片段化的高壓線探測方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種片段化的高壓線探測方法和裝置，其中，探測方法包括：獲取待檢測圖像，將所述待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊；對所述圖像塊進行分類，得到包含高壓線的第一類圖像塊和不包含高壓線的第二類圖像塊，并舍棄所述第二類圖像塊；對所述第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取高壓線的邊緣特征圖；對所述高壓線的邊緣特征圖進行線段檢測，獲取高壓線的片段圖；對所述高壓線的片段圖中的線片段進行拼接，獲取高壓線指示圖。本發(fā)明能夠完成對高壓線的全景復原得到完整的高壓線指示圖，從而有效避免由于對高壓線位置的錯誤判斷而發(fā)生的飛行危險。
【專利說明】
片段化的高壓線探測方法和裝置
技術領域
[0001] 本發(fā)明設及一種低空飛行時的威脅物探測方法，尤其設及一種片段化的高壓線探 測方法和裝置，屬于航空安全技術領域。
【背景技術】
[0002] 隨著近年來國家對低空領域使用的不斷開放，無人機經(jīng)常被用來輔助山區(qū)救援、 物資輸送、樣本采集等任務。而在低空飛行過程中，地面上存在很多障礙物會對它的飛行安 全造成威脅，比如山峰、房屋、高壓線等。在運些威脅物當中，高壓線是最危險的威脅物之 一，無人機若是不能對高壓線進行檢測，在飛行中撞上高壓的電纜，不僅造成損失，還會引 發(fā)火災，爆炸等事故。所W高壓線檢測對無人機飛行安全非常重要，無人機必須在飛行過程 中對其進行檢測并實施必要的避讓策略。
[0003] 和其他目標檢測相比較而言，高壓線檢測具有自身的特點和難點。高壓線在航拍 視頻圖像中的表觀特征具有斷續(xù)性，出現(xiàn)在圖像中的部分時隱時現(xiàn)，極少W完整的線形式 出現(xiàn);且高壓線表現(xiàn)的視覺顯著度較低，可用于檢測的信息量極少，很難通過提取完整的高 壓線特征來進行檢測。另外，航拍視頻的背景比較復雜，存在一些與高壓線一樣具有線特征 的疑似目標，例如樹枝，山峰、河流、房屋建筑物等的邊緣都具有線特征。所W在檢測過程 中，高壓線容易與背景中的疑似目標相混淆，難W區(qū)辨。運也是很多的高壓線檢測方法都不 能很好的適用于空基場景。因此，為了保障飛行器的低空飛行，亟需提出一種有效的高壓線 探測方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明提供一種片段化的高壓線探測方法和裝置，用來克服現(xiàn)有技術中在低空飛 行時對高壓線進行探測時，容易將高壓線與背景中的疑似目標相混淆的技術缺陷。
[0005] 本發(fā)明提供一種片段化的高壓線探測方法，包括：
[0006] 獲取待檢測圖像，將所述待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊；
[0007] 對所述圖像塊進行分類，得到包含高壓線的第一類圖像塊和不包含高壓線的第二 類圖像塊，并舍棄所述第二類圖像塊；
[000引對所述第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取高壓線的邊緣特征圖；
[0009] 對所述高壓線的邊緣特征圖進行線段檢測，獲取高壓線的片段圖；
[0010] 對所述高壓線的片段圖中的線片段進行拼接，獲取高壓線指示圖。
[0011] 進一步地，所述對所述圖像塊進行分類，得到包含高壓線的第一類圖像塊和不包 含高壓線的第二類圖像塊，并舍棄所述第二類圖像塊，包括：
[0012] 對所述至少兩個圖像塊進行屬性分析，當所述圖像塊的屬性為第一屬性時，將所 述圖像塊記為第一類圖像塊；當所述圖像塊的屬性非第一屬性時，將所述圖像塊為記第二 類圖像塊。
[0013] 進一步地，所述對所述第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取高壓線的邊緣特 征圖，包括：
[0014]根據(jù)下述式1、式2對所述每一個第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取所述每 一個第一類圖像塊的最終邊緣特征圖，將所述每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征圖進行 組合，得到所述高壓線的邊緣特征圖，
