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    基于雙目視覺的混凝土電桿立桿參數(shù)測量方法

    2023-05-17 06:31:34陳朝新徐恒博陳江義
    西安科技大學(xué)學(xué)報 2023年2期
    關(guān)鍵詞:電桿雙目邊緣

    陳朝新,徐恒博,郭 磊,沈 鵬,陳江義

    (1.鄭州大學(xué) 機械與動力工程學(xué)院,河南 鄭州 450066;2.國網(wǎng)河南省電力公司 電力科學(xué)研究院,河南 鄭州 450052)

    0 引 言

    混凝土電桿具有結(jié)構(gòu)簡單、造價低廉的優(yōu)點,在城鄉(xiāng)配網(wǎng)中廣泛應(yīng)用,是配電網(wǎng)中的重要組成部分。惡劣天氣時,電桿抗傾覆能力不足會導(dǎo)致大規(guī)模傾倒事故,影響居民生產(chǎn)生活甚至威脅居民的生命安全,而埋深與傾斜率是影響電桿抗傾覆能力最重要的2個立桿參數(shù)[1-2],掌握其埋深與傾斜率數(shù)據(jù),及時對抗傾覆能力不足的電桿進行加固是預(yù)防事故的關(guān)鍵,因此建立高效智能的混凝土電桿埋深與傾斜率測量方法對配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行具有重要意義。

    混凝土電桿埋深測量方法一般采用探地雷達、全站儀與便攜式激光測距儀[4],而傾斜率測量一般采用鉛錘法,經(jīng)緯儀法,這些方法速度慢、自動化水平低。近年來激光雷達技術(shù)也開始用于桿塔結(jié)構(gòu)的測量[5-6],可較精確的獲取結(jié)構(gòu)外形尺寸,但該方式計算量大,成本高,且易受障礙物影響。當前基于雙目視覺的測量成為了研究的熱點,該方法是一種非接觸的三維測量方法,與上述方法相比,該方式硬件技術(shù)成熟,成本低,部署方便[7-8]。陳廣華等利用深度學(xué)習(xí)方法在圖像中對電力塔進行定位,再用雙目立體視覺計算得到了電力塔的傾斜度[9];MA等采用YOLO技術(shù)與雙目測距相結(jié)合實時獲取了危險物體與輸電線路的距離[10];HUANG等采用基于最小二乘擬合插值改進的SGM算法細化了視差圖,在5 m內(nèi)對高壓線纜上障礙物進行測量,且誤差小于5%[11];LI等通過對深度圖的處理,確定絕緣子所在區(qū)域,利用無人機對絕緣子進行檢測測量,平均誤差為2.5%[12];李昊等通過對采用Canny邊緣檢測后的左右圖像進行匹配,精確了特征點匹配精度,測量的輸電桿塔間距誤差小于2.5%[13]。目前有關(guān)雙目視覺在電網(wǎng)中的應(yīng)用研究主要集中在高壓輸電線路,尚缺乏采用視覺技術(shù)在配電網(wǎng)混凝土電桿立桿參數(shù)測量方面上的研究。

    為了同時滿足配電網(wǎng)混凝土電桿埋深與傾斜率測量的準確性與自動化要求,文中研究了一種基于雙目視覺的測量方法。首先改進Deeplab V3+模型,在全景圖像中對混凝土電桿進行區(qū)域分割,減少背景區(qū)域?qū)μ卣鼽c提取的影響;然后采用基于局部區(qū)域效應(yīng)的亞像素邊緣檢測方法確定電桿的輪廓,并采用最小二乘法擬合邊緣,在較高噪聲的圖像區(qū)域提取精確特征點,最后計算出混凝土電桿的埋深與傾斜率。

    1 混凝土電桿立桿參數(shù)測量方法

    1.1 混凝土電桿立桿模型

    混凝土電桿的埋深為其地下部分的長度,如圖1所示。采用間接測量的方式,通過測量電桿地上部分側(cè)邊的底點X1(x1,y1,z1)與頂點X2(x2,y2,z2)三維空間位置可得,計算見式(1)~式(3)。

    圖1 混凝土電桿安裝結(jié)構(gòu)示意Fig.1 Sketch of concrete pole installation structure

    式中 θ為電桿錐度角,(°);d1為根徑長度,m;d2為梢徑長度,m;l為電桿的地上部分沿電桿錐度上的長度,m;h1為電桿埋深,m;h為電桿全長,m,在已知電桿型號的情況下;d1,d2和h為已知參數(shù)。

