一種基于航拍圖像識別的電網(wǎng)地理接線圖繪制方法
【專利說明】
[0001]
技術領域： 本發(fā)明涉及電網(wǎng)地理接線圖繪制方法，尤其涉及一種基于航拍圖像識別的電網(wǎng)地理接 線圖繪制方法。
[0002]
【背景技術】： 傳統(tǒng)的電網(wǎng)地理接線圖是靠有經(jīng)驗的電網(wǎng)規(guī)劃人員手動繪制的，這種方法效率低下， 耗費大量人力物力，且位置不準確，而且極易出現(xiàn)錯誤。
[0003]

【發(fā)明內容】
： 本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術的不足而提供一種靈活方便、效率高效、準確實 用的基于航拍圖像識別的電網(wǎng)地理接線圖繪制方法。
[0004] 本發(fā)明的目的可以通過如下措施來達到：一種基于航拍圖像識別的電網(wǎng)地理接線 圖繪制方法，其具體步驟如下： 步驟一、根據(jù)《國家電網(wǎng)典型設計手冊》設計方案選取變電站、桿塔的特征值，隨后使用 "最小二乘法"對變電站、桿塔的特征值進行擬合；隨后將特征值做成模板； 步驟二、使用衛(wèi)星或者無人機對所需繪制電網(wǎng)地理接線圖的區(qū)域進行拍攝，得到航拍 視頻，然后從航拍視頻中截取圖像幀； 步驟三、對圖像進行灰度轉換；具體過程如下： 將R、G和B三通道圖像轉換為單通道灰度圖，即三通道數(shù)據(jù)轉換為灰度數(shù)據(jù)，轉換公式 如下：
(1) 其中，R為圖像中的紅色通道，G為圖像中的綠色通道，B為圖像中的藍色通道； 步驟四、對灰度轉換的圖進行直方圖均衡化加強，使圖像中的邊緣信息加強；具體過程 如下： 設變量Y為灰度圖中像素灰度級；灰度圖是由公式（1)由RGB空間轉換得到，
圖像中灰度級||出現(xiàn)的概_ ___h
式中，片為灰度圖像中像素總數(shù)，it是灰度級為_.的像素個數(shù)，?為灰度圖中灰度級 的總數(shù)，將&:和於§#的關系在直角坐標系中表示出來，得到的圖形就是直方圖； 灰度圖的累積分分布函數(shù)即輸出圖像灰度級^為|| 尸|) 尸U
應用公式（2)，將輸入灰度圖中灰度級為II的各個像素映射到輸出圖像灰度等級為 的對應像素得到輸出圖像，得到直方圖均衡化效果圖； 步驟五、將直方圖均衡化效果圖通過自適應閾值分割，得到二值化效果圖；具體過程如 下： 根據(jù)直方圖均衡化效果圖灰度級像素的鄰域塊的像素值分布來確定直方圖均衡化效 果圖灰度級像素位置上的二值化閾值； 步驟六、將二值化效果圖進行形態(tài)學變換的去噪處理，得到去噪效果圖；具體過程如 下： (1) 利用腐蝕方法將二值化效果圖上的點與核進行卷積，并把卷積結果放到與二值化 效果圖上的點坐標相同的新的圖像中的點上，從而計算核區(qū)域像素的最小值；并得到一個 腐蝕后的圖像；其中，核是一個3X3像素的中間帶有參考點的實心圓盤； (2) 膨脹是腐蝕的反操作，即核與腐蝕后的圖像卷積后，計算核覆蓋的區(qū)域的像素點的 最大值，并把這個最大值賦值給與腐蝕后的圖像上的點坐標相同的新的圖像中的點上，最 后得到的圖像為去噪后效果圖； 步驟七、將去噪效果圖通過Canny邊緣檢測，得到只含有邊緣信息的前景圖，具體過程 如下： (1) 用高斯濾波器平滑圖象；
其中為去噪效果圖的橫坐標和縱坐標，:_故為方差 (2) 用一階偏導的有限差分來計算梯度的幅值和方向； (3) 對梯度幅值進行非極大值抑制； (4) 用雙閾值算法檢測和連接邊緣； 步驟八、將只含有邊緣信息的前景圖進行輪廓提取得到變電站、桿塔的特征值輪廓的 個數(shù)，并將各輪廓以輪廓樹的形式保存起來，按照輪廓樹逐一繪制出前景圖的各輪廓，即得 到疑似變電站、桿塔的圖形輪廓，具體過程如下： 在OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)里提取目標輪廓的函數(shù)為findCoutours，可以識別前景圖的輪廓，其中findCoutours的輸入圖像是一幅二值圖像即 邊緣信息的前景圖，findCoutours輸出的是邊緣信息的前景圖中每一個連通區(qū)域的輪廓點 的集合；輪廓點的集合包括輪廓個數(shù)和各輪廓上點的個數(shù)信息，并可以根據(jù)輪廓點的集合 繪制出疑似變電站、桿塔的圖形輪廓； 步驟九、將提取的邊緣輪廓信息與變電站、桿塔的特征模板進行匹配，匹配成功的桿塔 使用繪圖軟件用一個點在圖上做好標記，匹配成功的變電站使用繪圖軟件將變電站的四個 角做好標記；具體過程如下： (1) 