[0017] 其中，I是第一類圖像塊，Ii是所述每一個第一類圖像塊第i個方向上的特征圖，El 是所述每一個第一類圖像塊第i方向上最終的邊緣特征圖，〇<i含360/ Ω，Ω含360°，F(xiàn)i = Ka (白i)*Fa+Kb(目i)*Fb+Kc(目i)*Fc+Kd(目i)*Fd是目i方向上的濾波函數(shù)，目i = iQ，其中，F(xiàn)a，F(xiàn)b，F(xiàn)c，F(xiàn)d 是使用Ξ階高斯導數(shù)在0，^，^，^四個方向上生成的濾波函數(shù)，Ka(目1)，Kb(目1)，Kc(目1)，Kd 4 2 4 (9i)是計算θι方向上的濾波函數(shù)Fi時的插值函數(shù)。
[0018] 進一步地，所述對所述第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取高壓線的邊緣特 征圖之前還包括:根據(jù)式3確定所述每一個第一類圖像塊的自主選擇參數(shù)0,所述0決定所述 每一個第一類圖像塊濾波函數(shù)的權(quán)重，
[0019]
式'3
[0020] 其中，C是所述每一個第一類圖像塊的對比度；
[0021] 濾波函數(shù)Fi為滿足預設權(quán)重的濾波函數(shù)。
[0022] 進一步地，所述對所述高壓線的邊緣特征圖進行線段檢測，獲取高壓線的片段圖， 包括：
[0023] 排除所述高壓線的邊緣特征圖中的第一線段，其中所述第一線段的長度小于第一 闊值；
[0024] 連接所述高壓線的邊緣特征圖中的關聯(lián)點與被關聯(lián)點，其中所述關聯(lián)點與被關聯(lián) 點的距離小于等于所述第二闊值，第一闊值大于第二闊值。
[0025] 進一步地，對所述高壓線的片段圖中的線片段進行拼接，獲取高壓線指示圖，包 括：
[0026] 所述高壓線的片段圖中的線段集合記為S={h，b，l3, . . .. . .，ln}， li表示集合中的高壓線的片段；
[0027] 當所述h和所述全部滿足下述Ξ個條件，連接所述h和所述。，獲取所述高壓線 指示圖，其中：
[002引（1) Ij的起點橫坐標比li的終點橫坐標大；
[0029] (2) li的終點和Ij起點的縱坐標相差最??；
[0030] (3)li和Ij的斜率相差最小。
[0031] 本發(fā)明還提供一種片段化的高壓線檢測裝置，包括：
[0032] 圖像分割器，所述圖像分割器用于將所述待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊；
[0033] 分類器，所述分類器用于對所述圖像塊進行分類，得到包含高壓線的第一類圖像 塊和不包含高壓線的第二類圖像塊，并舍棄所述第二類圖像塊；
[0034] 濾波器，所述濾波器用于對所述第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取高壓線 的邊緣特征圖；
[0035] 線段檢測器，所述線段檢測器用于對所述高壓線的邊緣特征圖進行線段檢測，獲 取高壓線的片段圖；
[0036] 線段拼接器，所述線段拼接器用于對所述高壓線的片段圖中的線片段進行拼接， 獲取高壓線指示圖。
[0037] 進一步地，所述分類器中預先存儲用于定義所述圖像塊屬性的參數(shù)，
[0038] 所述分類器對所述圖像塊進行屬性分析，當所述圖像塊的參數(shù)滿足第一屬性的參 數(shù)時，所述分類器將所述圖像塊記為第一類圖像塊；
[0039] 當所述圖像塊的參數(shù)不滿足第一屬性的參數(shù)時，所述分類器將所述圖像塊記為第 二類圖像塊。
[0040] 進一步地，所述濾波器根據(jù)下述式1、式2對所述每一個第一類圖像塊進行高壓線 特征提取，獲取所述每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征圖，將所述每一個第一類圖像塊 的最終邊緣特征圖進行組合，得到所述高壓線的邊緣特征圖，
[0043] 其中，I是第一類圖像塊，Ii是所述每一個第一類圖像塊第i個方向上的特征圖，El 是所述每一個第一類圖像塊第i方向上最終的邊緣特征圖，〇<i含360/ Ω，Ω含360°，F(xiàn)i = Ka (白i)*Fa+Kb(目i)*Fb+Kc(目i)*Fc+Kd(目i)*Fd是目i方向上的濾波函數(shù)，目i = iQ，其中，F(xiàn)a，F(xiàn)b，F(xiàn)c，F(xiàn)d 是使用Ξ階高斯導數(shù)在0，^，^，^四個方向上生成的所述濾波器的濾波函數(shù)，Ka(目i)，Kb 4 2 4 (θ?)，Kc(0i)，Kd(0i)是計算θι方向上的濾波函數(shù)Fl時的插值函數(shù)。
[0044] 進一步地，所述濾波器對所述每一個第一類圖像塊進行高壓線特征提取之前，還 包括根據(jù)式3確定所述每一個第一類圖像塊的自主選擇參數(shù)0,根據(jù)所述σ確定所述濾波器 對所述每一個第一類圖像塊的濾波權(quán)重，
