CN111814546A - 用于输电线弧垂测量的图像识别算法 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提出了用于输电线弧垂测量的图像识别算法,包括获取无人机拍摄的待处理区域输电线的图像,从图像中提取对应输电线的悬链线坐标;基于得到的悬链线坐标构建悬链线曲线方程,根据悬链线曲线方程绘制完整的悬链线图像;根据完整的悬链线图像以及悬链线曲线方程得到悬链线的弧垂值表达式,对弧垂值表达式求导,得到最大弧垂值。基于无人机航拍的图像进行图像处理,进而对处理后的结果进行基于悬链线方程的曲线重绘,得到对应输电线的悬链线方程,进而得到弧垂值表达式,最终根据求导的方法得到最大弧垂值。相对于现有的弧垂计算方法,由于参考了图像处理以及悬链线双重计算方式,能够有效提升弧垂值计算的准确性。
Description
技术领域
本发明属于输电线检修领域,尤其涉及用于输电线弧垂测量的图像识别算法。
背景技术
输电线路弧垂是线路设计和运行维护的主要指标之一,弧垂过小,架空线的拉应力就大,杆塔荷载增大,安全系数减小,严重时可能发生断线、倒塔和掉串等事故;弧垂过大,架空线对地及交叉跨越物的安全距离不足,风摆、舞动和跳跃会造成线路停电事故的风险就随之增加。因此,运行线路的日常巡检中需要对弧垂进行实时监测,将弧垂控制在规程要求的范围内以保证线路和被跨越设备的安全。
传统的导线弧垂实测计算方法主要有角度法、驰度板观测法和中点高度法等,这些方法均存在测量难度大、实时性差,或者误差较大的问题。
发明内容
为了解决现有技术中存在的缺点和不足,本发明提出了用于输电线弧垂测量的图像识别算法,通过拍照自动识别经纬仪中的垂直角度和水平角度,并结合弧垂计算公式可直接测量出弧垂,能够有效提升弧垂计算的精确性。
具体的,本申请实施例提出的用于输电线弧垂测量的图像识别算法,所述图像识别算法包括:
获取无人机拍摄的待处理区域输电线的图像,从图像中提取对应输电线的悬链线坐标;
基于得到的悬链线坐标构建悬链线曲线方程,根据悬链线曲线方程绘制完整的悬链线图像;
根据完整的悬链线图像以及悬链线曲线方程得到悬链线的弧垂值表达式,对弧垂值表达式求导,得到最大弧垂值。
可选的,所述获取无人机拍摄的待处理区域输电线的图像,从图像中提取对应输电线的悬链线坐标,包括;
控制无人机前往待处理区域进行航拍,获取输电线的图像;
对图像进行图像识别处理,提取图像中代表输电线的像素坐标,将得到的像素坐标进行统计,得到对应输电线的悬链线坐标。
可选的,所述对图像进行图像识别处理,提取图像中代表输电线的像素坐标,将得到的像素坐标进行统计,得到对应输电线的悬链线坐标,包括:
根据图像颜色以及物体形状特征从图像中提取代表输电线的像素;
构建对应图像的二维坐标系,逐个确定每个像素在二维坐标系中的像素坐标;
将全部的像素坐标进行统计汇总,得到对应输电线的悬链线坐标。
可选的,所述将全部的像素坐标进行统计汇总,得到对应输电线的悬链线坐标,包括:
提取对应输电线上边缘以及下边缘的像素坐标;
选取输电线上边缘的第一像素坐标,以及与第一像素坐标位于同一竖直方向的输电线下边缘的第二像素坐标;
求取第一像素坐标与第二像素坐标的平均值;
逐个获取每个像素坐标的平均值,统计由平均值构成的对应输电线的悬链线坐标。
可选的,所述基于得到的悬链线坐标构建悬链线曲线方程,根据悬链线曲线方程绘制完整的悬链线图像,包括:
根据已获取的悬链线坐标绘制悬链线曲线,计算悬链线曲线中目标点处切线与坐标轴夹角正割值;
以正割值为参数绘制包含目标点坐标在内的对应已获取图像部分的悬链线曲线方程;
结合已获取图像中悬链线端点与输电线固定档距的比例关系,绘制完整的悬链线图像。
可选的,所述以正割值为参数绘制包含目标点坐标在内的对应已获取图像部分的悬链线曲线方程,包括:
悬链线曲线方程如公式一所示:
式中,ch()为双曲余弦函数,arch()为反双曲余弦函数,n为对目标点处切线与坐标轴夹角进行正割运算的正割值secθ=n,(l,h)为目标点坐标,a为待求解函数。