    電桿傾斜率α可利用混凝土電桿側(cè)邊方向向量與水平面夾角測量獲得,計算見式(4)。

    式中 a為水平向量;b為點X1到點X2方向向量。綜上可知,在不考慮混凝土電桿發(fā)生彎曲變形的情況下,通過得知電桿側(cè)邊的頂點和底點的空間三維坐標即可獲得埋深與傾斜率。

    1.2 方法流程

    測量方法的基本流程如圖2所示,在使用雙目相機前,先標定相機內(nèi)部與外部參數(shù),根據(jù)其對輸入的左右相機圖片進行畸變與立體校正,獲取電桿圖像。采用改進Deeplab V3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對圖像進行區(qū)域分割,對分割區(qū)域的圖像預(yù)處理后,進行亞像素級邊緣提取,利用電桿的幾何形狀特性對提取邊緣進行擬合,得到所需特征點后,計算混凝土電桿埋深與傾斜率。

    圖2 混凝土電桿測量方法技術(shù)路線Fig.2 Technical route of concrete pole measurement method

    2 混凝土電桿區(qū)域分割算法

    相比基于錨框的目標檢測算法,語義分割模型可基于像素級別精度在圖像中定位目標位置,更加精確。Deeplab V3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是圖像分割領(lǐng)域的新高峰[14],引入的編解碼模塊和Xception主干網(wǎng)絡(luò)使其分割精度相比Deeplab V3+進一步提升[15]。為減少模型的訓(xùn)練與預(yù)測時間,方便模型在移動端部署,需要減小模型復(fù)雜程度,進一步提高其分割定位精度,對混凝土電桿分割邊緣更為細化,故修改原模型主干特征提取網(wǎng)絡(luò),優(yōu)化模型的特征融合并加入改進CBAM注意力機制,改進后模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 改進Deeplab V3+結(jié)構(gòu)Fig.3 Improved Deeplab V3+structure

    2.1 修改主干特征提取網(wǎng)絡(luò)

    選擇MobileNetV2作為主干特征提取網(wǎng)絡(luò),MobileNetV2版本保留V1版本的深度可分離卷積,增加線性瓶頸和倒殘差[16],利用線型瓶頸結(jié)構(gòu)實現(xiàn)對圖像進行高和寬的壓縮。MobileNetV2的倒殘差結(jié)構(gòu)參考ResNet,先經(jīng)過1×1的逐點卷積操作將特征圖的通道進行擴張,豐富特征數(shù)量,進而提高精度,這一過程和殘差塊的順序顛倒,其過程為:1×1(升維)→3×3(dw conv+relu)→1×1(降維+線性變換)。

    2.2 優(yōu)化特征融合

    Deeplab V3+在解碼模塊借鑒FCN的跳步連接方式,選取主干網(wǎng)絡(luò)提取到的1/4大小的淺層特征圖與經(jīng)過ASPP得到的1/16的深層特征圖進行拼接,其淺層特征圖主要包含為預(yù)測生成清晰邊界的細節(jié)信息,深層特征圖主要包含有助于圖像區(qū)域分類識別的抽象語義信息[17],但由于特征提取過程中對圖像進行多次下采樣,導(dǎo)致初始全局信息丟失,分割邊界較為模糊。為平衡模型復(fù)雜度與預(yù)測精度,選擇再加入多層下采樣后的1/8大小的淺層特征圖,將其進行2倍上采樣與1/4大小的淺層特征圖并進行通道堆疊,利用1×1卷積進行通道融合,與進行4倍上采樣后的深層特征圖拼接后進行卷積得到最終預(yù)測結(jié)果。

    2.3 改進CBAM 注意力機制

    由于不同深度網(wǎng)絡(luò)中承載的信息各不相同,各通道承載的信息量也有不同,直接將淺層特征層與深層特征成進行拼接融合會導(dǎo)致模型偏離最優(yōu)解,影響模型預(yù)測精度。因此在優(yōu)化特征融合后引入通道注意力機制與空間注意力機制,抑制冗余通道信息和無效空間特征信息,突出對有效特征的提取,提升模型學(xué)習(xí)能力和泛化能力。

    CBAM的通道注意力模塊分別利用最大池化和平均池化得到不同通道特征[18-19],但利用的共享連接方式會引入多余通道關(guān)系,增加計算量,降低預(yù)測精度。文中故借鑒ECA注意力機制[20],改進其通道注意力模塊,分別對平均池化與最大池化后的通道特征進行1 d卷積,提取特征通道間關(guān)系并進行相加,最后利用Sigmoid將通道權(quán)重固定在0和1之間,如圖4所示。