[0045]
式3
[0046] 其中，C是所述每一個第一類圖像塊的對比度；
[0047] 所述濾波函數(shù)Fi為滿足預設權(quán)重的濾波函數(shù)。
[004引本發(fā)明提供的片段化的高壓線檢測方法和裝置能夠通過對待檢測圖像進行劃分、 分類、高壓線特征提取、線段化W及線段拼接，最終完成對高壓線的全景復原，得到完整的 高壓線指示圖，從而能夠有效避免由于對高壓線位置的錯誤判斷而發(fā)生的飛行危險，為低 空飛行條件的高壓線威脅提供了具有明顯應用價值的解決方案。
【附圖說明】
[0049]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā) 明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可w根 據(jù)運些附圖獲得其他的附圖。
[0050] 圖1為本發(fā)明片段化的高壓線檢測方法實施例的流程圖；
[0051] 圖2為本發(fā)明片段化的高壓線檢測方法邊緣特征提取過程的示意圖；
[0052] 圖3為本發(fā)明片段化的高壓線探測方法的效果圖；
[0053] 圖4為本發(fā)明的片段化的高壓線探測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0054] 為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例 中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0055] 圖1為本發(fā)明片段化的高壓線檢測方法實施例的流程圖。如圖1所示，本實施例提 供的片段化的高壓線檢測方法包括：
[0056] S101:獲取待檢測圖像，將待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊。
[0057] 其中，待檢測圖像作為本發(fā)明高壓線探測方法實施的對象，來自于飛機的攝像系 統(tǒng)對于飛機飛行前方的景象拍攝。
[0058] 獲取到待檢測圖像后，首先需要對待檢測圖像進行劃分，將每一帖待檢測圖像劃 分為很多的圖像塊(patch),該劃分操作能夠?qū)⒋龣z測圖像劃分為多patch,從而在后續(xù)操 作中能夠?qū)γ恳粋€patch進行檢測分析，為高壓線的清楚辨別提供有效的檢測基礎。一般進 行劃分操作的實施主體為一圖像分割器，該圖像分割器中存儲有預設的劃分尺寸，在進行 劃分操作時，圖像分割器會按照預設尺寸對每一帖的待檢測圖像進行劃分，得到尺寸均一 一致的多個patch。具體的，本發(fā)明中對預設尺寸沒有具體的尺寸要求，只要該預設尺寸能 夠滿足后續(xù)的分類操作即可。
[0059] S102:對圖像塊進行分類，得到包含高壓線的第一類圖像塊和不包含高壓線的第 二類圖像塊，并舍棄第二類圖像塊。
[0060] 由于劃分得到的多個patch中，有的patch中包含高壓線片段，有的patch中不包含 高壓線片段，因此可W通過分類將包含高壓線片段與不包含高壓線片段的patch分開，當劃 分完畢后，可W將不包含高壓線的patch舍棄掉，重點對包含有高壓線的patch進行分析。
[0061] S103:對第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取高壓線的邊緣特征圖。
[0062] 對于第一類patch,雖然其中包含了高壓線片段，但是并不是第一類patch中的所 有內(nèi)容都是高壓線，因此對第一類patch進行高壓線的邊緣特征提取，只獲取其中含有高壓 線的那部分圖像數(shù)據(jù)量，過濾掉不含有高壓線的那部分圖像數(shù)據(jù)，因此最終獲取的高壓線 的邊緣特征圖是關于高壓線圖像的最重要的結(jié)構(gòu)。
[0063] S104:對高壓線的邊緣特征圖進行線段檢測，獲取高壓線的片段圖。
[0064] 對上述得到的高壓線的邊緣特征圖進行線段化檢測，得到的高壓線的片段圖中含 有多條高壓線的片段，運些高壓線的片段是待檢測圖像中所包含的所有高壓線的片段。
[0065] S105:對高壓線的片段圖中的線片段進行拼接，獲取高壓線指示圖。
[0066] 由于高壓線的片段圖中獲得的所有片段是不連續(xù)的，并不能表示待檢測圖像中完 整的高壓線位置，因此可w利用高壓線片段之間的空間關聯(lián)關系，將瑣碎的多個高壓線片 段進行合理拼接，最終獲取含有完整高壓線的高壓線指示圖，從而在該高壓線指示圖中就 可W明確識別出高壓線所在的具體位置。
