一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测方法及装置与流程

1.本发明涉及输配电技术领域，特别是涉及一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测方法及装置。


背景技术：

2.现有的电力架空绝缘线缆大多由导体和绝缘层构成，用于电力远距离传输，这种结构的架空绝缘线缆，在无冰雨、风雪的天气条件下，都能满足安全输电的要求，但在实际运行中，这种架空绝缘线缆在遭遇强降雪、冻雨天气的情况下，线缆表面会形成挂霜、覆冰和冰柱，甚至在架空绝缘线缆表面形成较厚度冰套，加大了架空绝缘线缆的自身重量，导致断线或杆塔折断，电路中断，给人民生活带来不便，也给国家造成巨大损失，因此，在冰雪、冻雨天气情况下，及时对架空绝缘线缆厚度进行检测，以便及时进行除霜、除冰，防止其表面结冰，就显得尤为重要。


技术实现要素：

3.为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测方法及装置，以基于架空线缆的无覆冰参考图片和当前图片，及时检测出架空线缆的覆冰厚度，以提醒工作人员及时进行除霜、除冰，防止其表面结冰，提高安全性。
4.为达上述目的，本发明提出一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测方法，包括如下步骤：
5.步骤s1，获取架空线缆的无覆冰图像，对所述架空线缆的无覆冰图像进行检测，检测出无覆冰线缆，并进行边缘提取，计算出该架空线缆的左右两条边界，并确定其中线；
6.步骤s2，获取架空线缆的当前图像，以步骤s1中的无覆冰图形作为参考图像，将当前图像分割成若干分割区域，基于所述参考图像所识别出的线缆的左右边界和中线，将各分割区域标记为内部区域、外部区域、中间区域，将内部区域作为图像的前景、外部区域作为背景、中间区域作为未知区域计算中间区域的边界，从而利用中间区域的边界得出架空线缆覆冰的厚度。
7.优选地，步骤s1进一步包括：
8.步骤s100，获取架空线缆的无覆冰图像，将图像分割成若干块，并计算每块的颜色均值以及块内颜色差值的最大值，并设置线缆标记；
9.步骤s101，将所述无覆冰图像底部中点所在的块标记为线缆；
10.步骤s102，对每一个标记为线缆的像素块的周围块，计算其与该标记为线缆的像素块的颜色均值的差值，根据得到的颜色均值的差值与该标记为线缆的像素块的块内颜色差值最大值的比较结果，确定每个周围块的线缆标记；
11.步骤s103，对于一个线缆像素块，若其周围块都是线缆，则将其标记为内部块，若其周围块有非线缆块，则将其标记为边界块；
12.步骤s104，对标记为边界块的线缆像素块进行边缘提取，利用霍夫变换计算出该
线缆的左右两条边界，并确定其中线。
13.优选地，于步骤s100中，设置线缆标记为label
ij
，当label
ij
＝1时表示该块图像为线缆；当label
ij
＝-1时表示该块图像为非线缆；当label
ij
＝0时表示该块图像未知，初始时将所有块图像的线缆标记label设置为0。
14.优选地，于步骤s102中，对于每一个标记为线缆的像素块b
ij
，找出其周围块b
pq
，获取每个周围块的颜色均值c
pq
，并将其与该标记为线缆的像素块b
ij
的颜色均值c
ij
进行差值计算，如果‖c
pq-c
ij
‖《d
ij
，则设置该周围块b
pq
的线缆标记label
pq
＝1，否则设置其线缆标记label
pq
＝0，，其中d
ij
为该标记为线缆的像素块的块内颜色差值的最大值。
15.优选地，步骤s2进一步包括：
16.步骤s200，获取架空线缆的当前图像，将当前图像分割成若干小的分割区域，对于每个分割区域，计算其平均颜色作为区域颜色；
17.步骤s201，于步骤s1确定线缆的左右边界中选择一边界，根据选择的边界与其中线标记当前图像的第一聚类区域，将所有所述第一聚类区域的分割区域的区域颜色进行聚类，生成若干个聚类中心；
18.步骤s202，在所选择的边界的外侧定义一个检测边界；
19.步骤s203，对所述检测边界与步骤s201所选择边界之间的区域作为第二聚类区域，将所有所述第二聚类区域的分割区域的区域颜色进行聚类，生成若干聚类中心；
20.步骤s204，对于完全位于第一聚类区域的分割区域，将其记为内部区域；
21.步骤s205，对于每个内部区域，将其向所选择的边界方向进行扩展，对未标记的分割区域进行标记；
