关键词：图像处理技术；无人机电力线路巡检；应用
引言
高压输电线路对整个国家的重要程度不言而喻，一旦出现问题，就会导致铁路断电、交通拥挤、政府部门瘫痪及人们不能正常生活。为保护整个电力系统的安全稳定性，需更好地完善图像处理技术在电力检测中的应用，大力推动无人机电力巡检的发展。
1国内外研究
无人机是近年来新型的综合学科,所涉及多门学科,包括图像处理,电子,航空等,其中利用图像处理能够准确判断线路运行情况。目前国内在无人机巡检上相比发达国家比较滞后,从上世纪80年代开始深入分析无人机巡线。但目前国内在无人机电力巡线上还处于硬件阶段,而发达国家逐渐深入图像数据处理这一方面,尤其是巡检技术发展比较完善。在无人机巡视过程中应用计算机视觉能够提高其路径导航性能。日本研究学者开发了无人机视线巡检系统,能够对图像进行实时检测以及故障自动诊断。因此,在无人机巡检过程中,图像处理相关研究是十分重要的。
2影响图像处理技术在无人机电力线路巡检中应用的因素
有很多种因素都会影响图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用，严重影响输电线路巡检工作的效率和质量，主要影响因素如下。
第一，复杂场景、光照、四季变化等。输电线路附近的景象与自然环境变化都会对无人机电力线路巡检工作造成影响，输电线路和有关器件的图像背景会变得更加复杂，干扰增加，对复杂环境下识别和提取目标提出了更高的要求。第二，图像噪声。无人机在拍摄和传输图像时，会受到图像噪声的影响，图像内会产生高斯噪声或者椒盐噪声等，对无人机电力线路巡检工作造成严重影响。第三，运动模糊。无人机飞行时，成像系统会受到机械振动、姿态变化、运动等因素的影响。因此，运动模糊会严重影响无人机电力线路巡检工作。第四，几何失真。因为无人机飞行姿势不同、传感器不同，从而造成无人机电力线路巡检时采集的图像失真和扭曲，这种图像质量问题会导致几何失真。第五，辐射失真。当使用传感器检测目标的辐射能量和反射能量时，辐射失真会造成遥感图像失真，从而对遥感图像的解释与判定造成严重影响[3]。第六，光学镜像。对光学系统而言，近轴区形成的理想像和远轴区形成的实际像之间存在偏差，这些像差会对图像质量造成严重影响，降低无人机检测电力器件时的正确率。
3图像处理在电力巡检中的应用
3.1无人机巡检的重要性
无人机巡检具有较多优势，如节约成本和工作效率高等[1]。输电线路分布在全国各个地方，涉及面积非常广，稳定的电路环境是非常重要的。一般供电点是由多个小的工作点组成。这个供电点就是一个稍有规模的小电网。国家为使所有人都使用上充足的优质电能，通常会在一些环境恶劣和地形险峻的偏远地区设立相关供电网。因此，这些地区的电力输电线路、电线杆及电线塔等都处于恶劣环境，较易发生故障，进而影响供电质量。由于环境恶劣地区的电路巡检工作人员欠缺，导致偏远地区的电路巡检工作很难做好。需将无人机应用于偏远地区的电路巡检工作。无人机的检测程度比人工检测更加细致，避免了人工检测带来的误差。无人机的应用应以偏远地区的巡检工作为主。由于无人机巡检成本较人工巡检成本低，且安全性能好、工作能力强及工作误差小，因此被广泛应用于电力线路巡检。
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目前，无人机技术越来越成熟。民用无人机得到了国家重视，在日常生活中被广泛应用。数据显示，2015年我国民用无人机的市场规模达到23亿元，2017年我国民用无人机市场规模约65亿元，预计2019年我国民用无人机的市场规模将突破200亿元，并预计2020年将同比增长达66%。
3.2应用技术