    圖4 改進CBAM的通道注意力模塊Fig.4 Channel attention module of improved CBAM

    圖4中k為通道信息交互的最佳范圍,即1 d卷積的卷積核大小,計算見式(5)。

    式中 C為特征通道的數(shù)量;γ和b一般被設(shè)為2和1。

    改進CBAM的通道注意力計算見式(6)。

    式中 Mc(F)為改進的通道注意力;F為輸入特征;C1D為一維卷積;W1,W2分別為全局最大池化與平均池化后特征提取權(quán)重;σ為Sigmoid函數(shù)。

    原CBAM空間注意力Ms(F)結(jié)構(gòu)不變,則改進CBAM注意力輸出特征的計算見式(7)。

    3 混凝土電桿特征點提取

    3.1 圖像預(yù)處理

    根據(jù)混凝土電桿區(qū)域分割結(jié)果對原圖做包圍矩形,為防止分割不夠精確帶來的邊緣信息丟失,矩形區(qū)域長寬略微大于最小包圍矩形,后續(xù)特征提取操作僅對矩形框內(nèi)部圖像進行處理,如圖5所示。

    圖5 特征區(qū)域提取Fig.5 Feature area extraction

    戶外拍攝圖像的邊緣區(qū)域噪聲較多,顆?;瘒乐兀苯舆M行邊緣提取誤差較大,故在進行邊緣檢測取前,采用3×3中值濾波對圖像進行平滑處理,減少噪聲干擾,抑制顆?;F(xiàn)象,如圖6所示為圖5(c)矩形框內(nèi)左下角位置,可以看出中值濾波較好抑制電桿邊緣的顆?;F(xiàn)象。

    圖6 中值濾波前后區(qū)域圖像對比Fig.6 Comparison of regional images before and after median filtering

    3.2 亞像素邊緣提取

    傳統(tǒng)邊緣檢測方法,如Sobel,Canny和Prewitt算法只能提取到像素級邊緣,雙線型插值亞像素邊緣提取方法易受噪聲影響,在戶外高噪聲情況下效果很差,而Zernike矩和Franklin矩方法計算復(fù)雜度很高,不易部署[21],故采用局部區(qū)域效應(yīng)的亞像素邊緣檢測方法對混凝土電桿進行邊緣檢測[22],采用邊緣像素強度值不連續(xù)的假設(shè),即邊緣穿過像素(i,j),該點像素強度的計算見式(8)。

    式中 A,B為像素點邊緣兩側(cè)的強度;Gi,j為像素(i,j)內(nèi)邊緣線下方區(qū)域面積,h′為像素邊長度。

    假設(shè)邊緣分割曲線為二次函數(shù),表達式為y=px2+qx+r;p,q,r為二次曲線的系數(shù),如圖7所示,將藍色框視為求解所需最小子區(qū),依據(jù)式(8)假設(shè)根據(jù)窗口內(nèi)的強度特征與面積效應(yīng),求解p,q,r,假設(shè)原邊緣像素點坐標為(i,j),則細化后亞像素邊緣坐標為(i,j+r)。

    圖7 邊緣線求解過程Fig.7 Edge line solution process

    利用該邊緣求解方法對預(yù)處理后圖片進行邊緣檢測,得到混凝土電桿亞像素級邊緣,如圖8所示,藍色箭頭為邊緣點周圍像素強度梯度方向。

    圖8 混凝土電桿的亞像素邊緣Fig.8 Subpixel edge of concrete electric poles

    3.3 特征點提取

    從圖1可知,混凝土電桿左右邊緣為直線,上下邊緣為橢圓曲線,故利用混凝土電桿幾何特性,對提取到的亞像素邊緣坐標分別進行直線與曲線擬合,其交點則為所需混凝土電桿特征點,為防止噪音點對擬合邊緣產(chǎn)生誤差,采用RANSAC算法先對偏移值較大的偽邊緣點進行剔除,設(shè)直線與橢圓曲線在圖像坐標系下的方程通式分別為y=A1x+B1,x2+A2xy+B2y+C2x+D2y+E2=0,根據(jù)最小殘差平方和求解方程中系數(shù),目標函數(shù)L1,L2的計算見式(9)。

    式中 N,M分別為直線與橢圓曲線亞像素邊緣點數(shù)量。求解擬合直線與橢圓曲線,如圖9所示,文中提取的特征點與亞像素邊緣輪廓有較好契合度。

    圖9 混凝土電桿特征點Fig.9 Feature points of concrete electric poles

    4 立桿參數(shù)測量與分析

    將拍攝的500張混凝土電桿圖片進行數(shù)據(jù)增廣作為數(shù)據(jù)集,利用Labelme軟件進行語義分割標簽的制作,數(shù)據(jù)集、驗證集和測試集按8∶1∶1劃分。

