魏君義 張巖 常昊 冉陳理 王銘梓 向傳龍

【摘? 要】巡線無人機作為一種新型的電力巡檢方式，具有能夠適應(yīng)多種作業(yè)環(huán)境的特點，通過這種巡線方式可以有效的提高電力巡檢的工作效率，減少巡線工人的工作量并對他們的人身安全提供保障，因此，本文將從巡線無人機圖像處理技術(shù)重點敘述其研究重點以及現(xiàn)有的解決方案，在綜合考慮圖像處理技術(shù)方面的發(fā)展現(xiàn)狀和現(xiàn)有問題的基礎(chǔ)上，進行新的研究重點和發(fā)展方向的展望，該文可為之后電力巡線無人機技術(shù)的發(fā)展和成熟提供參考。

【關(guān)鍵詞】巡線無人機;圖像處理;圖像匹配;圖像識別

引言

隨著現(xiàn)代科技的迅猛發(fā)展，無人機在軍用、民用都實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，發(fā)揮著重要作用。在“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃中，無人機得到了充足的發(fā)展。而在“十四五”期間，無人機將以大視野、大科學、廣融合、高維度視角獲得更快的發(fā)展以及更大的突破。目前，中國已建成330kV及以上輸電線路長度30.2萬千米。在2020年中，國家新增220kV及以上輸電線路長度達到2.9萬千米。另外，預(yù)計到2025年，中國有望特高壓線路突破4萬千米。國家對用電需求的增加將帶來更高的用電負荷。近年來，無人機與電力巡檢的結(jié)合應(yīng)運而生并在快速發(fā)展。巡線無人機是裝配有高清數(shù)碼攝像機和照相機以及GPS定位系統(tǒng)的無人機，可沿電網(wǎng)進行定位自主巡航，實時傳送拍攝影像，監(jiān)控人員可在電腦上同步收看與操控。工作人員對傳輸?shù)膱D像仔細分析后得出此段輸電線路是否受損。

本文針對目前巡線無人機廣泛存在的問題，選取了巡線無人機圖像處理技術(shù)進行綜述，首先闡述已有的研究結(jié)果，之后對這些關(guān)鍵技術(shù)的未來發(fā)展提出創(chuàng)新，進行展望。

1.巡線無人機圖像處理技術(shù)

無人機攝影技術(shù)也稱為無人機航拍，是以無人駕駛飛機作為空中平臺，以機載遙感設(shè)備，用計算機對圖像信息進行處理，并按照一定精度要求制作成圖像。

目前巡線無人機上常搭載著如光學相機、熱紅外成像儀、激光掃描儀等傳感器。其中，光學相機主要用于拍攝桿塔、電力線、電力線走廊的光學影像，用于絕緣子自爆污穢、導地線斷股變形、金屬類設(shè)備銹蝕缺失、螺栓脫落等缺陷、隱患的診斷;熱紅外成像儀用于輸電線路設(shè)備紅外視頻采集，獲取金具、電力線以及絕緣子等設(shè)備的發(fā)熱狀況;激光點云成像常用于輸電線及其走廊環(huán)境的檢測。

與平常的拍攝不同，巡線無人機對電力線路進行高空拍攝時，會受到抖動、光照、復雜背景等因素的干擾。復雜的干擾因素會使無人機拍攝的輸電線路圖像出現(xiàn)嚴重的畸變，使圖像難以匹配。對于巡線無人機拍攝得到的圖像，需要進行圖像預(yù)處理，圖像匹配與拼接和圖像識別。

1.1圖像預(yù)處理

由于圖像在形成的過程中會受到天氣、飛機飛行的姿態(tài)及噪聲等因素的影響，因此巡線無人機器拍攝到的圖像可能與實際情況有一定的偏差。首先需要對巡線無人機拍攝的圖像進行預(yù)處理，保證拍攝的準確性。Jiawei Chen，Wenrui Ding提出首先通過PCA法將功能維度降低，提取并轉(zhuǎn)化為計算機處理的規(guī)范格式后，利用波變換，DCT，HAAR對圖像預(yù)處理的方法。陳之堯提出一種基于OpenCV開放源代碼函數(shù)庫的預(yù)處理技術(shù)。都有效提高了圖像的識別精度，達到了預(yù)處理的目的。

1.2圖像匹配與拼接

由于無人機飛行高度、距離以及相機角度的限制，常常不能拍攝到電力線和電塔的全景圖像。為了獲得可用于檢測的全景圖像，需要將巡檢得到的圖片刪去重復的部分后進行拼接。彭泓，李紅利，杜宇提出用于圖像匹配的Opponent-AKAZE算法以及巡檢圖像拼接的APAP 配準模型，通過改良AKAZE算法提取特征點和主方向，利用加權(quán)疊加算法融合拼接電力巡線圖像。Xu Wang等人改良ORB算法提出了L-SURB算法。此外，匹配算法還有如ORB算法、SIFT算法等。

1.3圖像識別

圖像識別的目的是對輸電線路檢測目標進行識別、定位及故障判定，實現(xiàn)圖像識別的方法主要有形態(tài)學檢測、機器學習分類器檢測、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測。關(guān)于機器學習分類器檢測方面，Jiawei Chen等人提出基于SVM的圖像分類與識別技術(shù)。Srikanth Vemula; Michael Frye提出在無人機上部署深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Mask RCNN識別算法，工作更安全，更快捷。從巡線無人機拍攝到第一張圖像到獲得可分析的巡檢圖像，過程是十分復雜的。越來越多優(yōu)化算法的提出帶來了一定的幫助，但客觀上，天氣，地形等環(huán)境因素的多變，會對巡檢圖像的造成很大甚至無法分析的干擾;主觀上，匹配與拼接算法一般需要較長的時間，對于短時間就能造成巨大損失的電力事故，都仍需要在未來提高算法的精度和速度。

2.總結(jié)

本文首先從巡線無人機的發(fā)展現(xiàn)狀出發(fā)，通過一系列數(shù)據(jù)闡述了研究巡線無人機相關(guān)技術(shù)的必要性，之后選取了在巡線無人機工作過程中的圖像處理技術(shù)這一關(guān)鍵問題進行綜述，分別闡述了其相關(guān)研究進展，并為巡線無人機相關(guān)技術(shù)的發(fā)展提出展望。

本文有助于加深對巡線無人機工作方式的認識，以及文中提到的兩種關(guān)鍵技術(shù)的理解，將為巡線無人機提供更可靠、更可行的設(shè)計方案，為巡線無人機相關(guān)問題的解決提供參考。伴隨著這些技術(shù)的不斷突破與創(chuàng)新，將有利于巡線無人機更廣泛地應(yīng)用在實踐之中，為我國的巡線工作帶來便利。

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