可选的,所述结合已获取图像中悬链线端点与输电线固定档距的比例关系,绘制完整的悬链线图像,包括:
测量已获取图像中第一端点至悬链线端点的第一距离、以及已获取图像中第二端点至悬链线端点的第二距离;
结合悬链线的固定档距借助第一距离、第二距离进行比例换算,得到悬链线图像的相关参数,根据相关参数绘制得到完整的悬链线图像。
可选的,所述根据完整的悬链线图像以及悬链线曲线方程得到悬链线的弧垂值表达式,对弧垂值表达式求导,得到最大弧垂值,包括:
从完整的悬链线图像中提取两个端点坐标,构建经过两个端点坐标的直线方程表达式;
将得到的直线方程表达式与悬链线曲线方程作差,得到悬链线的弧垂值表达式;
对弧垂值表达式求导,求得最大弧垂值,以及对应最大弧垂值的像素坐标。
可选的,所述用于输电线弧垂测量的图像识别算法,还包括:
计算弧垂值表达式中得到的像素点与原图像像素点之间的误差值;
基于得到的误差值计算平均误差率;
根据平均误差率对得到的最大弧垂值进行修正。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是:
基于无人机航拍的图像进行图像处理,进而对处理后的结果进行基于悬链线方程的曲线重绘,得到对应输电线的悬链线方程,进而得到弧垂值表达式,最终根据求导的方法得到最大弧垂值。相对于现有的弧垂计算方法,由于参考了图像处理以及悬链线双重计算方式,能够有效提升弧垂值计算的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提出的用于输电线弧垂测量的图像识别算法的流程示意图;
图2是本申请实施例提出的线路提取示意图;
图3是本申请实施例提出的测量数值示意图。
具体实施方式
为使本发明的结构和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。
实施例一
具体的,本申请实施例提出的用于输电线弧垂测量的图像识别算法,如图1所示,所述图像识别算法包括:
11、获取无人机拍摄的待处理区域输电线的图像,从图像中提取对应输电线的悬链线坐标;
12、基于得到的悬链线坐标构建悬链线曲线方程,根据悬链线曲线方程绘制完整的悬链线图像;
13、根据完整的悬链线图像以及悬链线曲线方程得到悬链线的弧垂值表达式,对弧垂值表达式求导,得到最大弧垂值。
在实施中,本申请提出的弧垂值计算方法主要分为两个步骤,第一步为基于无人机航拍图像进行图像识别,提取对应输电线的像素坐标。第二步为根据得到的像素坐标重建悬链线方程,进而根据得到的方程获取弧垂值的计算表达式。基于无人机航拍的图像进行图像处理,进而对处理后的结果进行基于悬链线方程的曲线重绘,得到对应输电线的悬链线方程,进而得到弧垂值表达式,最终根据求导的方法得到最大弧垂值。相对于现有的弧垂计算方法,由于参考了图像处理以及悬链线双重计算方式,能够有效提升弧垂值计算的准确性。
步骤11,具体包括:
111、控制无人机前往待处理区域进行航拍,获取输电线的图像;
112、对图像进行图像识别处理,提取图像中代表输电线的像素坐标,将得到的像素坐标进行统计,得到对应输电线的悬链线坐标。
在实施中,对输电线弧垂值进行计算的前提是获取输电线的航拍图像,在本申请实施例提出的航拍图像基于无人机拍摄得到。在得到航拍的图像后,对图像进行图像识别处理,从图像中提取符合输电线特征的局部图像,并且计算局部图像中每个像素在图像中相对的像素坐标,最终将得到的像素坐标进行统计,获取由数组结构组成的悬链线坐标。
悬链线(Catenary)指的是一种曲线,指两端固定的一条(粗细与质量分布)均匀、柔软(不能伸长)的链条,在重力的作用下所具有的曲线形状,例如悬索桥等,因其与两端固定的绳子在均匀引力作用下下垂相似而得名。适当选择坐标系后,悬链线的方程是一个双曲余弦函数。为了便于后续推导运算过程,后续实施例将以悬链线的名称代替输电线进行论述。
其中,步骤112得到悬链线坐标的过程具体包括:
