CN106547814A - 一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法，通过在无人机输电线路巡检采集的图像文件EXIF区块中加入拍照时无人机定位芯片采集的地理经纬度坐标，并通过解析无人机输电线路巡检采集的图像文件中存储的地理位置坐标信息，与生产台账中输电杆塔的地理坐标信息进行比较分析，实现将以杆塔和线路段为对象的无人机巡检图像的自动归档，为巡检图像数据的进一步分析与应用奠定坚实的基础。

Description

一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法

技术领域

本发明涉及电力设备状态监测与故障诊断技术领域，尤其涉及一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法。

背景技术

近年来，无人机已在电力行业的架空输电线路巡检中得到应用。国家能源局颁布了DL/T 1482-2015《架空输电线路无人机巡检作业技术导则》、南方电网公司发布了《架空输电线路机巡光电吊舱技术规范(试行)》、国家电网公司发布了Q/GDW 11383-2015《架空输电线路无人机巡检系统配置导则》，对无人机巡检系统进行了规范。这些标准规范的推广应用，为无人机技术在输电线路巡检中的广泛运用提供了支持。其中，南方电网公司仅在2014年至2015年，多旋翼无人机累计巡检5776架次，发现缺陷/故障点2126处；可见利用无人机开展线路验收、特巡、故障点查找等工作，能够收到良好效果。

随着无人机的广泛应用，无人机输电线路巡检采集的图像数据也随之剧增。由于图像数据的存储压缩技术的限制，巡检图像数据量非常大，数据文件的存储未能实现结构化存储，这限制了对巡检图像数据的进一步过滤、分析与处理，以及与设备检修业务的贯通。一方面，无人机只是进行不同角度与速度的观测，但在影像水平纠正、Wallis滤波、特征点提取及密集匹配等方面仍有技术瓶颈，并未真正达到线路运维千里眼的目标。另一方面，目前的无人机地面站等部分只能算是用于存储的“脑细胞”，还无法实现大脑“分析与决策”的功能。机载设备的操作甚至基本的飞行动作都需要无人机驾驶员的把握。由此来看，距离有效实现“无人机”巡检，还有一定的距离。人工巡视方法简单，但效率较低，周期较长；固定翼或多旋翼无人机巡检拍摄的影像，由于数据量较大且均需人工进行判别，工作量较大，且受制于拍摄角度、视频像素等因素，通过二维影像人工难以准确的判断出线路走廊下方树木高度、树线距离等定量的参数，如果搭载高清的激光扫描的摄像头，其昂贵的价格也不适合大规模推广。

鉴于上述情况，业界非常需要将输电线路无人机巡检的图像数据自动进行结构化归档，并支持对巡检数据的分析与应用的有效方法。然而，国内针对无人机巡检进行监控的系统很少，所提出的各种方法，主要针对单个或多个巡检的无人机进行集中监控，或是侧重基于GIS的无人机巡检的任务调度管理，并没有针对巡检采集的图像数据的归档处理提出有效的解决方案。

申请号为201410083993.3，名称为《基于GIS的无人机电力线路巡检集中调度系统》的中国专利，提供一种基于GIS的无人机电力线路巡检集中调度系统及方法，考虑巡检现场状态信息、设备信息和人员信息等要素，通过调度终端对巡检的设备、人员、时间和线路进行调度，在有限的资源条件下，尽可能完成更多的巡检任务，提高无人机巡检效率，改善无人机巡检的可靠性和安全性，降低无人机巡检成本。

申请号为201020519831.7，名称为《无人机实时定位监控管理系统》的中国专利，将无人机的GPS定位信息通过无线通信实时上传到监控系统，对多个无人机进行定位监控。该系统的监控只针对无人机的GPS信息，无法对无人机实时的飞行状态信息进行有效监控，也没有在电力系统中应用。

现有的技术将无人机的GPS定位信息通过无线通信实时上传到监控系统，对多个无人机进行定位监控。该系统的监控只针对无人机的GPS信息，无法对无人机实时的飞行巡视采集的图像信息进行有效归档分类，也没有在电力系统巡检业务中应用。

有些技术通过地面控制站实现对无人机巡线数据的实时监控，并将巡检的图像信息通过3G通道上传到互联网中，仅能实现对图像的远程监控，并没有对巡检的结果数据进行后续的自动化处理，特别是监控系统与无人机之间只能进行一对一监控，无法实现同时对多个无人机巡检采集信息的有效分类，造成数据利用效率很低，数据业务价值未能展示出来。

