为提高无人机(UAV)巡检输电线路的效率,提出一种基于线结构感知的输电线断股与异物缺陷的检测方法。由于无人机巡检的图像受背景纹理及光线影响较大,采用能检测线宽度的水平与垂直方向的梯度算子提取巡检图像上的线对象,进而研究感知定律中的共线性、近似性、连续性的计算,将断续线段连接成长的线段,通过长线段的平行性计算,识别出输电线路结构中显著的平行导线组。为识别导线上安装的防振锤与间隔棒连接部件,提出一种基于局部轮廓特征的形状部件识别方法。在识别出这些连接部件的基础上,对导线进行分段分析,计算分段导线的宽度变化、灰度相似度来检测导线上的断股与异物缺陷。通过对无人机巡检采集的输电线路图像的测试,验证了这种方法在复杂的背景条件下能有效地检测导线上断股与附着异物缺陷。
无人机拍摄的输电线路杆塔图像分辨率高且背景复杂,基于传统特征点的拼接算法在背景中检测出大量的特征点增加了图像匹配的时间,影响了杆塔的匹配精度。针对该问题提出了一种既稳定又具有较小时间开销的输电线路杆塔图像自动拼接方法,利用改进的显著性检测算法得到杆塔图像的显著图,将图像的前景与背景分离,减少了背景对图像中杆塔拼接效果的影响;并采用基于定向的加速分割检测特征(FAST)和旋转不变性的二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)描述子(ORB)特征点的图像匹配算法,以提高特征点提取和匹配的速率;最后利用多尺度融合策略得到最终的拼接结果。实验结果表明,所提方法具有较好的拼接效果和拼接效率。