[发明专利]一种提高输电线路通道隐患检测准确率的图像匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种提高输电线路通道隐患检测准确率的图像匹配方法。

背景技术

随着信息化技术的飞速发展，“大云物移”关键技术的攻克，其技术在电力行业各业务系统中也得到了深入应用，为设备状态评估、风险预测等提供了技术支撑，为电网安全稳定运行提供了保障。

在电网输电线路监测及防护方面，随着电网输电统一监控平台及可视化监控平台的建设，杆塔上已经安装了大量的图像、视频及其他监测装置，成为“大云物移”技术在输电领域的典型应用。以山东电网为例，已有百条线路超过50％的覆盖率，达到可视化线路的建设目标，每天有几十万张图片上传到电网后台系统中，对这些图片的分析、判断、预警、识别成为重要的工作目标。

在对这些图片分析过程中，以通道图像为场景做背景建模，实时图片与模型进行差异分析，是基本的场景变化分析手段。在判断场景发生变化的基础上，对场景变化区域再做目标识别，基于差分算法的变化分析方法是目前通用的一般性分析方法。

前端可视化监拍装置一般安装在输电线路杆塔上，支持定时拍照或主动召唤的工作方式，在复杂的野外场景和气象条件下，严重影响图像差分分析效果的因素如下：

1、因为野外的地理场景和气象影响，杆塔本身会产生一定的晃动，尤其是对于电压等级较高的大型铁塔，晃动的幅度更大；

2、背景中的目标会产生晃动或者舞动；

3、天气、云彩、光照是影响差分效果的重要因素。

由于上述干扰因素的存在，造成输电线路通道隐患检测准确率低下。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种提高输电线路通道隐患检测准确率的图像匹配方法，本发明能快速实现图像匹配，根据图像匹配结果，进行差分分析，可有效降低变化的误识别、减少差分噪声的产生，提高分析结果准确率。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种提高输电线路通道隐患检测准确率的图像匹配方法，对图像进行灰度变换，提取特征点，利用匹配算法对特征点进行初步匹配，利用基于网格的运动统计消除其中的错误匹配，形成最终的匹配结果，对相邻图像进行查分处理。

采用SUSAN角点检测算法提取特征点。

进一步的，利用模板在图像上移动，模板内部每个图像像素点的灰度值都和模板中心像素的灰度值作比较，若模板内某个像素的灰度与模板中心像素灰度的差值小于一定阈值，则认为该点与中心像素具有相同或相近的灰度，满足该条件的像素组成区域。

进一步的，统计模板中和中心像素点有相似亮度值的像素个数，使用角点响应函数，若某个像素点的区域值小于某一特定阈值，则该点被认为是初始角点。

进一步的，对初始角点进行非极值抑制来求得最后的角点，即为特征点。

利用暴力匹配算法进行初步匹配。

进一步的，将图像表示成多个特征向量的组成，特征向量的相似程度依次找出两幅图像中相似度最高的两个特征向量并连线，形成匹配。

用特征向量之间的欧氏距离来衡量，欧式距离越小，则特征向量越相似。相似度小于设定值的特征向量视为错误匹配。

消除错误匹配，提高匹配精确度。

第一步：将图像划分成网格，里面取得是20x20大小的格子；

第二步：寻找特征点周围的关键点，如果这个点与关键点的关系与在另一幅图像中的关系是一致的，则为support集合；

第三步：将运动平滑度作为一个统计量，利用海明距离进行局部区域的匹配；用上述方法进行筛选，保留正确的匹配点，以消除错误匹配。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

(1)本发明基于网格运动统计实现图像快速匹配提高输电线路通道图片差分分析准确率的方法，实现了输电线路通道内前后图像之间、图像与模型之间进行快速匹配；

(2)本发明能够对于杆塔及摄像头晃动造成拍摄图像的平移，准确检测到平移造成的差异；

(3)本发明能够检测到目标的晃动造成的微小差异，能将天气等外界原因产生的差异去除掉，提高准确率。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1(a)、图1(b)是本发明场景摄像头发生平移情况图；

图2是本发明的直接差分得到的结果图；

图3是本发明的根据图像匹配算法得到的匹配结果示意图；

图4是本发明的匹配完成后，得到的差分结果图示意图。