综上所述，现有对无人机巡检的监控图像信息采集与归档方法，其效果并不理想，尚有很多问题需要解决，如不能通过对人工拍摄或机载的普通相机拍摄的照片或视频影像的自动归档分析而判断是否存在导线断股、绝缘子破损、树线距离、覆冰厚度、弧垂变化等人工难以识别的线路缺陷和通道障碍，也不能够根据预置的报告模板，自动生成线路隐患信息列表，从而为线路的运维检修提供第一时间的预警信息。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术上的缺陷，提供一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：巡检图像信息生成；

无人机在巡检输电线路过程中，当每次需要拍照时，先获取定位芯片的地理经纬度坐标，然后将所述经纬度坐标信息加入到所拍图像文件中；

S2：将巡检图像与输电设备进行匹配；

分别获取无人机巡检图像及其EXIF信息和电力生产设备台账中的杆塔坐标信息，根据经纬度坐标的偏差范围将巡检图像与杆塔/线路段进行匹配；

S3：将巡检图像归档；

在完成巡检图像与输电设备匹配的基础上，更改巡检图像文件名，将解析的巡检图像EXIF信息、匹配的输电设备ID和名称、巡检图像文件保存路径统一保存到关系数据库中，并以拍摄时间、设备ID、无人机编号作为巡检图像文件的索引主键。

优选的，步骤S1中的拍照使用的是数码照相机。

优选的，步骤S1中获取无人机巡检图像及其EXIF信息的方式为通过SD卡或者无线通信方式。

优选的，步骤S2中所述匹配的具体方法为：

S21：将巡检图像与杆塔进行匹配；

若巡检图像的经纬度坐标与杆塔的经纬度坐标的偏差小于一固定数值，则将该巡检图像与该杆塔进行匹配。如果有多个杆塔符合匹配条件，则将该巡检图像与坐标偏差最小的杆塔进行匹配；

S22：将巡检图像与线路段进行匹配；

若巡检图像不符合杆塔匹配条件，巡检图像的经度坐标在两杆塔的经度坐标之间且巡检图像的纬度坐标与杆塔的纬度坐标偏差小于一常数，或者巡检图像的纬度坐标在两杆塔的纬度坐标之间且巡检图像的经度坐标与杆塔的经度坐标偏差小于一限定值，则将该巡检图像与两杆塔之间的线路段进行匹配。

优选的，所述固定数值、常数和限定值均是根据实际情况进行取值。

优选的，步骤S2中所述巡检图像文件名更改为“拍摄时间+设备名称+无人机编号”的形式。

和现有技术相比，本发明产生的有益效果在于：首先，在无人机输电线路巡检采集的图像文件EXIF区块中增补了无人机拍照时由定位芯片所采集的地理经纬度坐标；其次，解析无人机输电线路巡检采集的图像文件中存储的地理位置坐标信息；再次，在比较分析输电杆塔的地理坐标信息后创造性地实现了以杆塔和线路段为对象的无人机巡检图像的自动归档，进而为进一步分析与应用巡检图像数据奠定了坚实的基础。此外，其在实际工程应用中的具体衍生优势还体现在以下两点：

1)率先拓展了基于GIS平台的输电线路隐患图像识别及管控的效果，克服了有效识别分析线路机巡的结构化图片(或视频影像)中承载导线断股、树线距离、导线弧垂等关键难题，达到了在二维或三维的GIS平台上直观显示预警信息的目的。

2)开创了机巡过程中影像与线路段及其杆塔智能匹配分析的方法，突破了针对当前图像结构化预处理时噪声过滤的技术瓶颈，避免巡线图像中的各种噪声和图像质量恶化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，

其中：

图1是本发明提出的无人机巡检图像的结构化自动归档方法的流程图；

图2是本发明提出的无人机巡检图像信息生成的结构示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法，包括以下步骤：

S1：巡检图像信息生成；

目前，数码相机都支持拍摄的照片输出EXIF信息。EXIF信息可以附加于JPEG、TIFF、RIFF等文件之中，记录数码照片的属性信息和拍摄数据。无人机在巡检输电线路过程中，当每次需要拍照时，先获取定位芯片的地理经纬度坐标，然后将所述经纬度坐标信息加入到所拍图像文件中。巡检图像信息生成的过程图2所示；

生成的巡检图像的EXIF信息如下的例子所示：

上例显示的坐标信息需要转换为经纬度坐标，如下所示：

112.971666666667#lat 21.964166666667#long

S2：将巡检图像与输电设备进行匹配；

通过SD卡或者其他无线通信方式获取到无人机巡检图像及其EXIF信息，并获取到电力生产设备台账中的杆塔坐标信息，根据经纬度坐标的偏差范围将巡检图像与杆塔/线路段进行匹配。

假设某个无人机巡检图像Photo_i的经纬度坐标为(lat_p,i,long_p,i)，输电线路某相邻两杆塔Tower_j、Tower_k的经纬度坐标分别为(lat_t,j,long_t,j)，(lat_t,k,long_t,k)；

