The invention discloses a mobile transmission line bird detection method based on image slice, which collects the field transmission line image under different conditions, encodes and marks the image and its slice, collects the real-time image by the camera installed in the fixed position of the pole tower, calculates the similarity between the collected real-time image and the original image template under corresponding conditions, if the difference is large, it will be real-time The image is sliced and compared with the corresponding slice template one by one; if a slice has a large difference, the depth learning model is further input for classification; if the classification result is that there are birds, the bird repeller is started; repeat the above steps to achieve bird detection based on depth learning. In the invention, the image is sliced and the small target information is amplified before recognition, which greatly improves the precision and completes the bird detection problem with less calculation cost.
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像切片的移动端输电线路鸟类检测方法
本专利技术涉及一种输电线路鸟类检测方法,尤其涉及一种基于图像切片的移动端输电线路鸟类检测方法。
技术介绍
随着社会现代化的发展,社会对电力的需求以及电力供应的可靠性要求越来越高,电力系统的安全问题变得越来越重要。电力系统某个环节出错都将导致电力供应不足,而架空输电线路跳闸屡屡打破平衡,这已经成为破坏电力系统安全的重要因素。随着大家环保观念的加强和对鸟类认识的加深,为鸟类创造了越来越好的生活环境,鸟类的种群,数量和它们的活动范围都得到了空前规模的扩大;部分鸟类通过排粪污染绝缘子,鸟粪具有一定导电性,积污隐患易导致线路发生污闪跳闸,若鸟粪沿绝缘子边沿跌落,在靠近绝缘子串边沿处形成导电性通道,可诱发线路单相接地故障;而有些鸟类常在线路杆塔上筑巢,若遇大风,构建鸟巢的枝、叶等材料纷飞,可能接触导线造成线路故障;一些大鸟在架空线路设施周围穿越飞行,常会造成接地或相间短路故障。鸟害已经严重影响了电力系统的安全稳定运行。国内外在线路中对鸟害的防范研究已经持续多年,一些相对有效且易于推广的防鸟措施已经得到了广泛的应用,主要集中在驱鸟型、隔离型和引导型三类鸟害故障防治措施。但每种方法有其各自特点和适应性,驱鸟型装置原理上相对效果更好,但目前驱鸟型装置功能单一,设计上只对某些鸟类有效,因此研究对鸟类通用、有效的驱鸟装置研究势在必行。
技术实现思路
为了提高输电线路巡检的智能化水平,减少鸟类对输电线路造成的损害,本专利技术的目的是提供一种基于图像切片的移动端输电线路 ...
【技术保护点】
1.一种基于图像切片的移动端输电线路鸟类检测方法,其特征在于,包含以下步骤:/n步骤S1:建立比对模板库;比对模板库是特定场景特定时间不存在鸟的现场图片,针对每个摄像头都有一套独立的模板库,对比模板库包括两类模板:原图对比模版和切片对比模版,每类模板根据光照变化设置不同的模板图片;/n步骤S2:图像采集;图像采集是采集输电线路的现场图像,由安装在杆塔固定位置的摄像头进行采集;/n步骤S3:原图对比;图像采集完成后,把采集的原图与相应时间段的原图模板进行对比,如果两图的相似度小于预设阈值,则进行步骤S4,否则,则认为该张图片没有鸟,流程结束;/n步骤S4:原图切块;因为原图和模板的相似度差值超过阈值,则认为原图中可能存在鸟,因此需要对图像进行切片,即把原图划分成更小的区域;/n步骤S5:选择分块;原图切片完成后,需要选择一个分块判断是否有鸟,如果所有分块都已经被选过,则认为没有鸟,流程结束,否则进行步骤S6;/n步骤S6:分块对比;选择的分块首先需要与对应时间段内的分块模板进行对比,如果相似度小于预设阈值,则进行步骤S7,如果相似度大于阈值,则进行步骤S5;/n步骤S7:鸟类识别;采用R ...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像切片的移动端输电线路鸟类检测方法,其特征在于,包含以下步骤:
步骤S1:建立比对模板库;比对模板库是特定场景特定时间不存在鸟的现场图片,针对每个摄像头都有一套独立的模板库,对比模板库包括两类模板:原图对比模版和切片对比模版,每类模板根据光照变化设置不同的模板图片;
步骤S2:图像采集;图像采集是采集输电线路的现场图像,由安装在杆塔固定位置的摄像头进行采集;
步骤S3:原图对比;图像采集完成后,把采集的原图与相应时间段的原图模板进行对比,如果两图的相似度小于预设阈值,则进行步骤S4,否则,则认为该张图片没有鸟,流程结束;
步骤S4:原图切块;因为原图和模板的相似度差值超过阈值,则认为原图中可能存在鸟,因此需要对图像进行切片,即把原图划分成更小的区域;
步骤S5:选择分块;原图切片完成后,需要选择一个分块判断是否有鸟,如果所有分块都已经被选过,则认为没有鸟,流程结束,否则进行步骤S6;
步骤S6:分块对比;选择的分块首先需要与对应时间段内的分块模板进行对比,如果相似度小于预设阈值,则进行步骤S7,如果相似度大于阈值...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈咏秋,孙凌卿,张永泽,
申请(专利权)人:国网江苏省电力有限公司,江苏电力信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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