[发明专利]一种基于无人机高光谱的绝缘子老化检测方法

权利要求书

1.一种基于无人机高光谱的绝缘子老化检测方法，其特征在于，所述方法应用于无人机巡航检测系统，所述系统包括无人机模组、高光谱成像模组和控制计算机模组，所述高光谱成像模组设置于无人机模组上，所述无人机模组与控制计算机模组数据互通，所述方法具体包括以下步骤：

控制计算机模组控制无人机模组在降雨前后分别开展高光谱巡航检测；

无人机模组在降雨前后分别针对绝缘子进行高光谱扫描成像，生成绝缘子高光谱数据，控制计算机模组分别获取并保存降雨前后的两组绝缘子高光谱数据；

控制计算机模组使用无人机高光谱图像匹配算法提取绝缘子空间位置偏移，对校正了空间位置偏移的高光谱数据进行差值，进行绝缘子老化检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱的绝缘子老化检测方法，其特征在于，所述控制计算机模组在无人机模组开展高光谱巡航检测时，还记录无人机模组的飞行数据，所述飞行数据包括全球定位信息、高度信息、速度信息和无人机姿态信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱的绝缘子老化检测方法，其特征在于，所述绝缘子高光谱数据为三维数组Img0[m,g,k]，其中m和g为大于0的整数，第一维度m为水平空间维度，第二维度g为光谱维度，第三维度k为离散时间序列维度，所述离散时间序列维度的时间间隙为t秒，第三维度k相邻两个序号对应的竖直空间维度间隔为vt。

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱的绝缘子老化检测方法，其特征在于，所述无人机模组在开展高光谱巡航检测时，无人机模组的运行方向与高光谱成像模组中的狭缝方向垂直。

5.根据权利要求3所述的一种基于无人机高光谱的绝缘子老化检测方法，其特征在于，所述控制计算机模组控制无人机模组在降雨前后分别开展高光谱巡航检测，具体包括以下步骤：

控制计算机模组控制无人机模组在降雨前进行高光谱巡航检测，获取降雨前的高光谱数据的三维数组Img0[m,g,k]_b，同时记录无人机模组的飞行数据；

在降雨后T小时内，控制计算机模块根据降雨前无人机模组进行高光谱巡航检测时的飞行数据，控制无人机模组再次进行高光谱巡航检测，并获取降雨后的高光谱数据Img0[m,g,k]_a。

6.根据权利要求5所述的一种基于无人机高光谱的绝缘子老化检测方法，其特征在于，所述使用无人机高光谱图像匹配算法提取绝缘子空间位置偏移，具体包括以下步骤：

在相同的飞行数据记录参数下，获取降雨前后的高光谱三维数组Img0[m,g,k]_b和Img0[m,g,k]_a；

提取降雨前的空间图像数据Img[m,k]_b＝Σ_j:1→gImg0[m,j,k]_b，提取降雨后的空间图像数据Img[m,k]_a＝Σ_j:1→gImg0[m,j,k]_a；

针对Img[m,k]_b和Img[m,k]_a使用尺度不变特征变换算法提取空间偏移，获得空间偏移数值[xs,ys]。

7.根据权利要求6所述的一种基于无人机高光谱的绝缘子老化检测方法，其特征在于，所述对校正了空间位置偏移的高光谱数据进行差值，具体包括以下步骤：

在获取空间偏移数值[xs,ys]后，将降雨后的高光谱三维数组Img0[m,g,k]_a修正为Img0[m-xs,g,k-ys]_a；

对降雨前后的高光谱三维数组进行差分计算，计算式为：Img0[ti-xs,g,tj-ys]_a-Img0[ti,g,tj]_a，依次得到所有空间点的差分光谱Sp0[g]；

将差分光谱中[Σ_j:g/2→g(Sp0[j])]/[Σ_j:1→g/2(Sp0[j])]2的光谱，定义为绝缘子光谱数组SSp[g]。