S21：将巡检图像与杆塔进行匹配；

若巡检图像的经纬度坐标与杆塔的经纬度坐标的偏差小于一固定数值，则将该巡检图像与该杆塔进行匹配。如果有多个杆塔符合匹配条件，则将该巡检图像与坐标偏差最小的杆塔进行匹配；比如，若|lat_p,i,-lat_t,j|<δ₁且|long_p,i,-long_t,j|<δ₂，则将巡检图像Photo_i与杆塔Tower_j进行匹配。其中，δ₁、δ₂分别为允许的纬度、经度偏差值，一般根据实际情况进行取值。

S22：将巡检图像与线路段进行匹配；

若巡检图像不符合杆塔匹配条件，巡检图像的经度坐标在两杆塔的经度坐标之间且巡检图像的纬度坐标与杆塔的纬度坐标偏差小于一常数，或者巡检图像的纬度坐标在两杆塔的纬度坐标之间且巡检图像的经度坐标与杆塔的经度坐标偏差小于一限定值，则将该巡检图像与两杆塔之间的线路段进行匹配。比如，若巡检图像Photo_i的经纬度坐标满足以下条件：

(lat_p,i,-lat_t,j)*(lat_p,i,-lat_t,k)<0且|long_p,i,-long_t,j|*|long_p,i,-long_t,k|<δ₃

或者

(long_p,i,-long_t,j)*(long_p,i,-long_t,k)<0且|lat_p,i,-lat_t,j|*|lat_p,i,-lat_t,k|<δ₄

则将巡检图像Photo_i与杆塔Tower_j、Tower_k之间的线路段进行匹配。其中，δ3、δ4分别为允许的纬度、经度偏差值，一般根据实际情况进行取值。

S3：将巡检图像归档；

在完成巡检图像与输电设备匹配的基础上，更改巡检图像文件名，将解析的巡检图像EXIF信息、匹配的输电设备ID和名称、巡检图像文件保存路径统一保存到关系数据库中，并以拍摄时间、设备ID、无人机编号作为巡检图像文件的索引主键。本实施例中，巡检图像文件名更改为“拍摄时间+设备名称+无人机编号”的形式。

基于上述方法，通过开发软件系统，可实现无人机巡检图像的结构化自动归档，为巡检图像数据的进一步分析与应用奠定了基础。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：巡检图像信息生成；

无人机在巡检输电线路过程中，当每次需要拍照时，先获取定位芯片的地理经纬度坐标，然后将所述经纬度坐标信息加入到所拍图像文件中；

S2：将巡检图像与输电设备进行匹配；

分别获取无人机巡检图像及其EXIF信息和电力生产设备台账中的杆塔坐标信息，根据经纬度坐标的偏差范围将巡检图像与杆塔/线路段进行匹配；

S3：将巡检图像归档；

在完成巡检图像与输电设备匹配的基础上，更改巡检图像文件名，将解析的巡检图像EXIF信息、匹配的输电设备ID和名称、巡检图像文件保存路径统一保存到关系数据库中，并以拍摄时间、设备ID、无人机编号作为巡检图像文件的索引主键。

2.根据权利要求1所述的一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法，其特征在于，步骤S1中的拍照使用的是数码照相机。

3.根据权利要求1所述的一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法，其特征在于，步骤S2中获取无人机巡检图像及其EXIF信息的方式为通过SD卡或者无线通信方式。

4.根据权利要求1所述的一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法，其特征在于，步骤S2中所述匹配的具体方法为：

S21：将巡检图像与杆塔进行匹配；

若巡检图像的经纬度坐标与杆塔的经纬度坐标的偏差小于一固定数值，则将该巡检图像与该杆塔进行匹配；如果有多个杆塔符合匹配条件，则将该巡检图像与坐标偏差最小的杆塔进行匹配；

S22：将巡检图像与线路段进行匹配；

若巡检图像不符合杆塔匹配条件，巡检图像的经度坐标在两杆塔的经度坐标之间且巡检图像的纬度坐标与杆塔的纬度坐标偏差小于一常数，或者巡检图像的纬度坐标在两杆塔的纬度坐标之间且巡检图像的经度坐标与杆塔的经度坐标偏差小于一限定值，则将该巡检图像与两杆塔之间的线路段进行匹配。

5.根据权利要求4所述的一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法，其特征在于，所述固定数值、常数和限定值均是根据实际情况进行取值。

6.根据权利要求1所述的一种输电线路无人机巡检图像的结构化自动归档方法，其特征在于，步骤S2中所述巡检图像文件名更改为“拍摄时间+设备名称+无人机编号”的形式。