2023年7月26日发(作者：)

无人机电力线路巡检中图像处理技术应用

摘要：当前，在高压输电线路巡检中，常用的方法之一是利用无人机进行线路巡线。研究和处理无人机航拍收集的通道图像，能及时发现线路器件是否存在问题。采用图像处理技术能有效解决人工处理效率低、误差率高等问题，在无人机电力线路巡检领域具有广阔的发展前景。

关键词：无人机；电力线路巡检；图像处理技术；应用

高效、安全的无人机电力巡线已成为高压输电线路巡检的一种重要方式。通过对无人机航拍采集的通道图像进行分析处理，可发现线路部件是否存在缺陷。图像处理技术可突破海量图像处理的技术瓶颈，替代人工对图像的观察检测，降低人为造成的误检率，在无人机电力巡检中具有良好的应用前景。

一、无人机在电力线路巡检中的优势

无人机技术的诞生最早用于军事侦察领域，因此在无人机技术诞生之初，其主要应用方向是图像识别及处理。随着无人机技术的逐步成熟，其应用也逐步向民用领域开放，特别是在地域广、地形复杂、高海拔的工程建设领域，无人机具备广泛的用途。其在电力线路巡检中，也具备较大的技术应用优势。

首先，传统的电力线路巡检采用的是人工检查方式，由于电力线路分布地域广，采用人工巡查方式增加了线路巡查的执行成本，同时巡查效率受人为因素影响大，采用无人机进行线路巡查，可有效提升线路的故障巡查效率，减少线路运行维护中的人工成本。

其次，传统电力线路巡查，在发现故障和处理故障时，往往依靠巡查人员的工作经验，由于部分线路所在区域地形复杂，人员及检测设备到达有一定困难，采用无人机巡检，可有效解决地形不利的问题。 最后，无人机巡检电力线路时，可通过大数据平台对故障点的实际情况及故障原因做出有效判断，通过实时图像数据处理，提前做出具有针对性的故障排除措施，提高电力线路巡检及维护效率。

二、无人机巡检系统的主要功能

无人机巡检系统由无人机、信息采集设备、通信设备、地面四部分组成。利用无人机进行线路巡视主要是通过人工操作来对无人机的飞行、停留进行控制，然后通过无人机设备中所带有的图像处理技术进行拍照，也就是信息采集，最后通过通信设备将收集到的信息传送到工作站，最终将信息输出。图像处理技术在无人机巡检中主要是对绝缘子、引流线、导线及杆塔进行检查。地面工作在调控无人机运行、拍照、保证通信等方面发挥着重要作用。其中远程操控和最后确保信息的传输是关键。整体来看，这四部分不可缺少，对无人机巡检电力线路发挥着重要作用。

三、图像处理技术遇到的问题

1、光学形成的像差。无人机在巡检中利用拍摄来达到巡检目的，拍摄成像中，远轴区产生的是实际像，近轴区产生的是理想像，二者成像存在一定偏差，进而影响最后的图像质量，导致检测准确性降低。辐射失真会对检测成像产生一定影响。拍摄中利用传感器观测目标或在能量辐射中出现辐射失真，都会影响遥感器的解读能力。

2、机械振动会影响拍摄。无人机在飞行拍摄时，成像系统会受到无人机运动和拍摄姿态的影响，导致成像模糊。因无人机在飞行中会有不一样姿态，再加上遥感器的不同，会导致无人机在检测时图像失真扭曲，即几何失真。此外，噪声会导致无人机在拍摄时受到信号干扰。若在无人机拍摄图像中出现椒盐噪声或高斯噪声，则这些噪声会极大地影响拍摄结果。

3、四季变化。太阳光照及场景的复杂程度也影响无人机巡检，变化的自然景象会使无人机拍摄的成像背景变得更加复杂。让无人机在复杂场景下选取并识别拍摄目标非常困难。 四、图像处理在电力巡检中的应用

