关键词：数字图像；输电线路；检测
1影响数字图像在输电线路检测中应用的因素
有很多种因素都会影响图像处理技术在输电线路检测中的应用，严重影响输电线路巡检工作的效率和质量，主要影响因素如下。第一，复杂场景、光照、四季变化等。输电线路附近的景象与自然环境变化都会对输电线路检测工作造成影响，输电线路和有关器件的图像背景会变得更加复杂，干扰增加，对复杂环境下识别和提取目标提出了更高的要求。第二，图像噪声。拍摄和传输图像时，会受到图像噪声的影响，图像内会产生高斯噪声或者椒盐噪声等，对输电线路检测工作造成严重影响。第三，运动模糊。无人机飞行时，成像系统会受到机械振动、姿态变化、运动等因素的影响。因此，运动模糊会严重影响输电线路检测工作。第四，几何失真。因为无人机飞行姿势不同、传感器不同，从而造成输电线路检测时采集的图像失真和扭曲，这种图像质量问题会导致几何失真。第五，辐射失真。当使用传感器检测目标的辐射能量和反射能量时，辐射失真会造成遥感图像失真，从而对遥感图像的解释与判定造成严重影响。第六，光学镜像。对光学系统而言，近轴区形成的理想像和远轴区形成的实际像之间存在偏差，这些像差会对图像质量造成严重影响，降低检测电力器件时的正确率。
2数字图像在输电线路检测中的应用
2.1机参搭载技术
无人机在输电线路中的应用解决了观察净空距离带来的模糊不清的问题，但视觉死角并没有解决，所以无人机的搭载摄像装置应重点解决视角死角的问题。经过多次研究实践发现，无人机拍照的视角死角为机身上方，所以无人机搭载位置还应在机身上方研制搭载平台，即可实现360度无死角拍摄的功能。如果条件允许，可在无人机机身周围各个角度装设辅助摄像头来解决拍摄死角的问题。拍摄死角问题的解决，为使用无人机采集维度/全景照片图像成为了现实。
2.2图像处理技术
2.2.1图像预处理
根据无人机电力线路巡检中影响图像处理技术的因素，为提升电力线路巡检后续图像检测的正确程度，应进一步处理无人机采集的图像。第一，调整图像亮度。无人机拍摄的图像过暗、过亮，或一个给定亮度在不同的场景中可能产生不同的亮度体验，会增加计算机识别图像的难度。因此，调整图像亮度至关重要。
调整线性。调整线性能够直接调整像素值，可以直观体现电力线路巡检需要突出的物体。
切换为HSL色彩模式。这是最直观但效率最低的一种方法。HSL色彩模式存在一个L分量，代表亮度，可以对其直接调整，但这种方法最大的缺点是效率低下。由于电脑显示器的特征决定了大部分图像都利用RGB色彩模式解析，因此必须先切换为HSL色彩模式才能进一步处理图像。
调整曲线。利用上面两种方法调整亮度会出现一个常见问，即图像亮度变化没有分层，一般情况下，所有区域都有明暗。因此，必须调整图像整体亮度，调整图像对比度。在保障图像平均亮度不变的前提下，缩小或扩大亮点和暗点之间的差异性，即调整图像对比度。阴雨天气或者雾霾天气，会造成可见度下降。去除图像中遮挡实际物体的雾雨，真实显示事物背景非常重要。从图像种类方面来讲，当前主要有两种去除雾雨背景的方法，分别为基于视频的去雾方法和基于单帧的去雾方法。对基于单帧的去雾方法而言，双边滤波主要利用高斯滤波函数，对边缘像素造成的影响较小。通过这种方式，能够在去除雾雨背景时保留边缘像素。对基于视频的去雾方法而言，主要利用雾雨特征实现目标。
2.2.2图像识别
获取计算机所拍摄图像的传输线区域就是传输线路识别。拍摄传输线时，通常会伴随复杂的天气，在许多情况下提取目标比较困难。因此，一定要利用图像处理算法的强适用性解决图像处理问题。
2.2.3拼接图像
因为无人机机载摄像机分辨率存在一定局限，造成拍摄画面越大，分辨率越低，导致拍摄大场景时不能有效提升分辨率。因此，可以采用图像拼接方法满足图像分辨率的需求。
2.3线路特殊区段综合应用
数字信息时代给了我们无限的可能，线路设备管理不再局限于表格管理的模式，可更加直观的、简单易懂的智能精细化管理。
树障区：可在线路设备周巡时对树木的高度、大小、颗数、与导线的距离进行无人机连续拍摄，合成全景照片，为线路责任人、检修人提供直观的现场树木与导线的信息，责任人根据此信息制定运维计划，检修人根据此信息进行消缺，因为全景的介入，制定的运维计划和消缺方案应更加的合理、符合实际。
外破区：按规定外力破坏区应每月进行定期检查，可以在区域的合适位置装设图像采集装置，每月定期开机拍摄取证，利用全景图像比对技术，精准判断外力破坏区的变量，以此来判定外力破坏区是否违反隐患通知书中的内容，决定是否采取进一步的护线行动。
