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    基于機器視覺的無人機電力巡線技術(shù)

    2019-04-26 05:02:50陳鳳翔劉博迪方廣東
    電子技術(shù)與軟件工程 2019年4期
    關(guān)鍵詞:維納濾波巡線算子

    文/陳鳳翔 劉博迪 方廣東

    1 引言

    隨著工業(yè)用電和人民生活用電量的不斷增加,我國的電力設(shè)施建設(shè)不斷增加。我國的高壓輸電線不斷應(yīng)用在遠距離電力輸送中,這種高壓和特高壓的輸電線路對于我國電力資源的輸送具有重要的作用。但是輸電線暴露在大氣環(huán)境中,承受大量的自然和認為的影響。因此需要定期對電力線路進行巡查,及時發(fā)現(xiàn)線路故障,保障工業(yè)和人民生活正常用電。隨著科學技術(shù)的進步,傳統(tǒng)的巡線方式已經(jīng)不適用于目前的巡線工作,機器視覺處理技術(shù)的快速發(fā)展,促使了無人機巡線技術(shù)的快速發(fā)展。

    表1:峰值信噪比對比

    2 無人機巡線關(guān)鍵技術(shù)

    2.1 無人機巡線特點

    隨著無人機飛行技術(shù)和機器視覺技術(shù)的發(fā)展,采用無人機巡線技術(shù)已經(jīng)逐漸應(yīng)用在電力巡線領(lǐng)域。固定翼型無人機在日常巡線過程中較為常用,該機型的巡航速度在90-250km/h,可以采用手動或自動巡航模式,機動性較好,但是固定翼無人機只能按照單向巡航,且無法懸停。四旋翼無人機是直升機的變形,動力源依靠多個螺旋翼提供,由于機型小、占用空間小、可以在空中懸停的特點,廣泛地應(yīng)用在電力巡檢中,但是四旋翼無人機也具有質(zhì)量輕、強風中工作不穩(wěn)定等缺點。無人駕駛型直升機利用程序自動控制飛行,依靠螺旋槳提供動力,可實現(xiàn)直接起降、懸停拍攝。

    由于不同類型的無人機的特點和適用的場景不同,因此針對不同的電力線路狀況,采取不同的無人機組合進行電力巡檢,目前主要采用固定翼無人機和無人駕駛直升機組合以及固定翼無人機和四旋翼無人機組合的兩種無人機巡線組合方式。

    表2:峰值信噪比對比

    2.2 無人機巡線系統(tǒng)分析

    圖1為無人機巡線系統(tǒng)組成,無人機飛行控制系統(tǒng)是無人機的大腦,主要控制無人機的飛行姿態(tài)和巡航的狀態(tài)。無人機定位系統(tǒng)主要控制無人機的巡航線路,通過GPS導(dǎo)航系統(tǒng)對巡航線路進行定位,通過數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)進行行程的三維圖形識別。圖像采集模塊主要對航拍圖像進行處理,主要包括濾波、去重復(fù)和邊緣檢測等內(nèi)容,空地通信模塊主要起到信息傳遞和診斷作用。

    表3:峰值信噪比對比

    3 航拍電力線路圖像處理方法

    3.1 視頻去噪處理

    無人機拍攝的視頻主要存儲在視頻中的關(guān)鍵幀中,對無人機拍攝視頻的處理就是對其關(guān)鍵幀的處理,無人機在拍攝過程中受到拍攝環(huán)境、儀器缺陷、采光等因素的影響,因此對于無人機拍攝的視頻的需要進行除噪處理,提高圖像的品質(zhì)。本文對比均值濾波、中值濾波和和維納濾波技術(shù)去噪效果。均值濾波通過對濾波模板內(nèi)像素取均值,隨后將待處理的像素點采用像素均均值進行替換,采用函數(shù)表示為:

    圖1:無人機控制系統(tǒng)

    其中n為模板中像素數(shù)。模板相應(yīng)系數(shù)為:

    中值濾波通過對領(lǐng)域像素排序,對孤立點的像素進行排除,進而實現(xiàn)噪聲抑制和圖像細節(jié)的統(tǒng)一,函數(shù)表示為:

    其中p(x,y)和d(x,y)表示為視頻幀原圖像和去噪后的圖像。

    維納濾波是一種典型的線性濾波,主要用來提取被噪聲污染的圖像,主要處理方法是求取一個正常圖像f的估計值計算f和的均方差,求取其最小值min e2。濾波方法如下所示,求取pxy得灰度值:

