一种输电线路监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种输电线路监测方法及系统，属于图像数据识别技术领域；包括以下步骤：获取输电线路的红外图像；获取频谱图的异常程度；获取每个方向上每个像素点的关注程度；根据每个聚类簇对应的梯度幅值，以及每个方向上每个像素点的关注程度获取每个聚类簇的权重；根据每个权重获取权重对应聚类簇的滤波窗口尺寸；根据去噪后的红外图像进行温度识别获得输电线路中异常的区域。本发明专利技术关注程度与原红外图像的梯度幅值的变化形成一种自适应滤波窗口，对不同梯度幅值对应像素点进行去噪，能够达到更好地去噪效果，使得监测的结果更加的准确。准确。准确。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像数据识别
，具体涉及一种输电线路监测方法及系统。

技术介绍

[0002]输电线路是电网的重要组成部分，由于输电线路常年暴露在外面，容易受到自然环境或人为的损坏，因此对输电线路进行定期的巡检是非常有必要的，能够及时发现问题，避免不必要的损失。目前，通过无人机巡检拍摄输电线路的红外图像，根据输电线路的温度变化，来观测是否发生短路或绝缘子破损等缺陷。但是因为受到外界环境光照的影响，拍摄得到的红外图像受到噪声的影响程度较大，会导致在进行电路异常区域识别的时候不准确，因此需要对拍摄得到的图像进行去噪处理。现有技术中，采用均值滤波对图像进行去噪，因为噪声对每个区域的影响程度是不同的，滤波窗口的选择直接影响到去噪的效果，通常选择固定的滤波窗口进行去噪，但是，在选择滤波窗口的过程中，选择的滤波窗口太大，会导致目标区域出现过平滑的现象；滤波窗口太小，去噪效果不佳。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术中的不足，本专利技术提供一种输电线路监测方法及系统，该方法在对输电线路进行巡检时，克服了因为环境因素形成的噪声，在红外识别过程中不清晰的情况，对获得去噪后的红外图像进行自适应均值滤波，提高了红外图像的质量，使得检测的结果更加的准确。
[0004]本申请实施例提供了一种输电线路监测方法，包括以下步骤：获取输电线路的红外图像；并获取所述红外图像对应的频谱图根据所述频谱图的中心点在不同方向上像素点的灰度差异获取频谱图的异常程度；根据每个所述方向上每个像素点的灰度值，及所述像素点至所述频谱图中心点的距离和所述频谱图的异常程度，获取每个所述方向上每个像素点的关注程度；获取所述红外图像中每个像素点的梯度幅值；根据每个像素点的梯度幅值和位置进行聚类获取多个聚类簇；其中，每个聚类簇对应一个梯度幅值；根据每个所述聚类簇对应的梯度幅值，以及每个所述方向上每个像素点的关注程度获取每个所述聚类簇的权重；根据每个所述权重获取所述权重对应所述聚类簇的滤波窗口尺寸；根据每个所述聚类簇的滤波窗口尺寸对所述红外图像进行均值滤波去噪获取去噪后的红外图像；根据所述去噪后的红外图像进行温度识别获得输电线路中异常的区域。
[0005]在一实施例中，每个所述聚类簇的权重是按照以下步骤获取：根据每个所述方向上每个像素点的关注程度获取不同所述方向上对应位置像素点的关注程度的均值，并将对应位置像素点的关注程度的均值按照从大到小排序获取关注程度均值序列；
将每个所述聚类簇对应的梯度幅值按照从大到小排序获取梯度幅值序列；将所述关注程度均值序列中的每个均值与所述梯度幅值序列中的每个梯度幅值按照序列号进行对应；根据每个所述聚类簇对应的梯度幅值，以及所述梯度幅值在关注程度均值序列中所对应的所述均值，获取每个所述聚类簇的权重。
[0006]在一实施例中，不同所述方向上对应位置像素点的关注程度的均值是按照以下步骤获取：根据每个所述方向上每个像素点的关注程度获取每个所述方向上的关注程度序列；将所有所述关注程度序列中相同序列数对应的所述关注程度的均值作为不同所述方向上对应位置像素点的关注程度的均值。
[0007]在一实施例中，所述频谱图的异常程度是按照以下步骤获取：获取所述频谱图的中心点在不同方向上像素点的灰度值序列；并获取每个所述方向上的所述灰度值序列中相邻灰度值的差值的加和值；根据所有所述加和值的均值获取所述频谱图的异常程度。
[0008]在一实施例中，所述灰度值序列是从所述频谱图的中心点起向远离所述中心点的方向统计获取的。
[0009]在一实施例中，所述不同方向中相邻方向之间的角度均相等。