22.步骤s206，将所述检测边界与步骤s201之间所有未标记区域设为外部区域；
23.步骤s207，扫描所述检测边界与中线之间所有的分割区域，标记中间区域；
24.步骤s208，将内部区域作为图像的前景，外部区域作为背景，中间区域作为未知区域，计算中间区域的边界；
25.步骤s209，根据中间区域的边界、步骤s201所选择的边界以及中线计算架空线缆覆冰的厚度。
26.优选地，于步骤s201中，将所有第一聚类中心的分割区域的区域颜色用k-means进行聚类，生成若干个聚类中心于步骤s203中，将检测边界和步骤s201所选择边界之间的所有分割区域的区域颜色用k-means进行聚类，生成若干个聚类中心
27.优选地，于步骤s202中，在所选择的边界的外侧定义一个检测边界，以保证能够覆盖积雪部分的图像。
28.8、如权利要求7所述的一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测方法，其特征在于，于步骤s205中，扩展方法如下：
29.a)对于内部区域中的一个区域xi，在其相邻区域中，找出一个尚未标记的区域xj；
30.b)计算xj到内部区域聚类的距离以及xj到第二聚类区域聚类的距离
31.c)如果则将该尚未标记的区域xj标记为内部区域；否则，将其标记为外部区域。
32.优选地，于步骤s209中，根据以下公式计算出覆冰的厚度：
[0033][0034]
其中，y表示在图像的垂直方向上进行计算，ila为中间区域的边界，la为步骤s201所选择的边界，m表示中线。
[0035]
为达到上述目的，本发明还提供一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测装置，包括：
[0036]
图像采集单元，用于采集架空线缆的无覆冰图像以及当前图像；
[0037]
无覆冰线缆检测单元，用于获取架空线缆的无覆冰图像，对所述架空线缆的无覆冰图像进行检测，检测出无覆冰线缆，并进行边缘提取，计算出线缆的左右两条边界，并确定其中线；
[0038]
覆冰厚度检测单元，用于获取架空线缆的当前图像，以无覆冰线缆检测单元中的无覆冰图形作为参考图像，将当前图像分割成若干分割区域，基于所述参考图像所识别出的线缆的左右边界和中线，将各分割区域标记为内部区域、外部区域、中间区域，将内部区域作为图像的前景、外部区域作为背景、中间区域作为未知区域计算中间区域的边界，从而利用中间区域的边界得出架空线缆覆冰的厚度。
[0039]
与现有技术相比，本发明一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测方法及装置，通过获取架空线缆的无覆冰图像，对所述架空线缆的无覆冰图像进行检测，检测出无覆冰线缆，并进行边缘提取，计算出该架空线缆的左右两条边界并确定其中线，然后获取架空线缆的当前图像，以无覆冰图形作为参考图像，将当前图像分割成若干分割区域，基于所述参考图像所识别出的线缆的左右边界和中线，将各分割区域标记为内部区域、外部区域、中间区域，将内部区域作为图像的前景、外部区域作为背景、中间区域作为未知区域计算中间区域的边界，从而利用中间区域的边界得出架空线缆覆冰的厚度及时检测出架空线缆的覆冰厚度，本发明基于架空线缆的无覆冰参考图片和当前图片，可以及时检测出架空线缆的覆冰厚度，以提醒工作人员及时进行除霜、除冰，防止其表面结冰，提高了安全性。
附图说明
[0040]
图1为本发明一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测方法的步骤流程图；
[0041]
图2为本发明一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测装置的系统架构图。
具体实施方式
[0042]
以下通过特定的具体实例并结合附图说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。
[0043]
图1为本发明一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测方法的步骤流程图。如图1所
示，本发明一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测方法，包括如下步骤：
[0044]
步骤s1，获取架空线缆的无覆冰图像，对所述架空线缆的无覆冰图像进行检测，检测出无覆冰线缆，并进行边缘提取，计算出线缆的左右两条边界。
