[发明专利]基于无人机双光影像融合的变电站刀闸温度检测方法

权利要求书

1.一种基于无人机双光影像融合的变电站刀闸温度检测方法，其特征在于，所述温度检测方法包括：

S1：将同一拍摄参数下的可见光图像和红外图像作为一组检测对象；

S2：针对其中一组检测对象，对可见光图像中的刀闸进行识别，采用识别框将识别出的每个刀闸设备所处区域的局部图像标记出来，识别框与刀闸设备一一对应；

S3：采用边缘检测算法，识别出每个局部图像中的刀闸设备的边缘轮廓，包括：

采集可见光图像中包含的刀闸设备的HSV颜色空间范围；

对可见光图像上每个识别框区域进行HSV颜色空间的提取，将刀闸设备HSV颜色空间范围对应的图像区域作为刀闸设备的像素区域，提取出刀闸设备的像素区域的轮廓作为刀闸设备的边缘轮廓；

沿着刀闸设备的边缘轮廓，拟合出一个紧贴着刀闸设备外轮廓的矩形，作为刀闸设备的轮廓拟合矩形；

判断任意一个刀闸设备的轮廓拟合矩形的长宽比，如果长宽比大于预设比例阈值，将两个短边中点作为该刀闸设备的开关接触点所在位置，否则，将矩形中心点作为该刀闸设备的开关接触点所在位置；

S4：结合同一组检测对象中可见光图像和红外图像的映射关系，计算得到红外图像中每个开关接触点的位置信息；

S5：计算得到红外图像中每个开关接触点的温度信息。

2.根据权利要求1所述的基于无人机双光影像融合的变电站刀闸温度检测方法，其特征在于，步骤S1中，所述同一拍摄参数是指同一拍摄地点、同一拍摄时间。

3.根据权利要求1所述的基于无人机双光影像融合的变电站刀闸温度检测方法，其特征在于，步骤S2中，采用训练好的YoloV3深度神经网络模型识别可见光照片中的所有刀闸设备的矩形位置区域，所述矩形位置区域即识别框区域，所述矩形位置区域的坐标被标记为(x_vis1，y_vis1，x_vis2，y_vis2)，其中，(x_vis1，y_vis1)和(x_vis2，y_vis2)分别为任意两个对角点的坐标。

4.根据权利要求1所述的基于无人机双光影像融合的变电站刀闸温度检测方法，其特征在于，步骤S3中，所述采用边缘检测算法，识别出每个局部图像中的刀闸设备的边缘轮廓的过程包括以下步骤：

S301：检测出刀闸设备识别框区域内的所有边缘轮廓线条，将这些轮廓线条按照连接情况和距离远近分成若干个集合，其中，将相互连接或者两者之间距离小于设定距离阈值的线条合并至同一个集合中，组合成一条连续的轮廓；

S302：将线条个数最多的集合作为刀闸设备的线条轮廓集合，得到刀闸设备的边缘轮廓。