对于无人机、直升机采集图像巡检方式,为了实现对输电线路净距的快速测量、障碍物自动辨识和安全告警,研究基于特征提取和双目图像测距的输电线路巡检图像处理方法。首先,采用极线纠正、半全局匹配(semi global matching,SGM)算法实现...对于无人机、直升机采集图像巡检方式,为了实现对输电线路净距的快速测量、障碍物自动辨识和安全告警,研究基于特征提取和双目图像测距的输电线路巡检图像处理方法。首先,采用极线纠正、半全局匹配(semi global matching,SGM)算法实现图像像素点的畸变纠正及同名点匹配;然后,采用Sobel边缘检测算子、特征点匹配及链码搜索的方式对采集的图像信息进行处理;接着,利用双目成像模型求取边缘点三维坐标,按照被跨越物与输电线路的位置关系实现相应测距;最后,结合架空线路净距标准发布安全告警。算例测试表明,所提方法具有较好的测距精度,满足输电线路弧垂和交叉跨越净距识别需求,有助于提升线路运维自动化水平。展开更多
基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60603029)江苏省自然科学基金(the Natural Sci-ence Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No.BK2005009)。
文摘对于无人机、直升机采集图像巡检方式,为了实现对输电线路净距的快速测量、障碍物自动辨识和安全告警,研究基于特征提取和双目图像测距的输电线路巡检图像处理方法。首先,采用极线纠正、半全局匹配(semi global matching,SGM)算法实现图像像素点的畸变纠正及同名点匹配;然后,采用Sobel边缘检测算子、特征点匹配及链码搜索的方式对采集的图像信息进行处理;接着,利用双目成像模型求取边缘点三维坐标,按照被跨越物与输电线路的位置关系实现相应测距;最后,结合架空线路净距标准发布安全告警。算例测试表明,所提方法具有较好的测距精度,满足输电线路弧垂和交叉跨越净距识别需求,有助于提升线路运维自动化水平。