[0045]
具体地，步骤s1进一步包括：
[0046]
步骤s100，获取架空线缆的无覆冰图像，将图像分割成若干块，并计算每块的颜色均值以及块内颜色差值的最大值，设置线缆标记。
[0047]
在本发明具体实施例中，将该无覆冰图像分割成大小为8
×
8的像素块b
ij
，并计算出每块的颜色均值c
ij
(即块内所有像素点的颜色均值)，块内颜色差值的最大值为其中c
xy
是b
ij
中像素(x,y)的颜色值，并设置线缆标记为label
ij
，在本发明具体实施例中，当label
ij
＝1时表示该块为线缆；当label
ij
＝-1时表示该块为非线缆；当label
ij
＝0时表示该块未知。初始时将所有块的线缆标记label设置为0。
[0048]
步骤s101，将所述无覆冰图像底部中点所在的块标记为线缆。
[0049]
具体地，将所述无覆冰图像底部中点(相机安装时，会确保图像下边缘在线缆上)所在的块记作b
bc
，将该块标记为线缆，即该块的线缆标记label
bc
＝1，
[0050]
步骤s102，对每一个标记为线缆的像素块的周围的块，计算其与该标记为线缆的像素块的颜色均值差值，根据得到的颜色均值差值与该标记为线缆的像素块的块内颜色差值最大值的比较结果，确定每个周围块的线缆标记。
[0051]
具体地，对于每一个标记为线缆的像素块b
ij
，找出其周围的块b
pq
，获取每个周围块的颜色均值c
pq
，并将其与该标记为线缆的像素块b
ij
的颜色均值c
ij
进行差值计算，如果‖c
pq-c
ij
‖《d
ij
，则设置该周围块b
pq
的线缆标记label
pq
＝1，否则设置线缆标记label
pq
＝0。
[0052]
步骤s103，对于一个线缆像素块，如果它周围块都是线缆，则将其标记为内部块，若其周围块有非线缆块，则将其标记为边界块。
[0053]
步骤s104，对标记为边界块的线缆像素块进行边缘提取，并用霍夫变换计算出该线缆的左右两条边界。
[0054]
步骤s2，获取架空线缆的当前图像，以步骤s1中的无覆冰图形作为参考图像，将当前图像分割成若干分割区域，基于所述参考图像所识别出的线缆的左右边界和中线，将各分割区域标记为内部区域、外部区域、中间区域，将内部区域作为图像的前景、外部区域作为背景、中间区域作为未知区域计算中间区域的边界，从而利用中间区域的边界得出架空线缆覆冰的厚度。
[0055]
具体地，步骤s2进一步包括：
[0056]
步骤s200，获取架空线缆的当前图像，将当前图像分割成小的分割区域，对于每个分割区域，计算其平均颜色作为区域颜色。
[0057]
在本发明中，获取架空线缆的当前图像i，将当前图像i分割成小的分割区域，对于每个分割区域xi，计算出其平均颜色ci作为区域颜色。
[0058]
步骤s201，于选择步骤s1确定线缆的左右边界中选择一边界，根据选择的边界与其中线标记当前图像的第一聚类区域，将所有所述第一聚类区域的分割区域的区域颜色进行聚类，生成若干个聚类中心。
[0059]
在本发明具体实施例中，将步骤s1的无覆冰图像作为参考图像a，将参考图像a中线缆的左右边界分别记作la和ra，同时将两者的中线记为m，选择左边界la然后将当前图像i中完全位于左边界la和中线m之间的区域标记为左部区域(第一聚类区域)，将所有左部区域中分割区域的区域颜色用k-means进行聚类，生成若干个聚类中心，在本发明具体实施例中，假设生成24个聚类中心当然，也可以选择右边界ra和中线m之间的区域记为右边区域作为第一聚类区域，在此不予赘述。
[0060]
步骤s202，在所选择的边界的外侧定义一个检测边界，以保证能够覆盖积雪部分的图像，例如在所选择的边界的外侧定义一个检测边界，使该检测边界与所选择边界的距离为所选择边界与中线之间距离的5倍。
[0061]
在本发明中，所选择边界的外侧指的是远离线缆一侧，在本发明具体实施例中，在左边界la的左侧定义一个检测左边界dla，使得‖dl
a-la‖＝5‖l
a-m‖。
[0062]
步骤s203，对所述检测边界与步骤s201所选择边界之间的区域作为第二聚类区域，将所有所述第二聚类区域的分割区域的区域颜色进行聚类，生成若干聚类中心。
[0063]
在本发明具体实施例中，将检测左边界dla和左边界la之间的所有分割区域的区域颜色用k-means进行聚类，生成24个聚类中心
[0064]
步骤s204，对于完全位于第一聚类区域的分割区域，将其记为内部区域。
[0065]
