图像增加处理。
(3)按照深度学习模型输入图像尺寸要求对输电线路图片进行尺寸缩放处理。
(4)利用在装置中部署的YOLOv4深度学习图像识别方法模型对输电线路图像进行检测识别。
本发明的整体流程图如图1所示。
所述步骤(1)中装置采集输电线路通道图像包括以下步骤：
装置采用MCU核心控制模块，驱动摄像头机芯连续采集5张采集输电线路通道图像，选择拍摄的最后一张照片，其目的在于摄像头机芯在连续拍摄的过程中，根据天气光照强度、背光情况自适应调整摄像头参数，获得亮度、饱和度、对比度等图像参数较好的图片。
所述步骤(2)中采用基于暗通道优先的除雾算法对图片进行去雾图像增加处理，结合图2，包括以下步骤：
2.1运用灰度直方图算法来检测图片中是否有雾，无雾图片直接进入步骤(3)处理；有雾则进入步骤2.2。
进一步地，检测图片中是否有雾，具体包括：
首先将RGB图像转化为灰度图，并按照灰度值大小将灰度图的灰度等级划分为0-255，那么灰度等级为K的像素数可以表示为：
H(rk)＝nk
其中，rk表示灰度等级0-255区间内第k个强度等级；nk表示灰度等级为K的像素数。
其次，在灰色直方图中，定义一条高度为T的水平线，并计算低于T的垂直线的数量。
T＝na1
Figure RE-GDA0003290610950000061
其中n代表像素中所以的点，a1是一个系数，这里设定为0.03，意思是只要0-255中某些值超过总像素的百分之0.03，就将其设置为0，不超过的设置为1，接着求取超过的值的总和，最后判断其总和的阈值。
Figure RE-GDA0003290610950000062
Figure RE-GDA0003290610950000063
最后通过比较H于T值得大小来判断L的值，如果L为0时，则表明该图像无雾，如果为1时，则说明该图像有雾。
2.2对于检测到有雾图片，将有雾图片的灰度图采用梯度导向滤波算法来过滤掺杂的雾霾噪声。
2.3将该运算得到的灰度信息处理并求解透射率和大气全局光照信息，通过I-DCP算法复原算法得到除雾后的新图片。
所述步骤(3)中按照深度学习模型输入图像尺寸要求对输电线路图片进行尺寸缩放处理包括以下步骤：
采集的输电线路图像分辨率多数情况下设置为1920×1080、1080×720 两种规格，采用C语言程序调用OPENCV图像处理软件库将图像统一处缩放为 608×608，作为YOLOv4深度学习图像识别算法模型的输入图像规定尺寸。
所述步骤(4)中利用在装置中部署的YOLOv4深度学习图像识别算法模型对输电线路图像进行检测识别包括以下步骤：
运用C/C++语言，开发基于YOLOv4深度学习图像识别模型的软件架构。其中，YOLOv4深度学习图像识别模型结构示意图如图3所示。YOLOv4网络结构主要包括主干网络、Neck模块。Darknet-53残差网络结构包括一系列的1 ×1和3×3卷积以及不同大小的残差模块组成。主干网络采用CSPDarknet53 结构形式，将CSPNet网络结构应用于Darknet-53中残差模块，使上层的特征图一个分支进行残差运算，同时另外一个分支和经过残差运算后的特征图相结合。此外，CSPDarknet53在卷积层之后采用Mish激励函数，代替YOLOv3 中的Leaky ReLU函数，提高非线性映射能力。Neck模块包括SPP网络结构和PANet网络结构。其中，SPP网络结构采用1×1、5×5、9×9、13×13最大池化层分别对上层特征图进行处理；PANet采用高低层特征融合方法实现三个不同大小的特征图Y1、Y2、Y3输出，用于不同大小的目标识别。C为识别目标类别数。
在装置嵌入式平台上部署YOLOv4深度学习图像识别模型，并完成基于人工智能芯片的模型运算软件设计。具体实现过程如下：基于Darknet框架训练得到YOLOv4深度学习图像识别模型文件；在PC端搭建模型文件转化环境，生成适用于装置嵌入式平台模型文件格式；采用C++语言设计模型运行程序，调用装置硬件平台上人工智能芯片驱动软件API接口，实现在人工智能芯片上运算YOLOv4深度学习图像识别模型。
