面向隧道巡检的输配电线缆检测方法

摘要

本发明公开了属于计算机视觉和模式识别技术领域的面向隧道巡检的输配电线缆检测方法。它包括以下步骤：1）将隧道机器人在隧道执行任务时所采集到的第1帧图像设定为基准图；将该基准图上划分为多个线缆区域，并为划分好的每个线缆区域建立分析接口；经划分后的基准图为检测模板图；2）在基准图设定以后，隧道机器人在执行任务时再次采集到的n帧图像为第1待检测图像至第n待检测图像；依次针对第1待检测图像至第n待检测图像进行特征匹配过程和投影过程；3）更新检测模板图和基准图：本发明的有益效果为：实现了视频中输配电线缆的自动检测，为自动处理海量的隧道巡检视频以及自动分析线缆缺陷奠定了重要基础。

权利要求

1.面向隧道巡检的输配电线缆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将隧道机器人在隧道执行任务时所采集到的第1帧图像设定为基准图；将该基准图上划分为多个线缆区域，并为划分好的每个线缆区域建立分析接口；经划分后的基准图为检测模板图；检测模板图用于后续三维立体投影于待检测图像，实现电缆区域的准确划分；

分析接口指分析线缆区域电缆各类故障指标的算法接口；

2)在基准图设定以后，隧道机器人在执行任务时再次采集到的n帧图像为第1待检测图像至第n待检测图像；

依次针对第1待检测图像至第n待检测图像进行特征匹配过程和投影过程；

所述特征匹配过程为：提取第i待检测图像和检测模板图中对应的特征点，i取1至n，利用计算机立体视觉算法实现对应的特征点的特征匹配；

所述投影过程为：利用计算机立体视觉算法得到的旋转平移矩阵，将检测模板图分别投影到第1待检测图像至第n待检测图像，第1待检测图像至第n待检测图像均被划分出线缆区域，此时能够实现对输配电线缆的检测；

3)更新检测模板图和基准图：对第j待检测图像进行特征匹配过程和投影过程时，视觉传感器累积平移量超过计算机立体视觉算法设定的阈值，将第j-1待检测图像设定为基准图，将该基准图上划分为多个线缆区域，并为划分好的每个线缆区域建立分析接口；经划分后的基准图为检测模板图；然后执行步骤2)。

说明书

面向隧道巡检的输配电线缆检测方法

技术领域

[0001] 本发明属于计算机视觉和模式识别技术领域，特别涉及面向隧道巡检的输配电线缆检测方法。

背景技术

[0002] 随着工业发展，中心城区的电网呈现出高负荷密度、持续高增长的特点。这就要求采用高电压、大容量的输变电设备来保障电力通道的输送容量，提高电力通道资源利用率。因此采用高电压、大截面电缆隧道铺设方式成为必然选择。然而在隧道内因电缆接头和电缆体绝缘损坏而引发的火灾时有发生，电力公司要定期指派员工对电缆线进行巡检，以便及时发现早期损伤和缺陷，安排必要的维护和修复，从而确保隧道内环境的安全性以及供电的可靠性。然而这种传统的人工巡检方式不仅存在劳动强度大的问题，而且还存在着安全性隐患。为了改善这一状况，本发明采用了单臂悬挂式的隧道机器人代替人工进行巡检工作。

[0003] 电缆隧道机器人是应用于隧道环境下的特种机器人。随着电力工业和机器人技术的发展，在国内已有一些研制成功的隧道巡检机器人，但是，目前尚无高效准确跟踪隧道电缆的算法。

发明内容

[0004] 本发明的目的是利用视频中提取出的连续帧图像对应特征点估计视觉传感器的空间运动，判定输配电线缆相对视觉传感器的位置变化，实现输配电线缆的检测，预防隧道内火灾等灾难性现象的发生，确保供电的可靠性以及隧道环境的安全性。

[0005] 面向隧道巡检的输配电线缆检测方法包括以下步骤：

[0006] 1）将隧道机器人在隧道执行任务时所采集到的第1帧图像设定为基准图；将该基准图上划分为多个线缆区域，并为划分好的每个线缆区域建立分析接口；经划分后的基准图为检测模板图；检测模板图用于后续三维立体投影于待检测图像，实现电缆区域的准确划分；分析接口指分析线缆区域电缆各类故障指标的算法接口；

[0007] 2）在基准图设定以后，隧道机器人在执行任务时再次采集到的n帧图像为第1待检测图像至第n待检测图像；

[0008] 依次针对第1待检测图像至第n待检测图像进行特征匹配过程和投影过程；

[0009] 所述特征匹配过程为：提取第i待检测图像和检测模板图中对应的特征点，i取1至n，利用计算机立体视觉算法实现对应的特征点的特征匹配；

[0010] 所述投影过程为：利用计算机立体视觉算法得到的旋转平移矩阵，将检测模板图分别投影到第1待检测图像至第n待检测图像，第1待检测图像至第n待检测图像均被划分出线缆区域，此时能够实现对输配电线缆的检测；

