一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法及装置，方法包括：响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；基于深度学习图像识别算法对正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；基于正摄影像点云算法对某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。通过将再生成的导线点云与输电通道点云进行叠加，从而得到增强的导线点云，解决了正摄影像三维点云生成中导线点云缺失的问题。正摄影像三维点云生成中导线点云缺失的问题。正摄影像三维点云生成中导线点云缺失的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法及装置


[0001]本专利技术属于语音识别
，尤其涉及一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法及装置。

技术介绍

[0002]大量电网企业开展走廊线路三维重建主要采用基于正摄影像的输电通道三维点云计算方法，广泛应用于线路通道无人机树障巡视中。在实际的无人机巡线中，一般是采用来回双航带的飞行模式，并用单相机进行拍摄。航拍中要求飞机必须沿着导线低空飞行，拍摄影像的航向重叠度不能低于60％。
[0003]在航飞拍摄完成后，获得一组电力走廊的航飞照片。首先要提取影像间的连接点；接着对航拍影像进行GPS辅助空中三角测量获取影像的外方位元素；最后对影像进行密集匹配生成具有三维信息的点云模型。
[0004]目前深度学习技术是用于图像处理最主流算法，例如基于YOLO2目标检测算法用于识别与定位巡检图像中的绝缘子爆裂缺陷目标，通过搭建和改进卷积神经网络实现对绝缘子的检测。基于前人的研究成果提出一种基于卷积神经网络(Faster R-CNN)及其改进算法的无人机巡检图像缺陷智能分析方法，能够满足自动化识别的精度需求，可达到实用推广水平。
[0005]由于拍摄或者天气等其他外部原因导致匹配特征失败，从而使电力线点云缺失的情况非常常见，实际应用中约80％以上的导线点云都存在部分缺失或整档无法辨识，导线点云数据的缺失降低了树障巡检数据的精度，给线路运行留下了一定的隐患。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施例提供一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法，用于至少解决上述技术问题之一。
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法，包括：响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对所述正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；基于深度学习图像识别算法对所述正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；将所述正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；基于正摄影像点云算法对所述某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；将所述某一导线点云数据与所述通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。
[0008]第二方面，本专利技术实施例提供一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强装置，所述装置包括：第一处理模块，配置为响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对所述正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；识别模块，配置为基于深度学习图像识别算法对所述正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；颜色设定模块，配置为将所述正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生
成某一导线图像组；第二处理模块，配置为基于正摄影像点云算法对所述某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；叠加模块，配置为将所述某一导线点云数据与所述通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。
[0009]第三方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例的单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的步骤。
[0010]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行本专利技术任一实施例的单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的步骤。
[0011]本申请的方法及装置采用图像识别算法对生成输电通道点云的原始图像中的导线线段进行识别及筛选匹配，对导线点云进行再生成的算法，通过将再生成的导线点云与输电通道点云进行叠加，从而得到增强的导线点云，解决了正摄影像三维点云生成中导线点云缺失的问题。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为本专利技术一实施例提供的一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的流程图；
[0014]图2为本专利技术一实施例提供的又一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的流程图；
[0015]图3为本专利技术一实施例提供的一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强装置的框图；
[0016]图4是本专利技术一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0017]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0018]请参阅图1，其示出了本申请的单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法一实施例的流程图，本实施例的单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法可以适用于具备图像识别功能的终端。
[0019]如图1所示，在步骤101中，响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；
[0020]在步骤102中，基于深度学习图像识别算法对正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；
[0021]在步骤103中，将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；
[0022]在步骤104中，基于正摄影像点云算法对某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；
[0023]在步骤105中，将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。
[0024]在本实施例中，对于步骤101，点云增强装置响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据。之后，对于步骤102，点云增强装置基于深度学习图像识别算法对正摄航拍图形组中的各个导线进行识别。之后，对于步骤103，点云增强装置将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组。其中，某一颜色与另一颜色的明度相差较大，例如，黄色和紫色。然后，对于步骤104，点云增强装置基于正摄影像点云算法对某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据。再然后，对于步骤105，点云增强装置将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。
[0025]本实施例提供的方案在对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据之后，采用识别正摄航拍图像中导线，通过对某一导线的像素设定为一种颜色，其鱼像素设定为另一种颜色，使得将某一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法，其特征在于，包括：响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对所述正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；基于深度学习图像识别算法对所述正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；将所述正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；基于正摄影像点云算法对所述某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；将所述某一导线点云数据与所述通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。2.根据权利要求1所述的一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法，其特征在于，在将所述正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组之前，所述方法还包括：基于所述至少一个导线的空间位置对所述至少一个导线进行逐相筛选。3.根据权利要求1所述的一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法，其特征在于，将所述正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为白色，其余像素设定为黑色，以生成某一导线图像组。4.根据权利要求1所述的一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法，其特征在于，在基于正摄影像点云算法对所述某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据之后，所述方法还包括：将所述正摄航拍图形组中的另一导线的像素设定为所述某一颜色，其余像素设定为所述另一颜色，以生成另一导线图像组；基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡京，饶斌斌，邹建章，张宇，郭志锋，况燕军，周龙武，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：