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    復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢圖像輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)

    2024-12-04 00:00:00蔣光遒豆鵬濤楊爾成馬寧寧葉芳
    關(guān)鍵詞:輸電線(xiàn)像素點(diǎn)異物

    摘 要:無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像的背景較為復(fù)雜,因此在對(duì)輸電線(xiàn)異物缺陷進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中,誤檢的情況較為嚴(yán)重。本文提出基于支持向量機(jī)的復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢圖像輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)方法,采用直方圖均衡化的方法增強(qiáng)輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像的對(duì)比度,利用固定大小的網(wǎng)格將輸電線(xiàn)圖像劃分為多個(gè)區(qū)域,使用區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)計(jì)算特征,并對(duì)其進(jìn)行加權(quán)平均融合操作,提取背景特征。為支持向量機(jī)模型選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)后,對(duì)其進(jìn)行交叉驗(yàn)證,將提取的背景特征作為輸入函數(shù)。根據(jù)像素與輸電線(xiàn)之間的關(guān)系,檢測(cè)異物缺陷,測(cè)試結(jié)果表明,誤檢率僅為0.5%。

    關(guān)鍵詞:支持向量機(jī);復(fù)雜背景;無(wú)人機(jī)巡檢圖像;輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè);直方圖均衡化;像素點(diǎn);加權(quán)平均融合;核函數(shù);交叉驗(yàn)證

    中圖分類(lèi)號(hào):TN 911" " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    當(dāng)利用無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像進(jìn)行輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)時(shí),檢測(cè)效果受到多種因素的影響[1],難以識(shí)別異物缺陷[2-3]。一些小的異物(例如塑料袋)可能會(huì)因?yàn)槠涑叽缣《y以識(shí)別。異物的顏色和紋理與輸電線(xiàn)接近也會(huì)影響檢測(cè)效果[4]。一些與輸電線(xiàn)顏色和紋理相似的異物可能會(huì)被誤認(rèn)為是輸電線(xiàn)的一部分[5],一些顏色和紋理與輸電線(xiàn)明顯不同的異物則更容易被識(shí)別。圖像的質(zhì)量和分辨率對(duì)異物缺陷檢測(cè)也有很大影響。高質(zhì)量、高分辨率的圖像可以提供更多的細(xì)節(jié)信息,使異物缺陷更容易識(shí)別[6]。這些因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果的具體影響分為無(wú)法識(shí)別真實(shí)的異物缺陷,錯(cuò)誤地識(shí)別了正常的輸電線(xiàn)或者其他物體為異物缺陷以及檢測(cè)速度緩慢,在不同環(huán)境中和不同情況下適應(yīng)性下降等[7]。因此,本文提出基于支持向量機(jī)的復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢圖像輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)方法,并進(jìn)行對(duì)比測(cè)試的方式,驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)方法的檢測(cè)效果。

    1 復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢圖像輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)方法

    1.1 提取輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像背景特征

    本文重點(diǎn)研究復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢圖像輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè),在進(jìn)行檢測(cè)前,結(jié)合圖像具體情況對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理可以提高圖像對(duì)比度,例如直方圖均衡化,使目標(biāo)與背景之間的差異更明顯,有利于提高后續(xù)異物缺陷檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。無(wú)人機(jī)巡檢圖像經(jīng)常會(huì)受到傳感器噪聲、風(fēng)吹等因素影響,會(huì)出現(xiàn)一些隨機(jī)的、不相關(guān)的像素點(diǎn),可能會(huì)干擾后續(xù)的分析和處理步驟。采用預(yù)處理方法,例如濾波操作,可以去除噪聲,提高圖像的質(zhì)量和清晰度,也可以提高數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性。在巡檢過(guò)程中,無(wú)人機(jī)會(huì)采集不同光照條件下的圖像,這些圖像可能具有不同的亮度、色彩等特征。采用預(yù)處理方法,可以調(diào)整圖像的亮度和色彩,使不同圖像之間有一定的統(tǒng)一性和可比性。本文采用直方圖均衡化的方法增強(qiáng)輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像的對(duì)比度[8]。直方圖均衡化是一種基于像素灰度值分布的增強(qiáng)方法,本文重新映射像素的灰度值,以提高原始輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像的對(duì)比度[9]。在處理過(guò)程中,本文使用OpenCV庫(kù)來(lái)進(jìn)行直方圖均衡化操作,完成圖像預(yù)處理。在這個(gè)基礎(chǔ)上提取輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像背景特征,采用固定大小的網(wǎng)格將輸電線(xiàn)圖像劃分為多個(gè)區(qū)域。使用區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)計(jì)算每個(gè)劃分區(qū)域的特征,計(jì)算過(guò)程如公式(1)所示。

    g=gh+gr+gk-gj-gc (1)