1121、根据图像颜色以及物体形状特征从图像中提取代表输电线的像素;
1122、构建对应图像的二维坐标系,逐个确定每个像素在二维坐标系中的像素坐标;
1123、将全部的像素坐标进行统计汇总,得到对应输电线的悬链线坐标。
为了简化后续数学推导过程中所使用的数据量,这里对得到的像素进行筛选处理,在执行步骤1123汇总像素坐标的过程中,优化的执行如下步骤:
1)提取对应输电线上边缘以及下边缘的像素坐标;
2)选取输电线上边缘的第一像素坐标,以及与第一像素坐标位于同一竖直方向的输电线下边缘的第二像素坐标;
3)求取第一像素坐标与第二像素坐标的平均值;
4)逐个获取每个像素坐标的平均值,统计由平均值构成的对应输电线的悬链线坐标。
在实施中,边缘检测得到线路的两条边缘,参照曲线平滑的思想,可以采用两条边缘线的中间线来代替悬链线,以更加准确地反应线路的趋势。
步骤12,包括:
121、根据已获取的悬链线坐标绘制悬链线曲线,计算悬链线曲线中目标点处切线与坐标轴夹角正割值;
122、以正割值为参数绘制包含目标点坐标在内的对应已获取图像部分的悬链线曲线方程;
悬链线曲线方程如公式一所示:
式中,ch()为双曲余弦函数,arch()为反双曲余弦函数,n为对目标点处切线与坐标轴夹角进行正割运算的正割值secθ=n,(l,h)为目标点坐标,a为待求解函数。
如图2所示,采用悬链线模型计算架空线弧垂。
参照“悬链段”方法分析柔索结构的思想,提出基于图片处理的弧垂计算思想:
当档距一定时,仅需一个独立变量就可以确定线路的悬垂状态,提取该独立参数,还原完整悬链曲线并计算其弧垂值。
图1是悬链段参数提取示意图,采用数字图像处理所用的坐标约定,选取顶部索曲线倾角的正割值作为独立变量求解,定义secθ=n,θ为顶部索曲线倾角,则可由公式一确定悬链线的状态。
123、结合已获取图像中悬链线端点与输电线固定档距的比例关系,绘制完整的悬链线图像。
在实施中,测量已获取图像中第一端点至悬链线端点的第一距离、以及已获取图像中第二端点至悬链线端点的第二距离;
结合悬链线的固定档距借助第一距离、第二距离进行比例换算,得到悬链线图像的相关参数,根据相关参数绘制得到完整的悬链线图像。
线路参数的提取步骤如下:
(1)获取部分段线路图像的两端点坐标(x0,y0)、(L0,H0),计算连接两端点坐标的直线的斜率k,得到两端点连接的直线方程;
(2)利用点到直线的距离公式,求出点到直线的最大距离,对应的点即为切点,并取得切点坐标(l,h);
(3)k即为顶部索曲线倾角的正切值tanθ,则n=,切点坐标即为顶点坐标(l,h)。
由求得的状态方程公式(2)画出曲线在原图像大小范围内的部分,则为还原的部分曲线图像;求出完整曲线两端点的横坐标,即可还原出完整的悬链线,横坐标的计算如图2所示。
图3为测量数值示意图,OB段(以O为原点建立坐标系)对应拍摄的电力线片段。其中L为固定档距,L1和L2分别是拍摄的电力线的两端点到悬链线同一端点的水平距离。测量得到L、L1和L2的值,公式中L0的详细定义如图2所示,表示部分段曲线的端点的横坐标。
以部分段图像的原点为原点,画出曲线在-x1到x2区间上的部分,则为该档距内完整的悬链线。
步骤13,包括:
131、从完整的悬链线图像中提取两个端点坐标,构建经过两个端点坐标的直线方程表达式;
132、将得到的直线方程表达式与悬链线曲线方程作差,得到悬链线的弧垂值表达式;
133、对弧垂值表达式求导,求得最大弧垂值,以及对应最大弧垂值的像素坐标。
令,当x=a(arshk1-archn)+1时,可得最大弧垂值fmax,
可选的,所述用于输电线弧垂测量的图像识别算法,还包括:
141、计算弧垂值表达式中得到的像素点与原图像像素点之间的误差值;
142、基于得到的误差值计算平均误差率;
143、根据平均误差率对得到的最大弧垂值进行修正。
在实施中,恢复出的像素点和原图像素点间的相对误差为
式中y为原图像中某一像素点的坐标,y`为恢复出的该像素点的坐标。
