[发明专利]一种基于无人机图像处理的电力系统绝缘子串识别方法

权利要求书

1.一种基于无人机图像处理的电力系统绝缘子串识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)无人机通过搭载摄像头获取场景的图像，将图像由RGB空间转换为HSV空间的图像，对图像采用3阈值的OTSU算法分割H通道图像，得到OTSU算法分割后的结果图像；

2)无人机对结果图像进行处理，得到结果图像的零阶矩、一阶矩和二阶矩；并根据零阶矩、一阶矩和二阶矩，获取绝缘子串覆盖椭圆的参数信息；

所述步骤2)具体为：

首先，使用OTSU算法分割后的结果图像R^*的最大连通域被选为初始种子区域R₀；

结果图像R^*中的像素点(x，y)，其中，x和y分别表示图像中水平方向和竖直方向的像素；

根据结果图像R^*中的像素点(x，y)获取结果图像R^*的零阶矩、一阶矩和二阶矩，通过下式表示：

零阶矩M₀₀：

一阶矩M₁₀和M₀₁：

二阶矩M₂₀、M₀₂和M₁₁：

所述根据零阶矩、一阶矩和二阶矩，获取绝缘子串覆盖椭圆的参数信息，具体为：

根据公式(1)和公式(2)得到初始种子区域R₀覆盖椭圆的中心点(X，Y)即：

(X,Y)＝(M₁₀/M₀₀,M₀₁/M₀₀)(4)

根据公式(3)得到绝缘子串覆盖椭圆的长轴长度为：

根据公式(3)得到绝缘子串覆盖椭圆的短轴长度：

根据公式(1)(2)(3)得到相应绝缘子串的方向：

其中，X_C为椭圆中心点在图像的横坐标，Y_C为椭圆中心点在图像的纵坐标；

3)根据绝缘子串覆盖椭圆的参数信息，并通过迭代优化算法估计疑似绝缘子串区域，根据疑似绝缘子串区域估计绝缘子串可能的方向；

所述通过迭代优化算法估计疑似绝缘子串区域，具体为：

步骤(1)：通过最大化此算法，得到迭代的目标函数T，即：

其中，R^*是使用OTSU算法分割后的结果图像，E是疑似绝缘子串区域的覆盖椭圆，|E|是该椭圆的面积，|R^*∩E|是被椭圆E覆盖的结果图像的面积；

步骤(2)：通过绝缘子串的参数信息，估计疑似绝缘子串区域的覆盖椭圆E；并得到疑似绝缘子串区域的覆盖椭圆E与结果图像R^*的被椭圆E覆盖的结果图像的面积，即重合区域R_F；

步骤(3)：根据该椭圆的面积|E|和重合区域R_F得到填充率F；

步骤(4)：根据填充率F和重合区域R_F，得到不断迭代的目标函数T；

步骤(5)：根据不断迭代的目标函数T的数值开始减小，判定当前E的长宽比大于阈值，则可能是绝缘子串；反之，如果E的长宽比小于设定值，则不是绝缘子串；

4)将检测到包含绝缘子串的图像及其估计出的绝缘子串区域的方向发送回地面服务器进行处理；

5)地面服务器接收到无人机发送的绝缘子串图像及方向信息后，先把图像旋转至绝缘子串呈水平状态的方向，之后使用Faster RCNN网络识别出图像当中的绝缘子串。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像处理的电力系统绝缘子串识别方法，其特征在于，所述绝缘子串的参数信息包括：初始种子区域R₀的覆盖椭圆的中心点，长轴长度L，短轴长度S及方向O。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像处理的电力系统绝缘子串识别方法，其特征在于，根据步骤3)中所述根据疑似绝缘子串区域估计绝缘子串可能的方向，具体为：

当图像中仅存在一个绝缘子串时，直接获取该图像的中绝缘子串的方向；

当图像中存在多个绝缘子串时，通过方向估计算法得到该图像中绝缘子串的方向集合。