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图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用

2019-10-25杨新生吴昊马文超郭玉鹏

科学与财富 2019年27期
关键词:图像处理技术电力线路无人机

杨新生 吴昊 马文超 郭玉鹏

摘 要:伴随科技高速发展,无人机在高压输电线路巡检中得以广泛应用,且具备使用成本较低及安全性能良好等优势,应用前景良好。基于此,本文针对图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用予以探讨,如针对电力巡检中图像处理技术的光学像差、辐射失真、几何失真等影响因素予以叙述,并针对无人机巡检重要性予以评价,同时也对图像处理技术的实际应用予以分析,望借此为推动图像处理技术在无人机电力线路巡检中应用提供参考。

关键词:图像处理技术;无人机;电力线路

电力行业中,因电力线路覆盖范围广泛,且所处自然环境较为恶劣,电力部门每年需耗费大量人力、物力展开电路巡检工作。而无人机因具备受地理条件限制小及安全性能良好等优势,现已在电力线路巡检中得以广泛应用,可借助无人机机载摄像装备拍摄输电线路图像,通过图像分析对电线杆及电线塔等电力设备运行状态予以了解,通过图像处理技术的应用对线路基本运行状态予以掌握,发现线路缺陷,借此也可在一定程度上保障电力线路正常运行。

1.电力巡检中图像处理技术影响因素

图像处理技术在电力巡检应用过程中易受众多因素影响,对输电线路巡检工作顺利展开形成阻碍,电力巡检过程中常见影响因素如下:①光学像差。光学系统中,近轴区的理想像、远轴区的实际像二者间存在一定偏离,二者间所产生像差对图像质量造成影响,降低巡检工作准确率。②辐射失真。借助传感器对目标加以观测时或在能量辐射过程中所产生辐射失真现象,将会导致遥感图像失真,对遥感图像解释、判读的准确性造成干扰。③几何失真。因传感器差异、无人机飞行状态不同等因素影响,使得无人机在电力巡检中所获取的图像失真,此类图像退化现象被称作几何失真。④噪声。图像噪声即指无人机在图像传输,或图像获取过程中所遭受的信号干扰,使得图像中产生高斯噪声,或椒盐噪声,对无人机电力巡检工作效率造成影响。⑤四季变化及光照等。光照及季节变化等因素使得输电线路周边景象、自然环境不断变化。输电线路及相关部件所处背景图像随之变化,干扰因素增加。由此,也对无人机电力巡检工作在复杂工作场景下对目标的识别、提取提出较高要求。⑥运动模糊。因无人机在飞行过程中自身成像系统易遭受机械振动及姿态变化等因素影响,因此运动模糊也为影响无人机电力巡检质量的重要原因。

2.无人机巡检重要性

将无人机应用至线路巡检中具备工作效率高、节约成本等众多优势。目前,中国输电线路现已遍布国内各区域,涉及面积尤为广泛,因此确保电路环境稳定尤为必要。通常情况下,供电点为众多小工作点构成,此供电点即为一个小规模电网。国家为使全国人民均可应用优质电能,多会选择在部分地形险峻、环境恶劣的偏远地区建设相应供电网。所以,此部分地区电线塔、电线杆、电力输电线路等电力设备均处于恶劣环境,且因受环境影响,电力设备易产生故障,对供电质量造成影响。同时,因环境恶劣导致电力巡检人员数量较少,使得偏远地区电力巡检工作难以顺利展开,工作效率难以得到有效保障。而将无人机应用至偏远地区除可对电力巡检人员数量不足问题予以处理外,也可避免因人工巡检所产生的误差,提高巡检工作质量。因无人机巡检同人工巡检相比成本较低,具备工作误差小、工作能力强、安全性能高等优势,在电力线路巡检中得以广泛应用。

现阶段无人机技术正日渐成熟,国家对民用无人机也予以足够重视,为无人机在日常生活中的推广应用创造良好条件。据数据指出,我国民用无人机在2015年时,市场规模已达23亿元,2017年我国民用无人机市场规模已达65亿元,预计2020年我国民用无人机市场规模将同比增长约66%,由此可见,无人机市场发展前景良好。

3.图像处理技术的应用

3.1图像预处理

图像生成过程中易受噪声、天气等因素影响,导致探测器所获取图像同实际情况可能存在偏差。因此,为保障图像检测结果准确性,则需针对此类图像展开人为处理。实际应用过程中天气变化影响成像质量。如雾雨天气情况下,可见度降低,雨水、雾气将会致使图像模糊,而雾雨痕迹则较为清晰、明亮,因此可借助像素过滤值实现雨水过滤,但此方式仅适用于简单图像处理上。针对运动视频处理而言,国外学者构建雾雨相关模型,借助物理模型对雾雨像素加以描述,利用背景分离方法实现图像分离处理,通过检测前后图像亮度、大小比对,实现雾雨消除。针对单一图像去雾方面,国外学者提出,借助全局滤波可对图像中所存在的雾噪声予以良好处理。有指导的图像滤波器可借助引导图像内容以局部线性模型导出,其中指导图像可为输入图像本身,或为另一个图像,有指导的图像滤波器同双边滤波器相较而言边缘特征保留性能更为良好。

3.2圖像拼接及识别技术

无人机实际拍摄过程中,摄像机分辨率较低,所以需拍摄大量图像加以比对分析,借此提升图像分辨率。实际工作中,可借助各种图像的拼接对电力巡检工作对图像清晰度所提出的要求予以充分满足。由于拍摄过程中不确定因素众多,因此,图像拼接技术并非为将各种不同图像的像素直接拼接,而是应结合图像特征差异,将像素导出。随后借助参考像素中特征较大位置,挑选重叠位置。由此可见,图像拼接工作所需工作时间较长,工作效率较低,同时图像拼接技术也无法对图像旋转后重叠区域选取问题予以解决。除此之外,图像拼接技术对设备也提出较高要求。通常情况下,两幅图像边界上所存在细微灰度差别将导致两幅图像产生明显差距,但图像实际拼接过程中灰度差难以避免,而借助图像融合则可针对此现象予以有效处理,可利用平滑重叠部分渐进方式,实现第一图像、第二图像间的转化。图像识别技术在电力巡检中的应用即为借助计算机所拍摄图像找寻传输线路区域,但实际拍摄过程中易受到自然天气影响,加大目标选取难度。

结束语:若高压输电线路在运行过程中产生故障将会造成大面积电网断电,引发铁路停电及道路交通拥堵等严重后果,所以,确保电力系统稳定运行尤为必要。为保障电力系统安全稳定运行,展开电力线路巡检工作对潜在故障、异常现象及时发现并处理具备重要意义。目前,无人机为我国电力线路巡检的重要设备,而图像处理也逐渐成为自动电力线路检测的重要发展方向。图像处理技术应逐渐应用至无人机电力巡检各环节,为中国电力系统正常运行提供保障。

参考文献:

[1]吕吉伟.图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用[J].通信电源技术,2019,36(06):84-85.

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