[0067] 本發(fā)明提供的片段化的高壓線檢測方法能夠通過對待檢測圖像進行劃分、分類、 高壓線特征提取、線段化W及線段拼接，最終完成對高壓線的全景復原，得到完整的高壓線 指示圖，從而能夠明確識別出高壓線所在的具體位置，有效的避免了由于對高壓線位置的 錯誤判斷而發(fā)生的飛行危險，為低空飛行條件的高壓線威脅提供了具有明顯應用價值的解 決方案。
[0068] 進一步地，S102包括:對至少兩個圖像塊進行屬性分析，當圖像塊的屬性為第一屬 性時，將圖像塊記為第一類圖像塊;當圖像塊的屬性非第一屬性時，將圖像塊為記第二類圖 像塊。
[0069] 本發(fā)明并不限制具體執(zhí)行分類操作的執(zhí)行主體，一般地，可W采用分類器進行該 項分類操作，優(yōu)選地，本實施方式中可W具體采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional 化ural化twork，簡稱：CNN)的分類器進行。
[0070] 該實施例中的α^Ν分類層包括7層神經(jīng)組織，分為1個輸入層、1個輸出層和5個隱含 層，5個隱含層包括兩個卷積層，兩個池化層和一個全連接層。其中輸入層和輸出層處于兩 端位置，輸入和輸出層用來對數(shù)據(jù)進行輸入和輸出，隱含層用來對輸入的數(shù)據(jù)進行分析。
[0071] 在C順分類器進行分類操作之前，通常都需要對C順分類器進行訓練。在本發(fā)明中， 訓練是指將包含有高壓線的圖像和不包含高壓線的圖像輸入至α^Ν分類器中，其中，可W將 包含有高壓線的圖像標記為10,將不包含高壓線的圖像標記為οι,α^Ν分類器在分析學習運 些圖像時會通過隱含層對各個圖像進行屬性的參數(shù)分析，其中，必定有一組相同的參數(shù)會 出現(xiàn)在每個包含有高壓線的圖像中（運一組相同的參數(shù)即為高壓線參數(shù)），因此分類器 會得到如下分析結(jié)果：當一個圖像中含有運組相同參數(shù)時，該圖像為第一屬性并標記為10。 同樣的，不包含高壓線的圖像中是不含有高壓線參數(shù)的，因此α^Ν分類器會將不含有該類參 數(shù)的圖像定義為非第一屬性并標記為01，經(jīng)過反復對α^Ν分類器進行上述訓練操作直至CNN 分類器能夠?qū)斎氲膱D像進行正確分類，該CNN分類器便訓練完畢。
[0072] 因此，將訓練完成的C順分類器對各個patch進行分類，C順分類器會對patch的屬 性進行概率分析，當patch屬于第一屬性的概率大于patch屬于非第一屬性的概率時，便將 該patch記為第一類patch，當C順分類器檢測到patch屬于第一屬性的概率小于patch屬于 非第一屬性的概率時，便將該patch記為第二類patch,并將第二類patch舍棄，從而完成了 對patch的分類操作。此處應該注意的是，劃分的patch的尺寸應該與CNN分類器進行訓練時 所使用的圖像的尺寸一致。
[0073] 進一步地，S103包括:根據(jù)下述式1、式2對每一個第一類圖像塊進行高壓線特征提 取，獲取每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征圖，將每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征 圖進行組合，得到高壓線的邊緣特征圖，
[0076]其中，I是第一類圖像塊，Ii是每一個第一類圖像塊第i個方向上的特征圖，El是每 一個第一類圖像塊第i方向上最終的邊緣特征圖，〇<i < 360/Ω，Ω < 360°，F(xiàn)i = Ka(白i)沖a+ Kb(目i)沖b+Kc(目i)沖c+Kd(目i)沖d是目i方向上的濾波函數(shù)，目i = iQ，其中，尸3而，尸。而是使用； 階高斯導數(shù)在0，^.，^，^惱個方向上生成的濾波函數(shù)，私(目1)，時(目1)，私(目1)，財(目1)是計 4 2 4 算曰1方向上的濾波函數(shù)Fi時的插值函數(shù)。
[0077] 具體的，在對第一類patch進行特征提取時，本發(fā)明設計了一種基于Ξ階高斯導數(shù) 的邊緣特征提取算法，其中，將Ξ階高斯導數(shù)為核函數(shù)的濾波函數(shù)作為基函數(shù)，通過式1、式 2對每一個第一類patch進行特征提取。
[0078] 在對每一個第一類patch進行特征提取時，利用式1、式2從i個方向?qū)γ恳粋€第一 類patch進行計算，再將此i個方向上的計算結(jié)果進行迭代加權(quán)得到每一個第一類patch的 最終的邊緣特征圖，按照此方法得到每一個第一類patch的最終的邊緣特征圖，然后按照每 一個第一類patch在待檢測圖像中的位置將每一個第一類patch的最終的邊緣特征圖進行 組合，最終得到高壓線的邊緣特征圖。
