[发明专利]一种基于视觉显著性的输电线路配件检测方法

权利要求书

1.一种基于视觉显著性的输电线路配件检测系统，其特征在于：包括：无人机视频图像信息采集模块、图像预处理模块、感兴趣区域提取模块、配件缺陷检测模块、结果输出反馈模块；

所述无人机视频图像信息采集模块利用搭载双目视觉摄像设备的无人机获取输电线路分布信息；

所述图像预处理模块用于对无人机采集的视频图像进行取帧，对帧图像进行预处理工作，包括图像去噪和图像梯度提取；

所述感兴趣区域提取模块基于直线段生长算法和凸包算法，通过检测帧图像中输电线路来获取感兴趣区域；

所述配件缺陷检测模块采用四元数相位谱分析和超像素显著置信度计算对感兴趣区域进行处理得到显著图，得到二值化的显著性区域；

所述结果输出反馈模块用于对输电线路缺陷配件信息的进行反馈，采用k-means算法对显著性区域面积设定阈值，当显著性区域面积大于阈值时，在计算机软件界面反馈配件的具体信息，记录配件检测时间、地理位置，当显著性区域面积小于阈值时，对该显著性区域不做处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉显著性的输电线路配件检测系统，其特征在于：所述双目视觉摄像设备包括规格参数相同的两个视频图像采集设备，分别以左右目的形式排列工作，以固定视角同时采集视频图像信息；无人机进行电力线巡检时，以与电力线平行的路线在电力线上方进行直线匀速飞行，采集视频图像序列中的电力线分布方向与无人机飞行方向平行。

3.一种基于视觉显著性的输电线路配件检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：将输电线路视频数据备份在数据区，并输入拍摄时间和地点；将视频数据按照一定的时间间隔对视频进行取帧，形成一个帧序列；

步骤2：对帧图像进行预处理，包括图像去噪和图像梯度提取；使用Sobel算子提取梯度，计算梯度方向向量；

步骤3：以直线段生长算法为基础，通过像素生长法、线段区域生长法和凸包算法为帧图像提取感兴趣区域；

步骤4：采用四元数相位谱分析和超像素显著置信度计算对感兴趣区域进行处理得到显著图，计算得到二值化的显著性区域；

步骤5：采用k-means算法对显著性区域面积设定阈值，当显著性区域面积大于阈值时，在计算机界面反馈缺陷配件的具体信息，记录缺陷配件检测时间、地理位置，当显著性区域面积小于阈值时，对该区域不做处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于视觉显著性的输电线路配件检测方法，其特征在于：所述视频数据利用无人机搭载双目视觉摄像设备对输电线路进行航拍采集相关信息，将采集到的视频存储至无人机携带的存储设备中，并利用移动无线网络传输至后台。

5.根据权利要求4所述的一种基于视觉显著性的输电线路配件检测方法，其特征在于：所述双目视觉摄像设备像素不低于500W，无人机匀速飞行方向与输电线路分布方向平行，无人机飞行过程匀速稳定。