    式中:g為劃分后復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像區(qū)域的背景特征;gh為劃分后復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像區(qū)域的信息熵;gr為劃分后復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像區(qū)域的邊緣比率參數(shù);gk為劃分后復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像區(qū)域的灰度共生矩陣反差參數(shù);gj為劃分后復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像區(qū)域的能量參數(shù);gc為劃分后復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像區(qū)域的對(duì)比度參數(shù)。

    采用加權(quán)平均融合操作來(lái)提取每個(gè)區(qū)域的背景特征,能夠更好地表示該區(qū)域的整體背景信息,根據(jù)每個(gè)劃算區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)特征來(lái)提取背景特征。每個(gè)劃分區(qū)域?qū)?yīng)的背景條件不同,例如不同的光線(xiàn)和雜亂程度不一的背景等。加權(quán)平均融合操作的目的是將各區(qū)域的特征進(jìn)行加權(quán)平均,以獲得更全面、準(zhǔn)確的區(qū)域背景特征。加權(quán)平均融合操作可以使權(quán)重較高的區(qū)域?qū)傮w背景特征的貢獻(xiàn)更大,權(quán)重較低的區(qū)域?qū)傮w背景特征的貢獻(xiàn)更小。這樣可以更好地反映整個(gè)圖像的背景信息,有效地抑制噪聲和局部區(qū)域的干擾,提取與輸電線(xiàn)相對(duì)應(yīng)的背景特征。可以根據(jù)區(qū)域重要性和相關(guān)性,對(duì)加權(quán)平均融合操作中的權(quán)重參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。給予重要性較高的區(qū)域更高權(quán)重,因此它們對(duì)總體背景特征的影響更大。根據(jù)具體情況設(shè)定不同區(qū)域之間的相關(guān)性,適應(yīng)不同背景場(chǎng)景下的特征融合需求。綜上所述,利用加權(quán)平均融合操作提取特征,可以更好地表示區(qū)域的背景特征,構(gòu)建準(zhǔn)確且適應(yīng)復(fù)雜背景的模型,為后續(xù)的前景檢測(cè)提供更可靠的背景基準(zhǔn)。處理過(guò)程如公式(2)所示。

    G=∑wng (2)

    式中:G為整體復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像的背景特征;n為復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢輸電線(xiàn)圖像的劃分?jǐn)?shù)量;wn為每個(gè)區(qū)域提取的背景特征權(quán)重參數(shù)。

    將提取的背景特征構(gòu)建為背景模型,本文引入高斯分布模型,描述背景像素點(diǎn)的特征分布情況,如公式(3)所示。

    G(a)=h(a)∑wng " " "(3)

    式中:G(a)為a圖像的背景像素高斯分布模型;h(a)為高斯分布系數(shù)。

    利用背景模型,比較輸入圖像中的像素點(diǎn)與背景模型中像素點(diǎn)的分布情況,將與背景模型差異較大的像素點(diǎn)檢測(cè)作為前景像素點(diǎn),即輸電線(xiàn)部分。

    1.2 基于支持向量機(jī)的輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)

    引入支持向量機(jī),構(gòu)建輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)方法。以支持向量機(jī)作為輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)的分類(lèi)器,該方法具備強(qiáng)大的泛化能力,在模型訓(xùn)練階段,其根據(jù)最大化間隔來(lái)找到最佳的判決邊界,利用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射至高維特征空間,使原本線(xiàn)性不可分的樣本在新的特征空間中變得線(xiàn)性可分,更好地抓取數(shù)據(jù)中的非線(xiàn)性特征。該方法適用于小樣本和高維數(shù)據(jù),其不受樣本數(shù)量限制,在高維數(shù)據(jù)分析上表現(xiàn)出色。輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像的樣本數(shù)量相對(duì)較少,特征(包括輸電線(xiàn)特征和背景特征)維度也較高,支持向量機(jī)能夠有效應(yīng)對(duì)這種情況?;谏鲜龇治?,該步驟結(jié)合第1.1節(jié)提取的輸電線(xiàn)特征和背景特征,將它們作為支持向量機(jī)模型的輸入數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練最小二乘法支持向量機(jī)(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)模型階段,將第1.1節(jié)提取的輸電線(xiàn)特征和背景特征作為輸入數(shù)據(jù)。輸電線(xiàn)特征包括輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像中與輸電線(xiàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的特征,背景特征包括與背景區(qū)域有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的特征。合適的核函數(shù)和參數(shù)決定了LSSVM模型的性能,因此,本文設(shè)置核函數(shù)的參數(shù)如公式(4)所示。

    (4)