雷击区：虽然目前技术不能对雷击瞬间进行全景记录，但可以对雷击后的设备放电痕迹进行维度图像技术。
鸟害区：对线路设备上的鸟窝采用维度旋转成像，对区段内鸟窝数量采用全景成像记录。交叉跨越：对于重要的交叉跨越区段，建立详细的全景三维图像，条件允许的话可在成像中完成距离、名称、数量等的标注工作。
山火区：可综合考虑海拔、拍照角度的因素，装设高清摄像头，山火值守期间，每天从需要的角度取景合成全景照片，保存完成的山货值守记录。
覆冰区：输电线路覆冰季节，人工监冰的风险是非常大的，巡视工人无时不面临着倒塔断线以及坠落山崖的人身风险。覆冰区初使用拉力或冰层厚度传感监测技术外，还应使用无人机侦查取景+合成全景图像技术，代替人工，降低风险，提高工作效率。
采空区：输电线路设备在采空区经过时，设备本身时刻面临着倾斜、倾倒的状况，给运维人员带来管理压力。条件允许的单位使用高科技北斗/GPS精准定位判定技术来检测。大多数单位都是靠人工，这些单位可以采用固定点摄像+全景成像+智能比对技术来实现监测，成本降低的同时，实现了实时监测的目的。
居民区：线路经过居民区时，千万不能马虎大意，可使用同上的固定点摄像+全景成像+智能比对技术来实现监测以满足居民区巡视周期短的要求，减轻责任人的劳作负担。
相比于表单法记录线路设备基础信息的方式，数字图像是更加直观、全面的，无论是运行人员自己还是检修作业人员，都能从数字图像中找到自己想要的最直观的信息。
3图像拼接算法的仿真
为实现检测目的，本文据地形地貌调整无人机航拍线路和高度，获取有效图像信息。在传统Hough变换算法基础上，提出图像拼接与Hough变换相融合的检测方法，并借助MATLAB仿真验证。结果表明，该算法降低了原始捕获图像的失真度，增加了目标电缆占据图像的比重，提高了输电线路图像检测的准确度。
数字图像的输电线路检测算法分为2个步骤:首先进行图像拼接算法的仿真;然后结合输电线路的特征，运用Hough变换提取目标电缆。
高压输电线路需要固定距离的检测，有限的拍摄范围导致目标电线所占图像比重固定。为提高检测准确度，改进并提出图像拼接与Hough变换相融合的研究方法。其中，拼接后的图像需确保拼接后图像不失真，且有效提高目标电缆所
图2拍摄原图与拼接图的角点检测
在输电线路的检测研究中，考虑到树木、杆塔以及飞行物体等干扰，对无人机拍摄图像进行拼接，结果如图2(a)～2(c)所示。拼接中，为避免拼接后图像失真，匹配角点需在同一水平和竖直方向上，而实际的拍摄难以满足上述条件。如图2(a)和图2(b)所示，两图的角点不在同一位置。因此，本文选取仿真图像的总角点数、目标电缆的角点数以及目标电缆长度的相对值作为特征参数，经统计后绘制成柱状图，如图3所示。
图3特征参数统计图
统计表明，拼接图像总角点数869个，相较于原图1(角点数787个)和原图2(角点128个)均明显增加，图像无失真。此外，目标电缆的长度相对值也由原图450cm增加至拼接图550cm，证明本算法有效增加了目标电线在图像中的占比，同时便于Hough变换对目标电缆的提取。
结束语
如果高压输电线路发生故障，造成大面积停电，给人们的生活和工作造成诸多不便，比如政府部门、商业机构停止运转和引发交通堵塞等问题。为充分保障电力系统的稳定性、安全性，及时发现潜在故障与异常状况，必须重视日常电力线路巡检工作。无人机电力线路巡检工作中，利用无人机进行电路巡检已逐渐发展为一种常用手段。无人机电力线路巡检工作中，应用图像处理技术已成为未来自动化电路巡检的发展趋势。采用逆翘曲法填补空洞，据图像融合前两幅图像的采样密度，映射及填补后获得拼接图像。
数字图像的输电线路检测算法分为2个步骤:首先进行图像拼接算法的仿真;然后结合输电线路的特征，运用Hough变换提取目标电缆。
参考文献：
[1]罗昳昀,米立,王原.无人机在输电线路巡检中的应用[J].通信电源技术,2018,35(12):98-99+101.
[2]刘宁.高压输电线路智能检测技术研究与应用[D].山东大学,2018.
[3]朱钱涛,秦庆森,姜正文,周树松.无人机在输电线路巡视方面的应用[J].智能城市,2018,4(20):149-150.
[4]赵建利,张晓妍,赵建坤,邓洁,陈沛琳.基于图像和应力的输电线路覆冰监测方法研究[J].自动化与仪表,2018,33(10):54-58.
论文作者:徐飞雄,
论文发表刊物:《中国电业》2019年16期
论文发表时间:2019/12/2
标签：图像论文; 线路论文; 无人机论文; 全景论文; 目标论文; 亮度论文; 技术论文; 《中国电业》2019年16期论文;