方蘇， 李立學， 鄭益慧， 王昕， 于建友， 楊景波

(1.上海交通大學 電工與電子技術中心，上海 200240；2. 國網(wǎng)吉林省電力公司白山供電公司，吉林 白山 134300)

基于激光測距成像和圖像處理的輸電線路防護技術

方蘇1， 李立學1， 鄭益慧1， 王昕1， 于建友2， 楊景波2

(1.上海交通大學 電工與電子技術中心，上海 200240；2. 國網(wǎng)吉林省電力公司白山供電公司，吉林 白山 134300)

針對目前輸電線路防外力破壞自動化水平不高的現(xiàn)狀，考慮激光掃描成像的特點，結合圖像直線特征提取和空間轉換，以及樣本匹配理論，提出了一種在參數(shù)空間內的危險目標自動識別方法。通過脈沖飛行時間法來掃描獲取目標各點的空間位置數(shù)據(jù)，并將原始數(shù)據(jù)映射為一幅灰度圖像，將灰度圖像進行圖像處理，包括二值化、去噪、邊緣檢測，最終通過Hough變換提取出圖像中的直線特征，在參數(shù)空間中，提出了判斷圖像間相似性的度量函數(shù)，并建立了目標圖像與危險目標數(shù)據(jù)庫的匹配函數(shù)，從而實現(xiàn)輸電線下方危險目標的自動識別，防止輸電線路遭受外力破壞。實驗結果顯示，能順利檢測到危險目標且不會發(fā)生誤報，是一種可行的檢測輸電線路中危險目標的方法。

輸電線； 激光測距； 外力破壞； 脈沖法； 圖像處理； 相似度

Abstract: Under consideration of low level automatic protection of transmission lines against external damage, characteristics of laser scan-imaging, linear image feature extraction and spatial switching, as well as sample matching theory, this paper presents an automatic recognition method for dangerous targets in parameter space, whereby spatial positional data of target points are obtained by scanning in the pulse flight time method and then the original data are mapped into a grayscale image. After image processing, including binarization, denoising and edge detection, we use Hough Transform to extract linear features of the image. For parameter space, we propose a metric function for judging similarity between images, and establish a matching function between target image and dangerous target database, thus realizing automatic recognition of dangerous targets under transmission lines to prevent external damage of these lines. Experimental results show that this approach can detect dangerous targets successfully without generating false alarm, and it is a feasible method for detecting dangerous targets on transmission lines.

Keywords: transmission line； laser ranging； external damage； pulse method； image processing；similarity

0 引 言

隨著電力工業(yè)的迅速發(fā)展，輸電線路里程不斷增加，運行環(huán)境日趨復雜。輸電線路作為電網(wǎng)運行中最脆弱的一環(huán)，因輸電線路走廊安全距離不夠而造成的線路跳閘事故時有發(fā)生，對輸電線路的安全運行構成了很大的威脅。因此，對運行中的電網(wǎng)進行在線監(jiān)視并自動進行故障診斷顯得尤為重要。

目前，輸電線路防護多采用人工巡視和直升機巡視方法[1]。該方法費時費力，且無法實現(xiàn)自動化監(jiān)測。為此，文獻[2-3]提出將圖像識別技術和遠程數(shù)字視頻監(jiān)控技術相結合，用來檢測絕緣子位置等信息，實現(xiàn)自動化監(jiān)測。但該方法所獲取的圖像僅為二維圖像，損失了深度信息，而深度信息在目標識別中是一個極重要的參量。另一方面，該方法需要持續(xù)傳輸圖片信息，傳輸過程數(shù)據(jù)量過大。因此，文獻[4]提出采用激光雷達掃描成像技術，通過測量激光脈沖從發(fā)射到遇到目標反射回攝像機的時間，來計算得到目標點與攝像機的距離，由此獲得目標物體的深度圖像。并且僅在深度信息超過閾值時才傳輸數(shù)據(jù)，能快速地獲取完整的目標信息。在此基礎上，文獻[5-6]對所獲得的深度圖像進行去噪、二值化及邊緣檢測等圖像處理步驟，文獻[7]通過檢測圖像灰度特征和輪廓特征來進行圖像識別。但該類圖像識別方法仍停留在圖像空間，圖像特征獲取困難。同時當光照條件、拍攝角度發(fā)生改變時，所提取的特征差別較大，無法實現(xiàn)圖像識別和匹配。為此，文獻[8-10]利用Hough變換將圖像中直線特征轉換到參數(shù)空間中點的統(tǒng)計特征，因此可以簡單有效地獲取圖像的直線特征，但無法實現(xiàn)在參數(shù)空間中的圖像匹配。