    式中:f為L(zhǎng)SSVM模型結(jié)構(gòu)元的核函數(shù);d為L(zhǎng)SSVM模型的結(jié)構(gòu)元;(x,y)為輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像的像素信息;x、y分別為圖像像素點(diǎn)橫、縱坐標(biāo);(u,v)為L(zhǎng)SSVM模型的參數(shù),該參數(shù)決定(x,y)輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像的像素信息的變化尺度;u為像素x的變化量;v為像素y的變化量。這種設(shè)置方式保證LSSVM模型的結(jié)構(gòu)d能夠訪問(wèn)輸電線(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像中的所有像素信息。

    根據(jù)公式(4)設(shè)置LSSVM模型的參數(shù)。核函數(shù)的參數(shù)d決定了模型的分類(lèi)誤差懲罰權(quán)重,參數(shù)(u,v)決定了高斯徑向基核函數(shù)的變化尺度。調(diào)整這2個(gè)參數(shù)可以影響模型的性能。

    訓(xùn)練LSSVM模型:使用輸入數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)(例如0為背景,1為輸電線(xiàn))來(lái)訓(xùn)練LSSVM模型。LSSVM模型的訓(xùn)練過(guò)程是最小化目標(biāo)函數(shù)來(lái)優(yōu)化結(jié)構(gòu)元和參數(shù),找到最佳的判決邊界。在這個(gè)基礎(chǔ)上,利用交叉驗(yàn)證的方式優(yōu)化模型,使誤差率最低,泛化性能最好。交叉驗(yàn)證方式是線(xiàn)性變換系數(shù)交叉驗(yàn)證(Linear Transform Coefficient Cross-Validation)。在樣本訓(xùn)練過(guò)程中采用線(xiàn)性變換系數(shù)交叉驗(yàn)證的方法處理每輪訓(xùn)練和測(cè)試集,選擇模型參數(shù)并進(jìn)行性能評(píng)估。交叉驗(yàn)證的目標(biāo)是調(diào)整線(xiàn)性變換系數(shù)的取值,選擇最佳的模型參數(shù),使模型在交叉驗(yàn)證過(guò)程中誤差率最低,泛化性能最好,提高輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,如公式(5)所示。

    f(x,y)=sng[(w*)Tφ(x,y)+b*] (5)

    式中:w*為交叉驗(yàn)證的線(xiàn)性變換系數(shù);b*為常數(shù);g為區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)特征;sng為符號(hào)函數(shù);φ(x,y)為高斯處理后的圖像;f(x,y)為線(xiàn)性變換后的圖像。

    利用訓(xùn)練好的LSSVM模型預(yù)測(cè)測(cè)試集中的數(shù)據(jù),得到每個(gè)像素點(diǎn)的分類(lèi)結(jié)果。根據(jù)分類(lèi)結(jié)果,分離輸電線(xiàn)部分與其他背景部分。當(dāng)輸電線(xiàn)部分與其他背景部分存在直接連接的像素點(diǎn)時(shí),說(shuō)明此時(shí)輸電線(xiàn)存在異物故障,確定連接像素的分布形態(tài)即可判斷具體異物缺陷類(lèi)型;當(dāng)輸電線(xiàn)部分與其他背景部分不存在直接連接的像素點(diǎn)時(shí),說(shuō)明此時(shí)輸電線(xiàn)不存在異物故障。按照上述方式檢測(cè)復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢圖像輸電線(xiàn)異物的缺陷。

    2 測(cè)試與分析

    2.1 測(cè)試環(huán)境

    當(dāng)分析本文設(shè)計(jì)的復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢圖像輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)方法的性能時(shí),以實(shí)際巡檢圖像為基礎(chǔ)進(jìn)行對(duì)比測(cè)試。本文使用大疆精靈3無(wú)人機(jī)采集圖像數(shù)據(jù),作為一款微小型一體航拍無(wú)人機(jī),大疆精靈3的優(yōu)點(diǎn)是外觀小巧(質(zhì)量?jī)H為1 280 g)、便于攜帶和操作簡(jiǎn)單,其在正常情況下的可持續(xù)飛行時(shí)間為 20 min~25 min,最大飛行高度為 500 m,可控制距離為5.0 km,可執(zhí)行的懸停精度為0.5 m,最大旋轉(zhuǎn)角速度為200°/s,最大上升速度為5.0 m/s,最大下降速度為3.0 m/s。以此為基礎(chǔ),利用其對(duì)連續(xù)10 d內(nèi)的某段具體輸電線(xiàn)進(jìn)行圖像采集,分別采用文獻(xiàn)[4]提出的以生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的無(wú)人機(jī)航拍輸電線(xiàn)路圖像缺陷檢測(cè)方法以及文獻(xiàn)[5]提出的以改進(jìn)型Freeman鏈碼為基礎(chǔ)的無(wú)人機(jī)航拍輸電線(xiàn)路圖像缺陷識(shí)別方法進(jìn)行測(cè)試。