[0079] 例如，在對一個第一類patch進行邊緣特征提取時，我們每隔Ω =10°就對該第一 類patch進行一次計算，總共進行i = 36個計算并迭代更新。圖2為本發(fā)明片段化的高壓線檢 巧巧法邊緣特征提取過程的示意圖，如圖2所示，迭代開始時先在θι(θι = 1〇°)方向上對該第 一類patch進行計算得到II，因為Εο=〇是零矩陣，所WEi = Ii，接著在目2(目1 = 20°)方向上對 該第一類patch進行計算得到12,根據(jù)式1、式2將EiandL·進行迭代得到E2,如此循環(huán)往復進 行下去，直到將36個方向的計算結(jié)果都進行了迭代，最后一輪迭代的結(jié)果即為該第一類 patch的最終邊緣特征圖，記為E = Em。
[0080] 按照上述步驟直至完成所有的第一類patdi的36個方向上的迭代，得到了所有的 第一類patch的最終的邊緣特征圖，將每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征圖進行組合，得 到高壓線的邊緣特征圖。
[0081] 通過在36個方向上進行計算，我們得到信息豐富的邊緣特征圖，為下一個步驟中 檢測高壓線片段提供了充足的信息，降低了系統(tǒng)檢測高壓線時的漏檢率。
[0082] 進一步地，在S103之前還包括:根據(jù)式3確定每一個第一類圖像塊的自主選擇參數(shù) σ，曰決定每一個第一類圖像塊濾波函數(shù)的權(quán)重，
[0083]
式 3
[0084] 其中，C是每一個第一類圖像塊的對比度；
[0085] 濾波函數(shù)Fi為滿足權(quán)重的濾波函數(shù)。
[0086] 由于每一個第一類patch又存在區(qū)別，因此為了在進行邊緣特征提取時能夠針對 性的得到每一個第一類patch的最佳最終邊緣特征圖，在進行S103之前，還需要確定每一個 第一類patch的自主選擇參數(shù)0，根據(jù)該自主選擇參數(shù)0確定對每一個第一類patch進行邊緣 特征提取時的濾波函數(shù)的權(quán)重，從而保證在進行后續(xù)的線段化檢測時漏檢率較低，提高整 體的檢測性能。
[0087] 其中，式3中的C是每一個第一類patch的對比度，0根據(jù)對比度C的變化而取值，〇的 取值范圍在0到1之間。
[0088] 進一步地，S104包括:排除高壓線的邊緣特征圖中的第一線段，其中第一線段的長 度小于第一闊值；
[0089] 連接高壓線的邊緣特征圖中的關聯(lián)點與被關聯(lián)點，其中關聯(lián)點與被關聯(lián)點的距離 小于等于第二闊值，第一闊值大于第二闊值。
[0090] 在本發(fā)明中，具體可W利用霍夫變換算法對高壓線的邊緣特征圖進行線段檢測， 通過設置檢測線段長度的第一闊值MhL和兩點連接的最大間隔闊值，即第二闊值MaxG，其 中，線段長度小于第一闊值MhL的線段將被排除，間隔小于第二闊值MaxG的兩個點將被連 接在一起，最終形成高壓線的片段圖。此處應該注意的是，不同的第一闊值和第二闊值的取 值會得到不同的線段檢測效果，因此為了降低漏檢率，使線段提取過程中獲得多的線段，可 W將第一闊值MhL設置為20,將第二闊值MaxG設置為7-8。
[0091] 進一步地，S105包括:高壓線的片段圖中的線段集合記為S={h，b，l3，...，li-i， li，lw，. . .，ln}，li表示集合中的高壓線的片段；
[0092] 當h和1途部滿足下述S個條件，連接h和。，獲取高壓線指示圖，其中：
[0093] (1)。的起點橫坐標比h的終點橫坐標大；
[0094] (2) li的終點和Ij起點的縱坐標相差最小；
[0095] (3)li和Ij的斜率相差最小。
[0096] S104中生成了多個高壓線的線段后，運些線段并不是連續(xù)的、完整的高壓線，不能 表示待檢測圖像中完整的高壓線的位置。因此，在生成了高壓線的片段圖后，可W通過利用 高壓線片段之間的空間關聯(lián)關系，將瑣碎的高壓線片段拼接成為完整的高壓線段，將歸屬 于同一條高壓線的片段連接起來，最終通過生成高壓線指示圖將飛行前方的高壓線真實清 楚的還原出來。
[0097] 具體的，可W將高壓線的片段圖中的數(shù)個線段W集合S表示，S={h，b，l3，...， ...，ln}，每次W集合S中橫坐標最小的線段為起始線段，在S集合中按照上述Ξ 個特點尋找最優(yōu)的線段與其進行連接，循環(huán)往復進行下去，就可W找到屬于同一條高壓線 的線片段并完成對該高壓線的拼接，最終得到了能夠明顯的標示出高壓線所處確切位置的 高壓線指示圖，從而當飛行器在飛行時能夠通過高壓線指示圖對前方高壓線做出有效地避 讓動作。