计算得出的弧垂值和实际测量的弧垂值之间的相对误差为
式中f为实际测量得到的弧垂值,fmax为计算得到的弧垂值。
上述实施例中的各个序号仅仅为了描述,不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。
以上所述仅为本发明的实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.用于输电线弧垂测量的图像识别算法,其特征在于,所述图像识别算法包括:
获取无人机拍摄的待处理区域输电线的图像,从图像中提取对应输电线的悬链线坐标;
基于得到的悬链线坐标构建悬链线曲线方程,根据悬链线曲线方程绘制完整的悬链线图像;
根据完整的悬链线图像以及悬链线曲线方程得到悬链线的弧垂值表达式,对弧垂值表达式求导,得到最大弧垂值。
2.根据权利要求1所述的用于输电线弧垂测量的图像识别算法,其特征在于,所述获取无人机拍摄的待处理区域输电线的图像,从图像中提取对应输电线的悬链线坐标,包括;
控制无人机前往待处理区域进行航拍,获取输电线的图像;
对图像进行图像识别处理,提取图像中代表输电线的像素坐标,将得到的像素坐标进行统计,得到对应输电线的悬链线坐标。
3.根据权利要求2所述的用于输电线弧垂测量的图像识别算法,其特征在于,所述对图像进行图像识别处理,提取图像中代表输电线的像素坐标,将得到的像素坐标进行统计,得到对应输电线的悬链线坐标,包括:
根据图像颜色以及物体形状特征从图像中提取代表输电线的像素;
构建对应图像的二维坐标系,逐个确定每个像素在二维坐标系中的像素坐标;
将全部的像素坐标进行统计汇总,得到对应输电线的悬链线坐标。
4.根据权利要求3所述的用于输电线弧垂测量的图像识别算法,其特征在于,所述将全部的像素坐标进行统计汇总,得到对应输电线的悬链线坐标,包括:
提取对应输电线上边缘以及下边缘的像素坐标;
选取输电线上边缘的第一像素坐标,以及与第一像素坐标位于同一竖直方向的输电线下边缘的第二像素坐标;
求取第一像素坐标与第二像素坐标的平均值;
逐个获取每个像素坐标的平均值,统计由平均值构成的对应输电线的悬链线坐标。
5.根据权利要求1所述的用于输电线弧垂测量的图像识别算法,其特征在于,所述基于得到的悬链线坐标构建悬链线曲线方程,根据悬链线曲线方程绘制完整的悬链线图像,包括:
根据已获取的悬链线坐标绘制悬链线曲线,计算悬链线曲线中目标点处切线与坐标轴夹角正割值;
以正割值为参数绘制包含目标点坐标在内的对应已获取图像部分的悬链线曲线方程;
结合已获取图像中悬链线端点与输电线固定档距的比例关系,绘制完整的悬链线图像。
7.根据权利要求5所述的用于输电线弧垂测量的图像识别算法,其特征在于,所述结合已获取图像中悬链线端点与输电线固定档距的比例关系,绘制完整的悬链线图像,包括:
测量已获取图像中第一端点至悬链线端点的第一距离、以及已获取图像中第二端点至悬链线端点的第二距离;
结合悬链线的固定档距借助第一距离、第二距离进行比例换算,得到悬链线图像的相关参数,根据相关参数绘制得到完整的悬链线图像。
8.根据权利要求1所述的用于输电线弧垂测量的图像识别算法,其特征在于,所述根据完整的悬链线图像以及悬链线曲线方程得到悬链线的弧垂值表达式,对弧垂值表达式求导,得到最大弧垂值,包括:
从完整的悬链线图像中提取两个端点坐标,构建经过两个端点坐标的直线方程表达式;
将得到的直线方程表达式与悬链线曲线方程作差,得到悬链线的弧垂值表达式;
对弧垂值表达式求导,求得最大弧垂值,以及对应最大弧垂值的像素坐标。
9.根据权利要求1所述的用于输电线弧垂测量的图像识别算法,其特征在于,所述用于输电线弧垂测量的图像识别算法,还包括:
计算弧垂值表达式中得到的像素点与原图像像素点之间的误差值;
基于得到的误差值计算平均误差率;
根据平均误差率对得到的最大弧垂值进行修正。
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