    2.2 測(cè)試結(jié)果與分析

    結(jié)合上述測(cè)試環(huán)境,當(dāng)分析不同方法的測(cè)試結(jié)果時(shí),本文將存在異物缺陷的圖像進(jìn)行分類(lèi),并按類(lèi)別統(tǒng)計(jì)3種方法的檢測(cè)效果,效果對(duì)比見(jiàn)表1。

    根據(jù)表1的測(cè)試結(jié)果對(duì)3種不同方法的檢測(cè)性能進(jìn)行分析,對(duì)不同類(lèi)型的異物缺陷來(lái)說(shuō),3種方法的檢測(cè)呈現(xiàn)的效果不同。3種方法均準(zhǔn)確檢出了異物類(lèi)型為鳥(niǎo)窩和氣球的輸電線(xiàn)異物缺陷;對(duì)異物類(lèi)型為風(fēng)箏的輸電線(xiàn)異物缺陷來(lái)說(shuō),改進(jìn)型Freeman鏈碼檢測(cè)方法存在1次誤檢情況;對(duì)異物類(lèi)型為塑料袋的輸電線(xiàn)異物缺陷來(lái)說(shuō),生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法和改進(jìn)型Freeman鏈碼檢測(cè)方法的誤檢次數(shù)分別為2次和3次;對(duì)異物類(lèi)型為小鳥(niǎo)的輸電線(xiàn)異物缺陷來(lái)說(shuō),生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法和改進(jìn)型Freeman鏈碼檢測(cè)方法的誤檢次數(shù)分別為3次和2次;對(duì)異物類(lèi)型為樹(shù)枝的輸電線(xiàn)異物缺陷來(lái)說(shuō),3種不同方法均出現(xiàn)了誤檢情況,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法的誤檢次數(shù)為4次,改進(jìn)型Freeman鏈碼檢測(cè)方法的誤檢次數(shù)為3次,本文設(shè)計(jì)檢測(cè)方法的誤檢次數(shù)為1次。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法和改進(jìn)型Freeman鏈碼檢測(cè)方法對(duì)不同類(lèi)型輸電線(xiàn)異物缺陷的誤檢率均為4.5%,本文設(shè)計(jì)檢測(cè)方法的誤檢率僅為0.5%。綜合上述測(cè)試結(jié)果可知,本文設(shè)計(jì)方法可以對(duì)不同類(lèi)型輸電線(xiàn)異物缺陷進(jìn)行有效檢測(cè)。

    為了進(jìn)一步分析本文方法的性能,驗(yàn)證其有效性,以輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率為衡量指標(biāo),該指標(biāo)值越高,本文設(shè)計(jì)方法的檢測(cè)準(zhǔn)確性越高,檢測(cè)效果越好。不同方法的輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率見(jiàn)表2。

    根據(jù)表2數(shù)據(jù)可知,3種方法的輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率均較高,均達(dá)到96.0%以上,經(jīng)過(guò)分析可知,在1 000個(gè)測(cè)試樣本中,本文設(shè)計(jì)檢測(cè)方法的輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率保持在99.9%以上,未出現(xiàn)較多檢測(cè)錯(cuò)誤。與本文方法相比,在1 000個(gè)測(cè)試樣本中,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法的輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率降至96.8%;在1 000個(gè)測(cè)試樣本中,改進(jìn)型Freeman鏈碼檢測(cè)方法的輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率為97.7%,雖然改進(jìn)型Freeman鏈碼檢測(cè)方法的檢測(cè)準(zhǔn)確率比生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法的檢測(cè)準(zhǔn)確率高,但是比本文設(shè)計(jì)檢測(cè)方法檢測(cè)準(zhǔn)確率低2.2%。由此可知,本文設(shè)計(jì)檢測(cè)方法的輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率最高,說(shuō)明該方法的檢測(cè)效果更佳。

    3 結(jié)語(yǔ)

    為了加強(qiáng)輸電線(xiàn)異物缺陷的檢測(cè)效果,須綜合考慮無(wú)人機(jī)巡檢圖像質(zhì)量的影響因素,采取相應(yīng)措施來(lái)優(yōu)化算法和數(shù)據(jù)處理過(guò)程。本文提出基于支持向量機(jī)的復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢圖像輸電線(xiàn)異物缺陷檢測(cè)方法研究,本文方法提高了復(fù)雜背景無(wú)人機(jī)巡檢圖像輸電線(xiàn)異物缺陷情況的檢測(cè)準(zhǔn)確率,檢測(cè)效果良好,可為實(shí)際的輸電線(xiàn)巡檢和安全管理提供參考。

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