[0098] 本發(fā)明提供的高壓線檢測方法，針對飛行器上的攝像機拍攝到的前方視頻進行高 壓線探測，檢測過程中對視頻的各帖圖像實施S101至S105的處理。為了更清楚的描述檢測 過程，我們通過圖3進行描述，圖3為本發(fā)明片段化的高壓線探測方法的效果圖，請參考圖3。 其中，圖3的(a)是視頻中的某一帖圖像(待檢測圖像），如果不對其進行處理，飛行器就不會 對高壓線進行避讓，運樣會造成極大的危險和損失。利用我們的方法檢測圖3的(a)中的高 壓線，需要將圖3的（a)中的圖像劃分多patch得到圖3的（b)，圖3的（b)中各個patch的尺寸 均一。劃分得到多patch后，并不是所有patch中都包含有高壓線，為了排除沒有包含高壓線 的patch，本實施例采用C順分類器對運些patch進行分類，從圖3的（C)中可W看出，經(jīng)過CNN 分類器分類之后只保留那些被分類器判斷為包含有高壓線的第一類patch,排除了大量的 不包含有高壓線的第二類patch。圖3的（d)所示即為針對第一類patch進行多個方向上的邊 緣特征提取后得到的邊緣特征圖，通過將不同方向上的計算結(jié)果進行加權(quán)計算得到了高壓 線邊緣的豐富信息，從而不至于影響到之后的線段化檢測。圖3的（e)是使用霍夫變換檢測 出來的高壓線的片段圖。最終，采用線段之間的空間關系進行關聯(lián)得到高壓線的指示圖，即 圖3的（f)，圖3的（f)中將高壓線的具體位置在原圖像中標出，使得高壓線在視頻圖像中的 位置更加清楚。
[0099] 圖4為本發(fā)明的片段化的高壓線探測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖4所示，本發(fā)明的片 段化的高壓線探測裝置包括：
[0100] 圖像分割器1，圖像分割器1用于將待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊;分類器2， 分類器2用于對圖像塊進行分類，得到包含高壓線的第一類圖像塊和不包含高壓線的第二 類圖像塊，并舍棄第二類圖像塊;濾波器3,濾波器3用于對第一類圖像塊進行高壓線特征提 取，獲取高壓線的邊緣特征圖；線段檢測器4,線段檢測器4用于對高壓線的邊緣特征圖進行 線段檢測，獲取高壓線的片段圖；線段拼接器5，線段拼接器5用于對高壓線的片段圖中的線 片段進行拼接，獲取高壓線指示圖。
[0101] 進一步地，分類器2中預先存儲用于定義圖像塊屬性的參數(shù)，分類器2對圖像塊進 行屬性分析，當圖像塊的參數(shù)滿足第一屬性的參數(shù)時，分類器2將圖像塊記為第一類圖像 塊;當圖像塊的參數(shù)不滿足第一屬性的參數(shù)時，分類器2將圖像塊記為第二類圖像塊。
[0102] 進一步地，濾波器3根據(jù)下述式1、式2對每一個第一類圖像塊進行高壓線特征提 取，獲取每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征圖，將每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征 圖進行組合，得到高壓線的邊緣特征圖，
[0105] 其中，I是第一類圖像塊，Ii是每一個第一類圖像塊第i個方向上的特征圖，El是每 一個第一類圖像塊第i方向上最終的邊緣特征圖，〇<i < 360/Ω，Ω < 360°，F(xiàn)i = Ka(白i)沖a+ Kb(目i)沖b+Kc(目i)沖c+Kd(目i)沖d是目i方向上的濾波函數(shù)，目i = iQ，其中，尸3而，尸。而是使用； 階高斯導數(shù)在0，;，^，^四個方向上生成的濾波器的濾波函數(shù)，私(目1)，時（目1)，Kc(9i)，Kd 4 2 4 (9i)是計算θι方向上的濾波函數(shù)Fi時的插值函數(shù)。
[0106] 進一步地，濾波器3對每一個第一類圖像塊進行高壓線特征提取之前，還包括根據(jù) 式3確定每一個第一類圖像塊的自主選擇參數(shù)0,根據(jù)0確定濾波器3對每一個第一類圖像塊 的濾波權(quán)重，
[0107]
式3
[0108] 其中，C是每一個第一類圖像塊的對比度；
[0109] 濾波函數(shù)Fi為滿足預設權(quán)重的濾波函數(shù)。
[0110] 進一步地，線段檢測器4中預先存儲第一闊值和第二闊值;線段檢測器4排除高壓 線的邊緣特征圖中的第一線段，其中第一線段的長度小于第一闊值;線段檢測器4連接高壓 線的邊緣特征圖中的關聯(lián)點與被關聯(lián)點，其中關聯(lián)點與被關聯(lián)點的距離小于等于第二闊 值，第一闊值大于第二闊值。