1、图像的预处理。就侵扰元素的影响，联系图像处理在电力巡检中的运用，要对无人机采集到的图像展开相应的一些处理工作，如此有助于提升电力巡检后续图像检测的精确性、高效性。主要有以下方式：图像亮度调整，因不同目标亮度所造成的感觉不同，拍摄图像的亮度不论是太亮还是太暗，都会让计算机甄别难度提升。因此亮度调整极为重要。对此，可将其转换到HSL颜色空间调整，这是最直观的方法，不过效率性偏低。HSL颜色空间带有L分量以表亮度，直接调试就可以，不过因电脑屏幕的特征，多数图像在RGB色彩空间被拆析，因此要进行转换以便做后续处理。也可使用线性调整方式调整像素值，如此可更为清楚的呈现出巡检中想要凸显的物体，另外还可进行曲线调整。上述方法都存在一个问题，即图像亮度变化不会进行分层处理，所以区域中有不同的明暗性，因此对图像层总体的调整也十分有必要。

2、图像对比度调整。即在确保平均亮度不改变前提下，调大或调小亮点和暗点的差异。另外，除掉雨、雾背景。若遇雾霾、阴雨天气等，可见度较往日低许多。除掉图像里遮挡真实物体的雾或雨，来复原真实背景讯息很关键。自图像类型看，有两类方法，即单帧图像、视频图像去雾法。

3、图像拼接。由于只是无人直升机携带摄像机,其分辨率有限,因此无法获取较大范围的场景,但图像分辨率较低,无法获取较大场景的照片,在此基础上提升图像分辨率,为克服这一问题,可通过图像拼接方式来满足实际需求。由于拍摄过程中环境复杂,因此缺乏相应算法来解决图像匹配相应问题。基于相似判断标准可将图像匹配分为两种,分别是基于轮廓特征模型匹配及基于频域图像匹配特征方法,无法直接运用于图像像素值,而从图像特征导出像素,获取具有特征的参考值,匹配图像叠加特征区域,这种拼接算法具有较强的鲁棒性能。

4、图像识别。其是图像处理的关键所在，在传输电路时，计算机可根据拍摄区域传递的信息继续一定的分析，若天气较恶劣，则拍摄中信号会受一定的干扰，提取目标对象就会出现较大难度。这种情况下，需通过对图像进行处理后再进行图像的识别，如可应用Adaboost进行相应的计算，这种计算方式将会让图像具有良好的视觉效果，具有一定的实用性，这种方法计算速度快，并能有效克服检测速度的难题，从而有效的对电力线路进行相应检测。

五、无人机图像处理技术的应用前景

通过上述分析可看出，无人机图像处理技术需很多前沿科技的支持，而这些科技的加入会有效提升无人机图像处理技术的工作效率。可提高无人机拍摄中的稳定性和清晰度，以及传输中的准确度，这些都非常关键。在电力线路的巡检中，要求无人机利用图像处理技术进行拍摄的过程一定要清晰、无误，确保图片的可识别性。因此，随着科技的发展与成熟，图像处理技术与无人机相结合，在电力线路的巡检中将会发挥更强大的优势，同时这一技术也将会更好地运用到其他领悟中。例如，无人机的自主导航功能，开启后会解放人力，从而避免人工操作中的失误，从而降低电力巡检效率。在输电线路中自主选定位置进行查找可直接检测线路中的问题。另外，在信息传输中也应改进。如可设计多种通信渠道进行信息的反馈，避免一种信息传递方式的低效率。

总之，若高压输电线路发生故障，造成大面积停电，会给人们的生活工作造成诸多不便。为充分保障电力系统的稳定性、安全性，及时发现潜在故障与异常状况，必须重视日常电力线路巡检工作。无人机电力线路巡检工作中，利用无人机进行电路巡检已逐渐发展为一种常用手段。无人机电力线路巡检工作中，应用图像处理技术已成为未来自动化电路巡检的发展趋势。

参考文献：

[1]钱金菊.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).

[2]张洁.图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用[J].数字技术与应用,2019(06).