因此，本文提出了一種基于圖像識別的輸電線路識別和狀態(tài)監(jiān)測方法。該方法首先通過掛在輸電導線上的激光雷達掃描獲取導線下方的深度圖像，然后將所獲取的點云數(shù)據(jù)映射為一幅灰度圖像，再對灰度圖像進行圖像處理，并通過Hough變換將直線特征轉換到參數(shù)空間中進行提取，獲得圖像在參數(shù)空間中的直線特征。然后結合配對樣本T檢測理論，提出了目標圖像與危險目標數(shù)據(jù)庫的匹配算法。該方法利用在參數(shù)空間中判斷圖像間相似性的度量函數(shù)，實現(xiàn)了輸電導線存在外力破壞威脅的危險目標的自動識別。最后通過實驗表明，該方法能自動檢測到輸電導線周圍的危險目標，且不會對無關目標產(chǎn)生響應，該方法能滿足輸電導線防護的實際要求。

1 步驟與方法

1.1 激光雷達測距成像

輸電線路是電網(wǎng)運行中最脆弱的一環(huán)，導線下方生長過高的樹木，超過安全距離的房屋、工程車輛等都有可能導致輸電線路走廊安全距離不夠，造成線路跳閘事故，對輸電線路的安全運行構成了極大的威脅。

為了實時監(jiān)測導線周圍場景，實現(xiàn)輸電線路的防護，本文提出了一種基于圖像識別的輸電線路識別和狀態(tài)監(jiān)測方法，可提升輸電線路巡檢信息的自動化程度及時效性。通過獲取導線周圍場景的圖像，然后通過圖像處理手段對所獲取的圖像進行特征提取來實現(xiàn)自動識別危險目標。

激光雷達測距的基本原理是通過比較成象雷達系統(tǒng)發(fā)射信號與接收信號的時延或相位等方法實現(xiàn)距離測量，激光雷達測距根據(jù)工作方式的不同分為脈沖法和相位法，本文的研究基于脈沖飛行時間法來展開。脈沖飛行時間法即通過測得脈沖信號在空間中的傳播時間來計算波形在空氣中的傳播距離，激光脈沖測距雷達向空間發(fā)射激光脈沖信號，并接收由于碰到物體表面而反射回來的信號，然后測量發(fā)射和接收脈沖的時間差，就可以得到空間物體的距離。

通過激光脈沖測距法測得輸電導線下方各個點的深度信息，在獲得被測目標足夠多的點的數(shù)據(jù)后，形成點云，將原始數(shù)據(jù)映射到笛卡爾坐標系中，轉化為一幅三維深度圖像。

1.2 數(shù)字圖像處理

1.2.1圖像邊緣檢測

圖1 圖像邊緣檢測原理

基于圖像處理進行輸電線路的安全防護，首要的任務就是從所測得的圖像中對目標物進行特征提取與識別。圖像識別過程中，圖像的邊緣形狀等信息的提取極為重要，邊緣定義為圖像局部特征的不連續(xù)性，比如灰度級、紋理、顏色的突變等。邊緣信息包含方向和變化幅度兩個特征。在沿著邊緣的方向，灰度變化緩慢，垂直于邊緣的方向灰度變化劇烈。因此，在邊緣上，灰度的一階導數(shù)幅值較大，二階導數(shù)在邊緣處為0，且其左右分別為一正一負的兩個峰。如圖1所示。