    其中v2為噪聲方差,利用替代原始灰度值f(x,y)。

    圖2:航拍圖像處理效果圖

    3.2 算法實驗對比分析

    3.2.1 均值濾波結(jié)果

    通過對混合有高斯噪音和混合噪音的圖像進行均值濾波處理,選擇3*3模板和5*5模板,對比兩種噪聲處理結(jié)果如表1所示。

    通過表1可以看出采用5*5模版時結(jié)果較好,特別是處理高斯噪聲時,效果相對于混合噪聲更好,但是對于高斯噪聲濾波處理之后導(dǎo)致圖像變得模糊,因此導(dǎo)致了圖像的進一步處理,由此表明,采用均值濾波對圖像進行處理并不完全適用于航拍圖像。

    3.2.2 中值濾波

    通過采用中值濾波技術(shù)對混合有高斯噪音和混合噪音的圖像進行均值濾波處理,選擇3*3模板和5*5模板,對比兩種噪聲處理結(jié)果如表2所示。

    通過表2可知,中值濾波處理噪聲圖像的效果也非常不理想,但是相對于均值濾波來說處理效果較差,雖然采用中值濾波處理孤立噪聲點較為優(yōu)良,對于高斯噪聲和混合噪聲的處理效果非常不理想,由此表明采用中值濾波處理航拍視頻也不是最優(yōu)良的方案。

    3.2.3 維納濾波

    通過采用維納濾波技術(shù)對混合有高斯噪音和混合噪音的圖像進行均值濾波處理,選擇3*3模板和5*5模板,對比兩種噪聲處理結(jié)果如表3所示。

    采用維納濾波技術(shù)處理混合噪聲較為理想,可以極大程度上去除多余的噪音,并且對于圖像的細節(jié)可以更好的保留,對于圖像的后續(xù)處理更為方便可靠。通過對比分析可以發(fā)現(xiàn),維納濾波處理圖像噪音的效果較好。

    4 復(fù)雜背景下電力線路提取、識別和跟蹤

    4.1 圖像分割

    圖像分割技術(shù)是根據(jù)既定的分割規(guī)則,將圖像分割成獨立的區(qū)域。在一幅圖像上,我們往往只關(guān)注紋理、顏色和灰度等與周圍具有一定區(qū)別區(qū)域的特征,往往這些區(qū)域的差別非常小,因圖像分割主要就是將這些區(qū)域識別出來。本文對Roberts算子、LOG算子、Canny算子和改進Canny算子進行邊緣檢測,檢測結(jié)果如圖2所示。

    如圖2所示,Roberts算子的電力線的提取效果最差,主要是由于Roberts算子沒有降噪平滑處理導(dǎo)致的;LOG算子受噪聲的影響較小,主要是LOG算子提前做了高斯濾波處理,但是電力線邊緣的較為模糊;Canny算子提取的效果相對于Roberts算子和LOG算子稍微好一些,但是背景和輸電線的區(qū)分不是十分明顯,并且像素點過于堆積;改進Canny算子,較好的提取邊緣,并且對于噪聲較好的進行了抑制。通過對圖像分割發(fā)現(xiàn),采用一種算子進行圖像提取,效果往往達不到要求,還需要進一步進行處理。

    4.2 電力線算法提取

    通過圖像分割中圖像邊緣提取之后發(fā)現(xiàn),需要進一步采取圖像處理技術(shù)進行圖像處理。算法的處理效果主要通過以下兩個方面進行評價:首先是邊緣點的檢測數(shù)量;其次是線型分布是否平滑。由圖3a可以看出采用Hough變換算法提取電力線較為不完整,主要是Hough變換對于強對比度的圖像提取不完整;圖3b采用相位編組融合算法與Hough算法恰恰相反,相位編組融合算法對于低對比度的圖像敏感度較高,因此提取的線形較為平滑,穩(wěn)定度相對較高,但是此種算法提取出道路邊緣,干擾性較大;圖3c為采用融合算法的實驗圖,如圖所示,該算法對于電力線的提取程度較為完整,兼有兩種算法的優(yōu)點。

    5 總結(jié)

    本文基于機器視覺得無人機電力巡檢工作,分析了無人機尋線關(guān)鍵技術(shù)、無人機巡線系統(tǒng)關(guān)鍵問題、航拍電力線路圖像處理方法三方面的內(nèi)容。根據(jù)各種類型無人機的優(yōu)缺點,發(fā)現(xiàn)采用固定翼無人機和無人駕駛直升機組合以及固定翼無人機和四旋翼無人機組合的兩種無人機巡線組合方式較為符合目前我國的電力線路實際情況;采用維納濾波處理圖像噪音的效果相對于均值濾波和中值濾波效果更好;采用一種算子進行圖像提取,效果往往達不到要求,還需要進一步進行處理,Hough變換和相位編組融合算法對于電力線的提取程度較為完整,兼有兩種算法的優(yōu)點。

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