采集提取出疑似變電站、桿塔的圖形輪廓特征值； (2) 利用疑似變電站、桿塔的圖形輪廓特征值創(chuàng)建樣本，利用樣本訓練決策樹、貝葉斯、 支持向量機和K近鄰四種分類器模型，當四種分類器中至少有三個分類器對疑似變電站、 桿塔的圖形輪廓進行判別的結果一致時，則判別的結果為變電站或者桿塔； 步驟十、利用G語言規(guī)范中的連接線圖形元素表示形式將變電站或桿塔的關鍵點連接 繪制在電網(wǎng)地理接線圖中；具體步驟如下： 識別為220kV變電站的圖形，使用藍色線條將其四個角連接標出，識別為llOkV變電 站的圖形，使用紅色線條將其四個角連接標出，識別為35kV變電站的圖形，使用黃色線條 將其四個角連接標出；識別為220kV桿塔的圖形，使用藍色線段將其一一連接描出；識別為 llOkV桿塔的圖形，使用紅色線段將其一一連接描出，識別為35kV桿塔的圖形，使用黃色線 段將其一一連接描出； 步驟十一、人工核對電網(wǎng)地理接線圖，具體步驟如下： 人工審核G語言繪制好的電網(wǎng)地理接線圖，修正偏離實際位置的變電站形狀和線路走 向。
[0005] 本發(fā)明同已有技術相比可產(chǎn)生如下積極效果：本發(fā)明針對現(xiàn)狀電網(wǎng)地理接線圖繪 制方法效率低下，位置不準確，錯誤率高，耗費大量人力物力的問題，實現(xiàn)計算機自動繪制， 大大提高了電網(wǎng)地理接線圖繪制的效率和準確性。
[0006]
【附圖說明】： 圖1為本發(fā)明的流程圖； 圖2為本發(fā)明的從航拍視頻中截取圖像幀圖； 圖3為本發(fā)明的灰度轉換圖； 圖4為本發(fā)明的均衡化直方圖； 圖5為本發(fā)明的二值化效果圖； 圖6為本發(fā)明的去噪效果圖； 圖7為本發(fā)明的邊緣檢測效果圖； 圖8為本發(fā)明的G語言繪制電網(wǎng)地理接線圖； 圖9為本發(fā)明的人工修正后的電網(wǎng)地理接線圖。
[0007]
【具體實施方式】： 下面結合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】做進一步說明，本發(fā)明的實施方式包括但不限 于下列實施例。
[0008] 實施例：一種基于航拍圖像識別的電網(wǎng)地理接線圖繪制方法(參見圖1-圖9)，其 具體步驟如下： 步驟一、根據(jù)《國家電網(wǎng)典型設計手冊》設計方案選取變電站、桿塔的特征值，隨后使用 "最小二乘法"對變電站、桿塔的特征值進行擬合。如通過貓頭桿塔、門型塔、酒杯塔、干字型 塔、克里米亞塔、上字型塔、單柱型塔、懸鏈型塔等塔形、絕緣子串長度、導線信息來識別桿 塔及電壓等級；通過變電站的顏色、形狀、尺寸、平面布置圖，避雷針、變壓器來識別變電站 及電壓等級。隨后將特征值做成模板。
[0009] 步驟二、使用衛(wèi)星或者無人機對所需繪制電網(wǎng)地理接線圖的區(qū)域進行拍攝，得到 航拍視頻，然后從航拍視頻中截取圖像幀； 步驟三、對圖像進行灰度轉換；具體過程如下： 將R、G和B三通道圖像轉換為單通道灰度圖，即三通道數(shù)據(jù)轉換為灰度數(shù)據(jù)，轉換公式 如下，
(1) 其中，R為圖像中的紅色通道，G為圖像中的綠色通道，B為圖像中的藍色通道； 步驟四、對灰度轉換的圖進行直方圖均衡化加強，使圖像中的邊緣信息加強；具體過程 如下： 設變暈γ為灰度圖中像素灰度級；灰度圖是由公式（1)由RGB空間轉換得到，
圖像中灰度級||出現(xiàn)的概_
式中，與為灰度圖像中像素總數(shù)，是灰度級為:的像素個數(shù)，?為灰度圖中灰度 級的總數(shù)，將_^和#??_?的關系在直角坐標系中表示出來，得到的圖形就是直方圖； 灰度圖的累積分分布函數(shù)即輸出圖像灰度級.為
應用公式（2)，將輸入灰度圖中灰度級為露I.的各個像素映射到輸出圖像灰度等級為 丨iS|的對應像素得到輸出圖像，得到直方圖均衡化效果圖； 步驟五、將直方圖均衡化效果圖通過自適應閾值分割，得到二值化效果圖；具體過程如 下： 根據(jù)直方圖均衡化效果圖灰度級像素的鄰域塊的像素值分布來確定直方圖均衡化效 果圖灰度級像素位置上的二值化閾值； 步驟六、將二值化效果圖進行形態(tài)學變換的去噪處理，得到去噪效果圖；具體過程如 下： (1) 利用腐蝕方法將二值化效果圖上的點與核進行卷積，并把卷積結果放到與二值化 效果圖上的點坐標相同的新的圖像中的點上，從而計算核區(qū)域像素的最小值；并得到一個 腐蝕后的圖像；其中，核是一個3X3像素的中間帶有參考點的實心圓盤； (2) 膨脹是腐蝕的