（1）图像预处理。。针对在电力巡检中运用图像处理技术所受到的因素,并结合在实际遍历巡检时图像处理应用,为确保提高电力巡检的图像检测准确性,我们需要对所获取的图像进行分析处理。首先,对于图像的光度来说,由于对于给定目标,在不同场景中所获得的亮度不同,或者在实际拍摄时有一部分图像亮度调亮,为增加计算机的识别能力因此需要适当调整图像亮度,可以利用三种方法:首先可以将转将其转化为颜色空间调整,这也是一种比较低效直观的调整方法,主要是由于颜色空间调整本身存在L分量能够用于表示亮度直接调整,然而利用这种方法低效是其主要的缺点。由于电脑屏幕能够决定参数图像在色彩空间的解析,因此需要将其转化为HSL,并对图像进行处理。线性调整,这种调整实际上是能够直接对像素值进行直接调整,直观表示电力巡检的物体,亮度线性调整是十分重要的。曲线调整,在亮度调整时会遇到下列问题,亮度变化不分层,通常某个区域会有明暗之分,因此调整图像的整体亮度是十分重要的。去雾雨背景,对于一些阴雨天气由于拍摄可见度降低,为去除图像遮挡物体,比如雾雨,恢复真实图像信息是十分重要的。我们从图像类别上来看目前在去除图片中的雾雨有两种方法,分别是单帧去雾和视频去雾两种方法。首先对于视频去雾检测来说,主要利用雾雨天气特点以达到检测效果,研究学者认为当视线里明亮,时域变化快,因此可以使用时域中每个像素中值滤波器以实现除去雾雨的效果,而这种方法只能够对于简单视频做处理,而对于一些运动过程中的视频来说需要建立雾雨模型,并开发物理特性描述模型,以表达雨像素值,研究学者设计基于背景分离图像处理分析模型,能够利用前景图像光度大小检测,进而通过直方图来分析雨线,以达到去除雾雨的目的。单一图像去雾相关研究,双边滤波是基于高斯滤波函数,对于边缘像素影响较小,进而可以实现去雾过程中边缘像素保持的效果。
（2）图像拼接技术。无人机拍摄过程中，摄像机的分辨率是很低的，因此需要拍摄大量图像进行对比分析，以提高图像分辨率。可将各种图像进行拼接，以满足工作中的对图像清晰度的要求。因为实际拍摄过程中存在很多不确定因素，图像拼接技术并不是直接将不同图像的像素拿出来使用，而是根据不同图像的特征，导出像素。然后通过参考一些像素中特征比较大的地方，将重叠的部分选取出来。图像拼接技术会浪费很长时间，且工作效率不高。图像拼接技术很难解决图像旋转后选取重叠区域的问题。此外，图像拼接技术对设备要求很高。
（3）图像识别技术。无人机进行电力线路巡检的线路是通过计算机拍摄的图像找到的传输路线区域，但是拍摄经常会受到自然天气的影响，增加了目标选取的困难程度。
结束语
随着科技的快速发展，高压输电线路中的巡检已采取了更高效、安全的无人机巡检方式。无人机在电力线路巡检方面的使用，降低了成本，提高了工作效率。因此，分析了国内外无人机电力巡线的研究现状，探讨了图像处理在电力巡检中的应用以及受到的影响。
参考文献
[1]钱金菊,韩正伟,易琳,向林,许志海.图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用[J].电子技术与软件工程,2017(15):72-73.
[2]陈舫明,杜雅慧,陈弘.图像处理技术在输电线路直升机智能巡检中的应用[J].浙江电力,2012,31(09):63-66.
[3]仝卫国,苑津莎,李宝树.图像处理技术在直升机巡检输电线路中的应用综述[J].电网技术,2010,34(12):204-208.
论文作者:高宝
论文发表刊物:《中国电业》2019年16期
论文发表时间:2019/12/2
标签：无人机论文; 图像论文; 图像处理论文; 技术论文; 电力线路论文; 工作论文; 电力论文; 《中国电业》2019年16期论文;