[发明专利]基于电力巡线红外巡检视频数据的电力设备异常发热检测方法

权利要求书

1.基于电力巡线红外巡检视频数据的电力设备异常发热检测方法，该方法包括如下步骤：

（1）用红外视频拍摄电力设备，获得电力设备的红外视频影像，将电力设备的红外视频影像转换为红外序列影像帧；所述的电力设备包括电塔和输电线，其中，电塔包括塔身、绝缘子、地线和电塔金具，输电线包括输电导线、避雷线和输电线金具；

（2）对步骤（1）获得的红外序列影像进行图像预处理，通过图像预处理削弱红外图像中的随机噪声，从而提高红外图像的对比度；

（3）将步骤（2）预处理后的图像分成两类：一类为电塔的电塔序列影像，另一类为驾临于地形上空的输电线的输电线序列影像；

（4）对电塔序列影像进行图像分割，从电塔序列影像中分割出电塔的塔身、绝缘子、地线和电塔金具的图像；

（5）提取和定位影像中电塔的塔身、绝缘子、地线和电塔金具；

（6）结合现有电力行业的故障诊断标准，沿着步骤（5）定位出来电塔的塔身、绝缘子、地线和电塔金具各自的直线，诊断得出电塔的塔身、绝缘子、地线和电塔金具故障的故障诊断结果，将温度异常点标志出来，并且根据故障诊断结果生成故障诊断结果报表，供人工辅助判断。

2.根据权利要求1所述的基于电力巡线红外巡检视频数据的电力设备异常发热检测方法，其特征在于：所述步骤（1）中将红外视频影像转换为红外序列影像帧采用的是Opencv函数。

3.根据权利要求1所述的基于电力巡线红外巡检视频数据的电力设备异常发热检测方法，其特征在于：所述步骤（2）中图像预处理的方法包括双边滤波去噪和直方图均衡。

4.根据权利要求1所述的基于电力巡线红外巡检视频数据的电力设备异常发热检测方法，其特征在于：所述步骤（4）中采用自适应分割算法对电塔序列影像进行图像分割。

5.根据权利要求1所述的基于电力巡线红外巡检视频数据的电力设备异常发热检测方法，其特征在于：所述步骤（5）中采用CANNY算子从分割后的图像中提取直线特征，并利用Hough变换，提取分割后的图像中的直线，从而提取和定位影像中电塔的塔身、绝缘子、地线和电塔金具。

6.根据权利要求1至5任一项所述的基于电力巡线红外巡检视频数据的电力设备异常发热检测方法，该方法还包括如下步骤：

（7）对于驾临于地形上空的输电线序列影像，相邻两帧图像之间有较高的重叠度，采用基于SURF描述子对输电线序列影像的影像尺度不变特征进行提取，使用人工神经网络的匹配算法，完成提取特征点的匹配，形成匹配点对；

（8）对步骤（7）获得的匹配点对中存在的错误匹配点对，对错误匹配点进行滤除，提高匹配精度；

（9）匹配得到的相邻两帧图像之间的重叠区域，通过帧间差分的方式，能够消除背景信息和噪声，将两帧图像数据的输电线信息保留下来；

（10）对步骤（9）获得的帧间差分图像结果，将输电线信息从图像中分割出来；

（11）通过图像傅里叶频谱分析，对步骤（10）分割出来的输电线信息图像进行分析，求取输电线信息主方向；

（12）利用步骤（11）中获得的输电线信息的主方向，采用模型驱动的方法，得到连续的完整的输电线；

（13）结合现有电力行业的故障诊断标准，沿着步骤（12）定位出来的输电线直线，采用直接判别法、温差判别法诊断得出输电线故障的故障诊断结果，将温度异常点标志出来，并且根据故障诊断结果生成故障诊断结果报表，供人工辅助判断，其中，输电线故障包括输电导线、避雷线和输电线金具的故障，输电导线、避雷线和输电线金具故障的诊断方法均通过与步骤（7）～步骤（13）中诊断输电线故障相同的步骤进行诊断。

7.根据权利要求6所述的基于电力巡线红外巡检视频数据的电力设备异常发热检测方法，其特征在于：所述步骤（8）中，使用RANSAC方法对错误匹配点进行滤除。

8.根据权利要求6所述的基于电力巡线红外巡检视频数据的电力设备异常发热检测方法，其特征在于：所述步骤（10）中，对步骤（9）获得的帧间差分图像结果进行双边滤波去噪，然后对图像进行ostu法图像分割，将输电线信息从图像中分割出来。