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在信息技术飞速发展的今天,各行各业正在朝着信息化、现代化、智能化的道路前进,输电线路的日常巡检工作也不例外。近年来,国内外许多的研究人员对如何将摄影测量技术和输电线路的巡检工作结合到一起进行了很多理论和实践上的探索与研究。相信在不久的将来,经过不断的尝试和努力,数字图像处理与图像识别技术能够被成熟的应用到线路巡检工作中。本文对输电线识别相关课题的现有文献中前人研究的重点以及采用的解决问题的方法和思路进行了分析和对比,将从输电线路图像中自动识别和计算导线的位置作为研究的重点,与此同时提出了输电线在图像中的位置分布与拍摄角度的关系模型,为利用视觉信息判断巡线视频拍摄过程中是否满足拍摄条件的需求提供理论依据。文中首先介绍了输电线路图像的预处理采用的方法,包括彩色图像的灰度化,光学校正,噪声去除等,对预处理后的输电线路图像选择用边缘检测和数学形态学的方法进行图像分割,简化图像的信息,为提取和识别输电线做好准备。接着通过分析输电线在图像中呈现的特征以及图像处理技术中常见的几种变换域直线提取方法的优缺点,选择Hough变换作为提取输电导线的方法,为了降低Hough变换的计算量和提高计算速度,会结合改进算法的理论针对如何降低计算的维度和优化寻找极值点的方法给出详细的论述。结合Hough变换提取结果中峰值点个数并不多的条件,提出一种简单的直线段筛选方法用于得到最后的输电线提取结果。实验中将本文所用的改进算法与经典Hough变换和随机Hough变换的识别效果作为对比。最后,导线识别的技术用于帮助摄像机和照相机拍摄到精准的图像数据,才能为故障的诊断和异物的检测提供可能,因为这些技术需要基于较近距离的清晰图像数据才能完成。因此本文初步研究了如何实现让输电线保持在视频图像的中央以帮助精准的采集数据,运用了模拟的和真实的输电线路图像验证了本文提出的计算方法的可行性。实验结果表明,本文给出的输电线提取与识别的方法能够在背景变化的条件下达到较好的识别效果,与过往的Hough变换算法相比计算速度有提高,更能满足摄影测量技术对实时性的要求,是输电线路自动巡检中的重要子课题,为今后从整体上实现输电线路巡检的自动化与智能化作了铺垫。