在本发明具体实施例中，如果一个区域完全位于左边界la和中线m之间，将其记作内部区域。
[0066]
步骤s205，对于每个内部区域，将其向所选择的边界方向进行扩展，对未标记的分割区域进行标记。
[0067]
具体地，对于左边界la和中线m之间的内部区域，根据以下方法向左进行扩展：
[0068]
a)对于内部区域中的一个区域xi，在其相邻区域中，找出一个尚未标记的区域xj；
[0069]
b)计算xj到内部区域聚类的距离以及xj到检测区域(第二聚类区域)聚类的距离
[0070]
c)如果则将该尚未标记的区域xj标记为内部区域；否则，将其标记为外部区域。
[0071]
步骤s206，将所述检测边界与步骤s201之间所有未标记区域设为外部区域。
[0072]
步骤s207，扫描所述检测边界与中线之间所有的分割区域，标记中间区域。
[0073]
在本发明具体实施例中，扫描所述检测边界dla与中线m之间所有的分割区域，如果一个分割区域周围即有外部区域又有内部区域，则将其标记为中间区域。
[0074]
步骤s208，将内部区域作为图像的前景，外部区域作为背景，中间区域作为未知区域，计算中间区域的边界。
[0075]
在本发明具体实施例中，将内部区域作为图像的前景，外部区域作为背景，中间区域作为未知区域，用matting技术计算出中间区域的边界ila，在本发明具体实施例中，α》0.5设为前景，α≤0.5设为背景，其中α为根据matting算法计算出来的用于标识区域透明度的参数。
[0076]
步骤s209，根据中间区域的边界、步骤s201所选择的边界以及中线计算架空线缆覆冰的厚度。
[0077]
具体地，根据以下公式计算出覆冰的厚度(单位为线缆直径)：
[0078][0079]
其中，y表示在图像的垂直方向上进行计算。
[0080]
图2为本发明一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测装置的系统架构图。如图2所示，本发明一种基于图像的架空线缆覆冰厚度检测装置，包括：
[0081]
图像采集单元201，用于采集架空线缆的无覆冰图像以及当前图像。
[0082]
无覆冰线缆检测单元202，用于获取架空线缆的无覆冰图像，对所述架空线缆的无覆冰图像进行检测，检测出无无覆冰线缆，并进行边缘提取，计算出线缆的左右两条边界。
[0083]
具体地，无覆冰线缆检测单元202进一步包括：
[0084]
图像分块模块，用于获取架空线缆的无覆冰图像，将图像分割成若干块，并计算每块的颜色均值以及块内颜色差值的最大值，设置线缆标记。
[0085]
在本发明具体实施例中，图像分块模块将该无覆冰图像分割成大小为8
×
8的像素块b
ij
，并计算出每块的颜色均值c
ij
，块内颜色差值的最大值为d
ij
，并设置线缆标记为label
ij
，在本发明具体实施例中，当label
ij
＝1时表示该块为线缆；当label
ij
＝-1时表示该块为非线缆；当label
ij
＝0时表示该块未知。初始时将所有块的线缆标记label设置为0。
[0086]
首块标记模块，用于将所述无覆冰图像底部中点所在的块标记为线缆。
[0087]
具体地，将所述无覆冰图像底部中点所在的块记作b
bc
，将该块标记为线缆，即该块的线缆标记label
bc
＝1。
[0088]
各像素块标记模块，用于对每一个标记为线缆的像素块的周围块，计算其与该标记为线缆的像素块的颜色均值差值，根据得到的颜色均值差值与该标记为线缆的像素块的块内颜色差值最大值的比较结果，确定每个周围块的线缆标记。
[0089]
具体地，对于每一个标记为线缆的像素块b
ij
，找出其周围的块b
pq
，获取每个周围块的颜色均值c
pq
，并将其与该标记为线缆的像素块b
ij
的颜色均值c
ij
进行差值计算，如果‖c
pq-c
ij
‖《d
ij
，则设置该周围块b
pq
的线缆标记label
pq
＝1，否则设置线缆标记label
pq
＝0。
[0090]
分类标记模块，用于对于一个线缆像素块，如果它周围块都是线缆，则将其标记为内部块，若其周围块有非线缆块，则将其标记为边界块。
[0091]
边缘提取模块，用于对标记为边界块的线缆像素块进行边缘提取，并用霍夫变换计算出该线缆的左右两条边界。
[0092]
覆冰厚度检测单元203，用于获取架空线缆的当前图像，以无覆冰线缆检测单元202中的无覆冰图形作为参考图像，将当前图像分割成若干分割区域，基于所述参考图像所识别出的线缆的左右边界和中线，将各分割区域标记为内部区域、外部区域、中间区域，将内部区域作为图像的前景、外部区域作为背景、中间区域作为未知区域计算中间区域的边界，从而利用中间区域的边界得出架空线缆覆冰的厚度。