[0111] 進一步地，高壓線的片段圖中的線段集合記為S=Ul，l2，l3, . . . 11+1，...，1。}，11表示集合中的高壓線的片段;當11和1^全部滿足下述立個條件，線段拼接器 5連接li和Ij，其中：
[0112] (1)。的起點橫坐標比li的終點橫坐標大；
[0113] (2) li的終點和Ij起點的縱坐標相差最??；
[0114] (3)li和Ij的斜率相差最小。
[0115] 本實施例的裝置，可W用于執(zhí)行圖1至圖3所示方法實施例的技術方案，其實現(xiàn)原 理類似，此處不再寶述。
[0116] 本領域普通技術人員可W理解:實現(xiàn)上述各方法實施例的全部或部分步驟可W通 過程序指令相關的硬件來完成。前述的程序可W存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中。該程 序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述各方法實施例的步驟;而前述的存儲介質(zhì)包括:R〇M、RAM、磁碟或 者光盤等各種可W存儲程序代碼的介質(zhì)。
[0117] 最后應說明的是：W上各實施例僅用W說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制;盡 管參照前述各實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解:其依 然可W對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特征進 行等同替換；而運些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術 方案的范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種片段化的高壓線探測方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測圖像，將所述待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊； 對所述圖像塊進行分類，得到包含高壓線的第一類圖像塊和不包含高壓線的第二類圖 像塊，并舍棄所述第二類圖像塊； 對所述第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取高壓線的邊緣特征圖； 對所述高壓線的邊緣特征圖進行線段檢測，獲取高壓線的片段圖； 對所述高壓線的片段圖中的線片段進行拼接，獲取高壓線指示圖。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的探測方法，其特征在于，所述對所述圖像塊進行分類，得到包 含高壓線的第一類圖像塊和不包含高壓線的第二類圖像塊，并舍棄所述第二類圖像塊，包 括： 對所述至少兩個圖像塊進行屬性分析，當所述圖像塊的屬性為第一屬性時，將所述圖 像塊記為第一類圖像塊；當所述圖像塊的屬性非第一屬性時，將所述圖像塊為記第二類圖 像塊。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的探測方法，其特征在于，所述對所述第一類圖像塊進行高壓線 特征提取，獲取高壓線的邊緣特征圖，包括： 根據(jù)下述式1、式2對所述每一個第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取所述每一個 第一類圖像塊的最終邊緣特征圖，將所述每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征圖進行組 合，得到所述高壓線的邊緣特征圖，其中，I是第一類圖像塊，^是所述每一個第一類圖像塊第i個方向上的特征圖，Ei是所 述每一個第一類圖像塊第i方向上最終的邊緣特征圖，〇<?