将待检测的输电线路通道图像输入到YOLOv4深度学习图像识别模型中，获得图像中的施工机械、山火等通道隐患目标尺寸大小及类别。其中，基于 YOLOv4深度学习模型的输电线路通道隐患图像识别流程图如图4所示，具体实现过程如下：按照3通道RGB格式读取经过上述图像增强去雾处理、尺寸统一缩放为608×608的图像；采用CSPDarknet53主干网络对图像进行特征提取，CSPDarknet53主干网络包括多个级联的残差块(Resblock)；采用SPP 网络和PANet网络组成的Neck模块处理上一步提取的特征图，生成3个不同尺度的特征图；剔除置信度小于阈值的预测框，一般设置阈值为0.5；对剩余的预测框采用非极大值抑制算法(NMS)，得到最终识别结果，即待检测图片中识别的隐患目标类型及隐患目标在图片中的位置。
采集吊车、塔吊、挖掘机等施工机械和山火多种角度的图像样本，形成样本数据库，标注图像中隐患目标的位置和类型；由样本数据库中获取样本对深度学习模型进行训练，满足精度要求后，封装形成模型文件，移植适配到前端图像监拍装置。
另一方面提供一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别装置，包括摄像头、摄像控制器、图像增强模块、图像预处理模块以及识别模块。
摄像头，采集输电线路通道图像。
摄像控制器，进行拍摄参数自适应调整，驱动摄像头连续采集多张采集输电线路通道的图像，选择拍摄的最后一张图像输出至图像增强模块。
图像增强模块，对有雾的图像进行去雾图像增加处理。
图像预处理模块，对图片进行尺寸缩放处理，使图片的尺寸满足深度学习模型输入图像尺寸要求；
识别模块，利用部署的深度学习模型对图像进行识别，检测是否存在通道隐患对象。
图像增强模块，对有雾的图像进行去雾图像增加处理，包括：
运用灰度直方图算法来检测图像中是否有雾，如果有雾，则将有雾图片的灰度图采用梯度导向滤波算法来过滤掺杂的雾霾噪声；基于灰度信息求解透射率和大气全局光照信息，复原得到除雾后的新图像。
通道隐患对象包括吊车、塔吊、挖掘机等各种施工机械以及山火；所述深度学习模型采用YOLOv4架构，输出三种不同尺度的特征图，剔除置信度小于阈值的预测框，对剩余预测框进行非极大值抑制，得到最终包括隐患目标类型和隐患目标在待检测图片中位置的识别结果；当识别结果中隐患目标存在时，将识别结果传输至后端监控平台。
综上所述，本发明公开了一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法及装置,采集输电线路通道图像；采用基于暗通道优先的除雾算法对图片进行图像增加处理，得到去雾后清晰的图像；按照深度学习模型输入图像尺寸要求对输电线路图片进行尺寸缩放处理；利用深度学习图像识别算法模型对输电线路图像进行检测识别，获得图像中的施工机械、山火等通道隐患目标尺寸大小及类别。本发明提供的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别算法及装置，采用YOLOv4算法满足在装置嵌入式平台上部署深度学习模型对模型文件大小、运算速度的要求，模型识别准确率高，识别速度快，此外，采用图像增强算法，提高在有雾天气条件下拍摄的输电线路通道隐患图像识别准确率。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (10)

1.一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法，其特征在于，包括：
(1)采集输电线路通道图像；
(2)对有雾的图像进行去雾图像增加处理；
(3)对图片进行尺寸缩放处理，使图片的尺寸满足深度学习模型输入图像尺寸要求；
(4)利用部署的深度学习模型对图像进行识别，检测是否存在通道隐患对象。
2.根据权利要求1所述的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法，其特征在于，采集输电线路通道图像，包括，相机进行拍摄参数自适应调整，驱动摄像头连续采集多张采集输电线路通道的图像，选择拍摄的最后一张图像。
3.根据权利要求1或2所述的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法，其特征在于，对有雾的图像进行去雾图像增加处理，包括：