[0093]
具体地，覆冰厚度检测单元203进一步包括：
[0094]
当前图像分割模块，用于获取架空线缆的当前图像，将当前图像分割成小的分割区域，对于每个分割区域，计算其平均颜色作为区域颜色。
[0095]
在本发明中，获取架空线缆的当前图像i，将当前图像i分割成小的分割区域，对于每个分割区域xi，计算出其平均颜色ci作为区域颜色。
[0096]
第一聚类模块，用于于选择无覆冰线缆检测单元202确定的线缆的左右边界中选择一边界，根据选择的边界与其中线标记当前图像的第一聚类区域，将所有所述第一聚类区域的分割区域的区域颜色进行聚类，生成若干个聚类中心。
[0097]
在本发明具体实施例中，将无覆冰线缆检测单元202的无覆冰图像作为参考图像a，将参考图像a中线缆的左右边界分别记作la和ra，同时将两者的中线记为m，选择左边界la然后将当前图像i中完全位于左边界la和中线m之间的区域标记为左部区域(第一聚类区域)，将所有左部区域的分割区域的区域颜色用k-means进行聚类，生成若干个聚类中心，在本发明具体实施例中，假设生成24个聚类中心当然，也可以选择右边界ra和中线m之间的区域记为右边区域作为第一聚类区域，在此不予赘述。
[0098]
检测边界确定模块，用于在所选择的边界的外侧定义一个检测边界，以保证能够覆盖积雪部分的图像，例如在所选择的边界的外侧定义一个检测边界，使该检测边界与所选择边界的距离为所选择边界与中线之间距离的5倍。
[0099]
在本发明中，所选择边界的外侧指的是远离线缆一侧，在本发明具体实施例中，在左边界la的左侧定义一个检测左边界dla，使得‖dl
a-la‖＝5‖l
a-m‖。
[0100]
第二聚类模块，用于对所述检测边界与第一聚类模块所选择边界之间的区域作为第二聚类区域，将所有所述第二聚类区域的分割区域的区域颜色进行聚类，生成若干聚类中心。
[0101]
在本发明具体实施例中，将检测左边界dla和左边界la之间的所有分割区域的区域颜色用k-means进行聚类，生成若干个聚类中心，在本发明具体实施例中，假设生成24个聚类中心
[0102]
内部区域标记模块，用于对完全位于第一聚类区域的分割区域，将其记为内部区域。
[0103]
在本发明具体实施例中，如果一个区域完全位于左边界la和中线m之间，将其记作内部区域。
[0104]
内部区域扩展标记模块，用于对于每个内部区域，将其向所选择的边界方向进行扩展，对未标记的分割区域进行标记。
[0105]
具体地，对于左边界la和中线m之间的内部区域，根据以下方法向左进行扩展：
[0106]
a)对于内部区域中的一个区域xi，在其相邻区域中，找出一个尚未标记的区域xj；
[0107]
b)计算xj到内部区域聚类的距离以及xj到检测区域(第二聚类区域)聚类的距离
[0108]
c)如果则将该尚未标记的区域xj标记为内部区域；否则，将其标记为外部区域。
[0109]
外部区域确定模块，用于将所述检测边界与第一聚类模块所选择边界之间所有未标记区域设为外部区域。
[0110]
中间区域标记模块，用于扫描所述检测边界与中线之间所有的分割区域，标记中间区域。
[0111]
在本发明具体实施例中，扫描所述检测边界dla与中线m之间所有的分割区域，如果一个分割区域周围即有外部区域又有内部区域，则将其标记为中间区域。
[0112]
中间区域边界计算模块，用于将内部区域作为图像的前景，外部区域作为背景，中间区域作为未知区域，计算中间区域的边界。
[0113]
在本发明具体实施例中，将内部区域作为图像的前景，外部区域作为背景，中间区域作为未知区域，用matting技术计算出中间区域的边界ila，在本发明具体实施例中，α》0.5设为前景，α≤0.5设为背景，其中α为根据matting算法计算出来的用于标识区域透明度的参数。
[0114]
覆冰厚度计算模块，用于根据中间区域的边界、第一聚类模块所选择的边界以及中线计算架空线缆覆冰的厚度。
[0115]
具体地，根据以下公式计算出覆冰的厚度(单位为线缆直径)：
[0116][0117]
其中，y表示在图像的垂直方向上进行计算
[0118]
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何本领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。