    將模型訓(xùn)練分為兩個部分,先將主干網(wǎng)絡(luò)凍結(jié)訓(xùn)練50個Epoch,再解凍訓(xùn)練50個Epoch,以加快模型的訓(xùn)練速度,凍結(jié)部分批量大小為8,解凍部分批量大小為4,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練選擇小批量梯度下降算法,動量為0.9,初始學(xué)習(xí)率為7×10-3,采用余弦退火降低學(xué)習(xí)率。

    采用平均交并比(mIoU)作為衡量模型分割精度的指標,其計算見式(10)。

    式中 m為類別數(shù)量,只有電桿與背景兩個標簽,故m =2,TP為正確識別的混凝土電桿像素數(shù),F(xiàn)N為未檢出的混凝土電桿像素數(shù),F(xiàn)P為誤檢為混凝土電桿的像素數(shù)。

    對改進Deeplab V3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行對比試驗,驗證文中提出的三種改進方法對分割模型性能的影響,為驗證改進CBAM的作用,在相同位置加入ECA和CBAM注意力機制進行對比,利用參數(shù)大小評估模型的復(fù)雜度,結(jié)果見表1,改進模型前后預(yù)測結(jié)果對比如圖10所示。

    圖10 改進模型前后分割結(jié)果對比Fig.10 Comparison of segmentation results before and after the improved model

    表1 混凝土電桿區(qū)域分割模型性能對比Table 1 Performance comparison of concrete pole area segmentation models

    分析可知,MobileNetV2主干網(wǎng)絡(luò)可大大減小模型的參數(shù)大小,但會略微降低預(yù)測準確率,優(yōu)化特征融合使mIOU提升0.2%,加入改進后的CBAM注意力機制預(yù)測精度再次提升1.61%,比ECA和原CBAM注意力機制效果更好,且改進的CBAM注意力機制相比原結(jié)構(gòu)參數(shù)增加量更小。

    選用AYALEY可調(diào)基線雙目相機,其最大分辨率為1 280×960,測量試驗平臺如圖11所示,采用張正友標定法對相機進行標定,使用標定板的棋盤格為15 mm×15 mm,角點數(shù)為12×9,利用Matlab中相機標定工具箱計算相機內(nèi)外參數(shù)。

    圖11 測量試驗平臺Fig.11 Measurement experimental platform

    進行測量時將雙目相機水平放置,利用水平儀保證相機光軸方向與重力方向垂直,根據(jù)電桿實際情況與相機成像角設(shè)定拍攝距離,在測量時保證電桿可以完整地顯示在左右相機中,左右相機同時拍攝混凝土電桿圖像并輸入計算機進行處理。對混凝土電桿進行實地測量試驗,采用文中方法與全站儀分別對8根混凝土電桿的埋深與傾斜率進行計算測量,結(jié)果見表2,檢測耗時為圖像輸入到計算機進行處理計算得到結(jié)果所用的時間。

    表2 圖像測量結(jié)果及誤差Table 2 Image measurement results and errors

    經(jīng)對比,文中方法的埋深測量誤差率小于5%,誤差值小于10 cm,傾斜率誤差值不大于0.3°,且檢測耗時小于4 s,運行速度較快。結(jié)果表明,所提方法的檢測速度與精度基本滿足對混凝土電桿立桿參數(shù)的測量要求。文中的測量誤差可能主要來源于以下2方面:①標定過程中存在誤差,并被引入到圖像校正過程中;②雙目相機調(diào)平過程引入了一定的傾斜。

    5 結(jié) 論

    1)針對混凝土電桿立桿參數(shù)測量效率低的問題,提出基于雙目立體視覺的電桿埋深和傾斜率測量方法,實測結(jié)果表明該方法能滿足測量要求,且易于部署,成本低。

    2)在混凝土電桿區(qū)域分割算法中,改進原Deeplab V3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),修改主干特征提取網(wǎng)絡(luò),優(yōu)化特征融合,并且加入改進的CBAM注意力機制,結(jié)果證明改進的Deeplab V3+模型相比于原模型的mIoU提升1.41%,參數(shù)大小減小89.1%。加入改進CBAM 注意力機制的模型相比加入原CBAM的模型,mIoU提升0.22%,且參數(shù)增加量更少。

    3)利用雙目視覺原理,根據(jù)混凝土電桿的幾何特性,采用基于區(qū)域效應(yīng)的亞像素邊緣擬合方法獲取特征點,具有較高的測量精度,為簡單幾何物體的非接觸測量提供參考。

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