[0011] 3）更新检测模板图和基准图：对第j待检测图像进行特征匹配过程和投影过程时，视觉传感器累积平移量超过计算机立体视觉算法设定的阈值，将第j-1待检测图像设定为基准图，将该基准图上划分为多个线缆区域，并为划分好的每个线缆区域建立分析接口；经划分后的基准图为检测模板图；然后执行步骤2）。

[0012] 在计算机立体视觉算法中采用计算旋转平移矩阵的方式。

[0013] 本发明的有益效果为：

[0014] 1）机器人自动巡检代替人工劳动，克服了人工效率低、劳动强度大、工作环境危险等弊处。

[0015] 2）划分输配电线缆区域、建立划分后电缆区域的分析接口为将线缆区域从待检测图像中迅速划分出来，实现隧道线缆准确检测奠定了重要基础。

[0016] 3）在进行更新输配电线缆检测模板图和基准图的过程中，更新模板图的时间间隔不仅可以由计算机程序自动设定，而且还可以根据现实场景需求进行人为干预设定，大大提升了人性化设计水平，增强了模板对线缆走势的自适应变化，提高了在复杂环境下作业对亮度变化的适应能力，最终可更加精确的实现线缆定位巡检。

[0017] 4）更新输配电线缆检测模板图和基准图的方案的提出，克服了在连续帧图像进行匹配过程中，由于视觉传感器累积平移量过大导致图像尺寸变换过大，无法满足算法所要求的至少特征点数目而产生的误匹配现象。

附图说明

[0018] 图1为本发明的流程图。

具体实施方式

[0019] 本发明通过视觉传感器能够在巡检图像或视频中自动标识出电缆线路的位置，下面通过具体实施方式对本发明做进一步说明。

[0020] 如图1所示，面向隧道巡检的输配电线缆检测方法包括以下步骤：

[0021] 1）将隧道机器人在隧道执行任务时所采集到的第1帧图像设定为基准图；将该基准图上划分为多个线缆区域，并为划分好的每个线缆区域建立分析接口；经划分后的基准图为检测模板图；检测模板图用于后续三维立体投影于待检测图像，实现电缆区域的准确划分；分析接口指分析线缆区域电缆各类故障指标的算法接口；

[0022] 2）在基准图设定以后，隧道机器人在执行任务时再次采集到的n帧图像为第1待检测图像至第n待检测图像；

[0023] 依次针对第1待检测图像至第n待检测图像进行特征匹配过程和投影过程；

[0024] 所述特征匹配过程为：提取第i待检测图像和检测模板图中对应的特征点，i取1至n，利用计算机立体视觉算法实现对应的特征点的特征匹配；

[0025] 所述投影过程为：利用计算机立体视觉算法得到的旋转平移矩阵，将检测模板图分别投影到第1待检测图像至第n待检测图像，第1待检测图像至第n待检测图像均被划分出线缆区域，此时能够实现对输配电线缆的检测；

[0026] 3）更新检测模板图和基准图：以计算视觉传感器空间运动的累积平移量为准则判定何时需要更新检测模板图，调整检测模板图更新时间，即：对第j待检测图像进行特征匹配过程和投影过程时，视觉传感器累积平移量超过计算机立体视觉算法设定的阈值，将第j-1待检测图像设定为基准图，将该基准图上划分为多个线缆区域，并为划分好的每个线缆区域建立分析接口；经划分后的基准图为检测模板图；然后执行步骤2）。

[0027] 该过程的实现不仅可通过计算机程序来设定，而且还可以根据具体情况人为进行干预，更改更新模板的时间间隔。上述过程的目的在于适应隧道内复杂环境下亮度变化的要求，提高特征匹配算法的精度。

[0028] 在计算机立体视觉算法中采用计算旋转平移矩阵的方式。

[0029] 下面是本发明的一个实施例：

[0030] 首先采用视觉传感器获取隧道实地场景的视频信息，将视频流转化为连续帧图像，例如设定视觉传感器采集到的第一帧图为基准图，对第一帧图进行初始化操作，包括划分线缆区域和为线缆区域分别建立分析接口，设定完成上述操作后的第一帧图为检测模板图；然后利用特征匹配算法和计算机视觉算法，提取第二帧（第三帧、第四帧……）待检测图和第一帧模板图对应的特征点，通过旋转平移矩阵完成第一帧模板图与第二帧(第三帧、第四帧……)待检测图之间的特征点匹配，最后再将第一帧模板图投影到待检测的第二帧(第三帧、第四帧……)图像上，从第二帧(第三帧、第四帧……)图像中将线缆区域划分出来。

[0031] 在上述过程的实施中，若视觉传感器累积平移量超过算法的限定阈值，程序自动执行更新模板的功能，重新设定模板图进行特征点的匹配检测电缆线。还继续上述实例，当程序显示第六帧图尺寸变化过大时，程序自动执行模板更新的功能，这时重新设定第五帧图为基准图，对第五帧图进行初始化操作，建立第五帧模板图，再进行第五帧模板图与第六帧（第七帧、第八帧）待检测图的特征点匹配，竟而将第五帧模板图投影到待检测的第六帧(第七帧、第八帧……)图像上，从第六帧（第七帧、第八帧）图像中将线缆区域划分出来，如此循环。