(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211137811.7 (22)申请日 2022.09.19 (71)申请人 国网天津市电力公司 地址 300010 天津市河北区五经路39号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 常安　南杰胤　文清丰　殷军　 周文涛　胡青波　李学刚　王松波　 姜明席　于妍　陈振辉　李隆基　 郭威　金岩　刘宇浩　何潇　 顾钰颖　梁艳红　丁丹阳　臧博琦　 王泽跃　李海瑞　杨红永　 (74)专利代理 机构 天津才智专利商标代理有限 公司 12108 专利代理师 庞学欣(51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于图像分割的输电线路导线特征提 取方法 (57)摘要 一种基于图像分割的输电线路导线特征提 取方法。 其包括使用图像分割模 型对图像中导线 部分进行粗 分割； 利用局部阈值法进一步处理获 取输电导线关键点， 得到输电导线关键点图； 获 取输电导线关键点扩充区域， 确定输电导线关键 点的主方向； 获取输电导线关键点特征提取区 域， 利用输电导线特征提取算法得到图像的导线 特征等步骤。 本发明通过图像分割模 型和局部阈 值法获取输电线路可视化监拍设备拍摄的图像 中的输电导线关键点并进行提取， 不仅能提取到 输电导线的角点等变化剧烈的点， 还能够提取到 输电导线中变化比较平缓的点。 而后续的输电导 线关键点的主方向的主要作用是通过对输电导 线关键点的方向判断来减少由于拍摄视角旋转 带来的误差 。 权利要求书4页 说明书9页 附图3页 CN 115439659 A 2022.12.06 CN 115439659 A 1.一种基于 图像分割的输电线路导线特征提取方法， 其特征在于： 所述基于图像分割 的输电线路导线特 征提取方法包括按顺序进行的下列步骤： 1)使用图像分割模型对输电线路可视化监拍设备拍摄的图像中导线部分进行粗分割， 获取粗分割后的输电导线图像； 2)利用局部阈值法对上述粗分割后的输电导线图像进行进一步处理获取输电导线关 键点， 同时在输电线路可视化监拍设备拍摄的图像中将除输电导线关键点以外的像素点数 值全设为0， 得到 输电导线关键点图； 3)在输电导线关键点图中以单条输电线路的输电导线关键点为中心， 获取输电导线关 键点扩充区域， 然后计算输电导线关键点扩充区域内梯度直方矩阵， 并将梯度直方矩阵进 行平滑处理， 然后利用关键点主方向确定方法通过平滑处理后的梯度直方矩阵确定出输电 导线关键点的主方向； 4)在输电导线关键点图中以单条输电线路的输电导线关键点为中心， 获取输电导线关 键点特征提取区域， 然后借助于上述输电导线关键点的主方向,利用输电导线特征提取算 法从输电导线关键点特征提取区域中提取出每个1*4*4*8大小的输电导线关键点特征， 对 所有提取到的输电导线关键点特 征进行合并， 最后得到图像的导线特 征。 2.根据权利要求1所述的基于图像分割的输电线路导线特征提取方法， 其特征在于： 在 步骤1)中， 所述输电线路可视化监拍设备即现有输电线路杆塔安装的能够获取到可视化图 像的监控设备， 包括夜视摄 像头、 可见光相机和录像设备； 所述输电线路可视化监拍设备拍摄 的图像为一个1944*2592*3 的矩阵， 其中1944为该 图像的横向像素数 目， 2592为该图像的纵向像素数目， 3为该图像的三个通道， 分别代表该 像素中红R、 绿G、 蓝B三个颜色的数值， 该 数值范围为0 ‑255， 每个像素都有这 三个颜色数值； 所述图像分割模型采用包括Deepl abV3+、 CPS和U2PL在内的深度神经网络模型， 训练该 模型的数据中包 含输电导线这个 类别； 所述粗分割是将输电线路可视化监拍设备拍摄的图像作为图像分割模型的输入， 利用 图像分割模型对图像进行分割， 该图像分割模型会给输入图像的每一个像素点赋予一个类 别标签来说明该像素点的类别， 如果该像素点类别为输电导线， 则保留该像素值， 其他类别 的像素值赋值 为0， 这样就得到粗分割后的输电导线图像。 3.