(2.1)运用灰度直方图算法来检测图像中是否有雾，如果有雾，则进入步骤(2.2)，如果无雾则直接进入步骤(3)；
(2.2)将有雾图片的灰度图采用梯度导向滤波算法来过滤掺杂的雾霾噪声；
(2.3)基于灰度信息求解透射率和大气全局光照信息，复原得到除雾后的新图像。
进一步地，检测图像中是否有雾包括：
计算灰度等级为K的像素数：
H(rk)＝nk
其中，rk表示灰度等级0-255区间内第k个强度等级；nk表示灰度等级为K的像素数；
在灰色直方图中，定义一条高度为T的水平线，并计算低于T的垂直线的数量H：
T＝na1
Figure FDA0003170430320000021
Figure FDA0003170430320000022
其中n代表像素中所以的点，a1为常数系数；比较H与T值：
Figure FDA0003170430320000023
如果L为0时，则判断图片无雾，如果为1时，则判断图片有雾。
4.根据权利要求1或2所述的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法，其特征在于，对图片进行尺寸缩放处理，包括：运用OPENCV库，按照深度学习模型输入图像尺寸要求对输电线路图像进行尺寸缩放处理，得到模型检测输入的标准尺寸图像。
5.根据权利要求1或2所述的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法，其特征在于，通道隐患对象包括各种施工机械以及山火；所述深度学习模型采用YOLOv4架构，输出三种不同尺度的特征图，剔除置信度小于阈值的预测框，对剩余预测框进行非极大值抑制，得到最终包括隐患目标类型和隐患目标在待检测图片中位置的识别结果；当识别结果中隐患目标存在时，将识别结果传输至后端监控平台。
6.根据权利要求5所述的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别方法，其特征在于，所述深度学习模型的获得包括：
采集施工机械和山火多种不同角度的图像样本，形成样本数据库，标注图像中隐患对象的位置和类型；由样本数据库中获取样本对深度学习模型进行训练，满足精度要求后，封装形成模型文件，移植适配到所述图像监拍装置。
7.一种基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别装置，其特征在于，包括：
摄像头，采集输电线路通道图像；
图像增强模块，对有雾的图像进行去雾图像增加处理；
图像预处理模块，对图片进行尺寸缩放处理，使图片的尺寸满足深度学习模型输入图像尺寸要求；
识别模块，利用部署的深度学习模型对图像进行识别，检测是否存在通道隐患对象。
8.根据权利要求7所述的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别装置，其特征在于，还包括摄像控制器，进行拍摄参数自适应调整，驱动摄像头连续采集多张采集输电线路通道的图像，选择拍摄的最后一张图像输出至图像增强模块。
9.根据权利要求7或8所述的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别装置，其特征在于，图像增强模块，对有雾的图像进行去雾图像增加处理，包括：
运用灰度直方图算法来检测图像中是否有雾，如果有雾，则将有雾图片的灰度图采用梯度导向滤波算法来过滤掺杂的雾霾噪声；基于灰度信息求解透射率和大气全局光照信息，复原得到除雾后的新图像。
10.根据权利要求7或8所述的基于图像增强的输电线路通道隐患图像识别装置，其特征在于，通道隐患对象包括施工机械以及山火；所述深度学习模型采用YOLOv4架构，输出三种不同尺度的特征图，剔除置信度小于阈值的预测框，对剩余预测框进行非极大值抑制，得到最终包括隐患目标类型和隐患目标在待检测图片中位置的识别结果；当识别结果中隐患目标存在时，将识别结果传输至后端监控平台。
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