[0010]此外，为实现上述目的，本专利技术还一种输电线路监测系统，包括：图像采集模块，用于获取输电线路的红外图像；并获取所述红外图像对应的频谱图；图像去噪模块，用于根据所述频谱图的中心点在不同方向上像素点的灰度差异获取频谱图的异常程度；根据每个所述方向上每个像素点的灰度值，及所述像素点至所述频谱图中心点的距离和所述频谱图的异常程度，获取每个所述方向上每个像素点的关注程度；获取所述红外图像中每个像素点的梯度幅值；根据每个像素点的梯度幅值和位置进行聚类获取多个聚类簇；其中，每个聚类簇对应一个梯度幅值；根据每个所述聚类簇对应的梯度幅值，以及每个所述方向上每个像素点的关注程度获取每个所述聚类簇的权重；根据每个所述权重获取所述权重对应所述聚类簇的滤波窗口尺寸；根据每个所述聚类簇的滤波窗口尺寸对所述红外图像进行均值滤波去噪获取去噪后的红外图像；异常区域识别模块，用于根据所述去噪后的红外图像进行温度识别获得输电线路中异常的区域。
[0011]本专利技术的有益效果是：本专利技术在提供的一种输电线路监测方法及系统，该方法根据图像中异常区域与噪声的特征，将其转换到频域空间，获得对应的频谱图。然后根据图像高低频的变化获得的频谱图的异常程度，进而获得频谱图中不同像素点的关注程度。因为不同区域受到的噪声的影响程度不同，并且对红外图像中的目标区域需要更好的滤波效果，因此根据关注程度与原红外图像的梯度幅值的变化获得每个梯度幅值对应像素点的滤波权重，获取自适应滤波窗口尺寸，根据自适应滤波窗口尺寸对不同梯度幅值对应的像素点进行去噪，使不同梯度幅值对应像素点的去噪效果不同，能够达到更好地去噪效果。
[0012]本专利技术提供的方法在对输电线路进行巡检时，克服了因为环境因素形成的噪声，
在红外图像识别过程中不清晰的情况，对获得去噪后的红外图像进行自适应均值滤波，提高了红外图像的质量，使得输电线路上的异常区域检测的结果更加的准确。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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。
[0014]图1为本专利技术的一种输电线路监测方法的实施例总体步骤的流程示意图。
具体实施方式
[0015]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，所描述的实施例仅仅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做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。
[0016]本专利技术所针对的情景是对输电线路进行检测时采集得到的红外图像受到较大的椒盐噪声的影响，会影响对发生破皮或短路等异常区域的识别，因此需要对其进行去噪处理，然后再根据红外图像中温度的变化判断输电线路是否出现了异常。
[0017]本专利技术的主要目的是通过红外图像对输电线路进行检测，判断其是否出现异常。因为异常区域在红外图像中会形成高亮点，因此对其进行频域转换，获得高频区域的异常程度。然后根据高低频的变化与红外图像的特征获得不同区域的滤波窗口的尺寸。
[0018]参见图1所示，在本专利技术的实施例中提供一种输电线路本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取输电线路的红外图像；并获取所述红外图像对应的频谱图；根据所述频谱图的中心点在不同方向上像素点的灰度差异获取频谱图的异常程度；根据每个所述方向上每个像素点的灰度值，及所述像素点至所述频谱图中心点的距离和所述频谱图的异常程度，获取每个所述方向上每个像素点的关注程度；获取所述红外图像中每个像素点的梯度幅值；根据每个像素点的梯度幅值和位置进行聚类获取多个聚类簇；其中，每个聚类簇对应一个梯度幅值；根据每个所述聚类簇对应的梯度幅值，以及每个所述方向上每个像素点的关注程度获取每个所述聚类簇的权重；根据每个所述权重获取所述权重对应所述聚类簇的滤波窗口尺寸；根据每个所述聚类簇的滤波窗口尺寸对所述红外图像进行均值滤波去噪获取去噪后的红外图像；根据所述去噪后的红外图像进行温度识别获得输电线路中异常的区域。2.根据权利要求1所述的输电线路监测方法，其特征在于，每个所述聚类簇的权重是按照以下步骤获取：根据每个所述方向上每个像素点的关注程度获取不同所述方向上对应位置像素点的关注程度的均值，并将对应位置像素点的关注程度的均值按照从大到小排序获取关注程度均值序列；将每个所述聚类簇对应的梯度幅值按照从大到小排序获取梯度幅值序列；将所述关注程度均值序列中的每个均值与所述梯度幅值序列中的每个梯度幅值按照序列号进行对应；根据每个所述聚类簇对应的梯度幅值，以及所述梯度幅值在关注程度均值序列中所对应的所述均值，获取每个所述聚类簇的权重。3.根据权利要求2所述的输电线路监测方法，其特征在于，不同所述方向上对应位置像素点的关注程度的均值是按照以下步骤获取：根据每个所述方向上每个像素点的关注程度获取每个所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚建生，朱小强，史小龙，姚栋宇，程毛迪，
申请(专利权)人：江苏天南电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：