< 360/Ω，Ω < 360°，F(xiàn)i = Ka (eihFa+KbOihFb+KcOihFc+KdOihFd是方向上的濾波函數(shù)，0i = iQ，其中，F(xiàn)a，F(xiàn)b，F(xiàn)c，F(xiàn)d 是使用三階高斯導數(shù)在〇，·四個方向上生成的濾波函數(shù)，1(0,) (Θ i)是計算Θ i方向上的濾波函數(shù)Fi時的插值函數(shù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的探測方法，其特征在于，所述對所述第一類圖像塊進行高壓線 特征提取，獲取高壓線的邊緣特征圖之前還包括:根據(jù)式3確定所述每一個第一類圖像塊的 自主選擇參數(shù)σ，所述σ決定所述每一個第一類圖像塊濾波函數(shù)的權(quán)重，其中，C是所述每一個第一類圖像塊的對比度； 濾波函數(shù)Fi為滿足所述權(quán)重的濾波函數(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的探測方法，其特征在于，所述對所述高壓線的邊緣特征圖進行 線段檢測，獲取高壓線的片段圖，包括： 排除所述高壓線的邊緣特征圖中的第一線段，其中所述第一線段的長度小于第一閾 值； 連接所述高壓線的邊緣特征圖中的關聯(lián)點與被關聯(lián)點，其中所述關聯(lián)點與被關聯(lián)點的 距離小于等于所述第二閾值，所述第一閾值大于所述第二閾值。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的探測方法，其特征在于，對所述高壓線的片段圖中的線片段進 行拼接，獲取高壓線指示圖，包括： 所述高壓線的片段圖中的線段集合記為... ...，ln}，乜表 示集合中的高壓線的片段； 當所述h和所述h全部滿足下述三個條件，連接所述h和所述h，獲取所述高壓線指示 圖，其中： (1) 1 j的起點橫坐標比1 i的終點橫坐標大； (2) 1 i的終點和1 j起點的縱坐標相差最小； (3) h和lj的斜率相差最小。7. -種片段化的高壓線探測裝置，其特征在于，包括： 圖像分割器，所述圖像分割器用于將所述待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊； 分類器，所述分類器用于對所述圖像塊進行分類，得到包含高壓線的第一類圖像塊和 不包含高壓線的第二類圖像塊，并舍棄所述第二類圖像塊； 濾波器，所述濾波器用于對所述第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取高壓線的邊 緣特征圖； 線段檢測器，所述線段檢測器用于對所述高壓線的邊緣特征圖進行線段檢測，獲取高 壓線的片段圖； 線段拼接器，所述線段拼接器用于對所述高壓線的片段圖中的線片段進行拼接，獲取 高壓線指示圖。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的探測裝置，其特征在于，所述分類器中預先存儲用于定義所述 圖像塊屬性的參數(shù)， 所述分類器對所述圖像塊進行屬性分析，當所述圖像塊的參數(shù)滿足第一屬性的參數(shù) 時，所述分類器將所述圖像塊記為第一類圖像塊； 當所述圖像塊的參數(shù)不滿足第一屬性的參數(shù)時，所述分類器將所述圖像塊記為第二類 圖像塊。9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的探測裝置，其特征在于，所述濾波器根據(jù)下述式1、式2對所述 每一個第一類圖像塊進行高壓線特征提取，獲取所述每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征 圖，將所述每一個第一類圖像塊的最終邊緣特征圖進行組合，得到所述高壓線的邊緣特征 圖，其中，I是第一類圖像塊，^是所述每一個第一類圖像塊第i個方向上的特征圖，Ei是所 述每一個第一類圖像塊第i方向上最終的邊緣特征圖，〇<?< 360/Ω，Ω < 360°，F(xiàn)i = Ka (eihFa+KbOihFb+KcOihFc+KdOihFd是方向上的濾波函數(shù)，0i = iQ，其中，F(xiàn)a，F(xiàn)b，F(xiàn)c，F(xiàn)d 是使用三階高斯導數(shù)在〇，四個方向上生成的所述濾波器的濾波函數(shù),1(0,),? (θ〇 ,κ。％)，心㈨)是計算Θ,方向上的濾波函數(shù)巧時的插值函數(shù)。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的探測裝置，其特征在于，所述濾波器對所述每一個第一類圖 像塊進行高壓線特征提取之前，還包括根據(jù)式3確定所述每一個第一類圖像塊的自主選擇 參數(shù)σ，根據(jù)所述σ確定所述濾波器對所述每一個第一類圖像塊的濾波權(quán)重，其中，C是所述每一個第一類圖像塊的對比度； 所述濾波函數(shù)巧為滿足預設權(quán)重的濾波函數(shù)。
【文檔編號】G06K9/62GK105825207SQ201610249136
【公開日】2016年8月3日
【申請日】2016年4月20日
【發(fā)明人】曹先彬, 潘朝鳳, 鄭潔宛, 劉俊英, 田舒曼
【申請人】北京航空航天大學