根据权利要求1所述的基于图像分割的输电线路导线特征提取方法， 其特征在于： 在 步骤2)中， 所述利用局部阈值法对上述粗分割后的输电导线图像进 行进一步处理获取输电 导线关键点的方法是： 首先对粗分割后的输电导线图像的第二通道数值进 行从小到大的排 序， 获得排序后第二通道数值， 然后使用排序后第二通道数值获取局部阈值， 局部阈值 获取 方式为取排序后第二通道数值的最后10个数值的平均数减去排序后第二通道数值中前10 个数值的平均数之差再乘以0.78； 最后保留大于局部阈值的像素点作为输电导线关键点； 所述输电导线关键点图是所有输电导线关键点的第二通道数值的集合， 表示为1944* 2592*1的矩阵， 在该矩阵中非输电导线关键点坐标的元素数值为0， 其他数值为输电导线关 键点的第二 通道数值。 4.根据权利要求1所述的基于图像分割的输电线路导线特征提取方法， 其特征在于： 在 步骤3)中， 所述输电导线关键点扩充区域是以单条输电线路的输电导线关键点为中心， 向 上下左右各扩充3个格的图像区域， 如果输电导线关键点扩充区域范围超出输电导线关键权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115439659 A 2点图， 则去除超出部分； 所述计算输电导线关键点扩充区域内梯度直方矩阵是对每一个输电导线关键点的梯 度直方矩阵进行计算， 即每一个输电导线关键点都有一个大小为1*36的梯度直方矩阵， 其 意义为将360度均匀分为36个部分， 分别是0 ‑10度， 10‑20度······ 350‑360度， 这样 梯度直方矩阵的每一个元素都代表每一个度数范围内的梯度累加值， 然后选取输电导线关 键点扩充区域中每个像素点的梯度和梯度方向， 加到对应角度的梯度直方矩阵元素上， 其 中输电导线关键点扩充区域中每 个像素点的梯度和梯度方向的计算公式如下： θ ＝tan‑1((M[x+1,y] ‑M[x‑1,y])÷(M[x,y+1] ‑M[x,y‑1])) 其中G为像素点的梯度， θ为像素点的梯度方向， M为输电导线关键点图矩阵， x， y分别为 输电导线关键点扩充区域中每 个像素点在输电导线关键点图矩阵M中的横纵坐标值； 所述梯度直方矩阵平滑 处理是指对梯度直方矩阵进行遍历， 并对梯度直方矩阵遍历到 的每一个元 素以及其周围元 素进行数据平滑处理， 平滑处理过程如下式所示： g0＝Gs[idx‑1]÷2 g1＝Gs[(idx+1)％3 6]÷2 g2＝Gs[idx‑2]÷2 g3＝Gs[(idx+2)％3 6]÷2 Gs1[idx]＝(6 ×Gs[idx]+g0+g1+g2+g3) ÷8 其中， Gs为梯度 直方矩阵， idx为梯度 直方矩阵Gs的元素下标,Gs1为平滑处理后的梯度 直方矩阵， 在通过改变元素下标idx的数值遍历完梯度直方矩阵Gs中所有元素时即得到平 滑处理后的梯度直方矩阵Gs1； g0为左临元素对下标为idx的平滑处理后的梯度直方矩阵元 素的贡献值， g1为右临元素对 下标为idx的平滑处理后的梯度直方矩阵元素的贡献值， g2为 左间临元素对下标为idx的平滑处理后的梯度直方矩阵元素的贡献值， g3为右间临元素对 下标为idx的平滑处理后的梯度直方矩阵元素的贡献值， 如果idx ‑1和id‑2小于0， 则Gs [idx‑1]， Gs[idx ‑2]表示从梯度直方矩阵Gs反方向取值； (idx+2)％36是为了保证在取值时 矩阵下标始终能够取到 0‑35之间的数值； ％为取余符号； 所述输电导线关键点的主方向确定方法是取平滑处理后的梯度直方矩阵Gs1最大值的 下标为Mi,然后对梯度直方矩阵Gs1中最大值进行处理， 获得输电导线关键点的主方向； 具 体方法如下式所示： Ls＝Gs1[(Mi‑1)％36] Lm＝Gs1[(Mi+1)％3 6] Ll＝Gs1[Mi]+0.5 ×(Lm‑Ls)÷(Lm‑2*Gs1[Mi]+Ls)％3 6 D＝360‑(Ll)×360÷36 其中， D为该输电导线关键点的主方向， Gs1为平滑处理后的梯度直方矩阵， Mi为平滑处 理后的梯度直方矩阵S的最大值下标， ％为取余符号； Ls为输电导线关键点的主方向左 梯度 方向修正值， Lm为输电导线关键点的主 方向右梯度方向修正值， Ll为修正后梯度方向； (Mi ‑ 1)％36和(Mi+1)％3 6是为了保证取值时下 标能够在0‑35之间。 5.根据权利要求1所述的基于图像分割的输电线路导线特征提取方法， 其特征在于： 在 步骤4)中， 所述输电导线关键点特征提取区域是以单条输电线路的输电导线关键点为中权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115439659 A 3