圖像邊緣檢測算子是基于圖像邊緣的突變性質來檢測邊緣的。一類是一階導數(shù)邊緣檢測算子，在處理數(shù)字圖像時，直接以圖像的一階差分代替圖像的導數(shù)；另一類為二階邊緣檢測算子，通過找到二階導數(shù)為零，且左右各有正負峰的像素點來定義邊緣，該類算子包括Laplace算子、Canny算子等。

二維函數(shù)的二階導數(shù)定義是：

2f(x,y)=f(x,y)+f(x,y)

(1)

用差分代替二階偏導時，Laplace算子可表示如下：

2f(x,y)=f(x+1,y)+f(x-1,y)+
f(x,y+1)+f(x,y-1)-4f(x,y)

(2)

1.2.2參數(shù)空間中的圖像特征提取

在輸電導線自動檢測過程中，為了實現(xiàn)圖像自動識別，必須提取危險目標圖像的特征并建立特征空間，這些特征包括圖像的輪廓、直線、灰度分布等信息。在輸電線路防護的過程中，危險目標主要有過高的樹木、車輛、桿塔等，這些危險目標大都包含了特定的直線特征，且同類危險物的直線特征具有相關性，因此提出通過直線特征的匹配來實現(xiàn)危險目標的識別和歸類。

在圖像空間直接進行特征提取比較困難，且無法對特征進行數(shù)學描述。Hough變換是一種有效提取目標圖像中直線的方法，Hough變換將圖像空間里的一條直線對應到參數(shù)空間里的一個點，同樣，在參數(shù)空間中相交于一點的直線，其在圖像空間中對應的點都共線。y=k0x+b0對應于參數(shù)空間中的點(k0,b0)，而參數(shù)空間中，經(jīng)過點(k0,b0)的直線對應到圖像空間中的點都共線。由此定義了從圖像空間到參數(shù)空間的一對多映射，通過該變換，將圖像空間中直線的檢測問題，轉化為對參數(shù)空間中點的統(tǒng)計問題。

1.2.3圖像特征匹配

為了建立一個危險識別系統(tǒng)，需要建立一個相似性度量函數(shù)來計算目標圖像與數(shù)據(jù)庫中圖像的相似性。兩幅圖像如果具備相似性，比如直線的數(shù)目和長度等信息，在轉換到參數(shù)空間后則表現(xiàn)為峰值出現(xiàn)的數(shù)目和統(tǒng)計次數(shù)。通過比對參數(shù)空間峰值特征的相似度來判定兩幅圖像的相似性。

在配對樣本T檢測取顯著性水平為0.05，建立假設H0： 樣本經(jīng)過處理后沒有顯著改變。該假設中的處理包括兩次拍攝的圖像中，因為拍攝角度，光線導致兩幅圖像的表現(xiàn)形式差異，將這類因素歸為對樣本的處理。

(3)

(4)

本文通過激光雷達掃描目標獲取原始數(shù)據(jù)，該點云構成一幅深度圖像，然后將該深度圖像映射為一幅灰度圖像，在對灰度圖像進行圖像處理后提取出圖像的直線特征，通過Hough變換將直線特征轉換到參數(shù)空間中，得到參數(shù)空間峰值的樣本，結合配對樣本T檢測理論，提出了在參數(shù)空間中判斷圖像間相似性的度量函數(shù)，并建立了目標圖像與危險目標數(shù)據(jù)庫的匹配算法，實現(xiàn)了自動識別輸電導線存在外力破壞威脅的危險目標。

2 試驗與分析

2.1 原始數(shù)據(jù)獲取和處理

為了獲知導線下方物體與導線之間的位置關系，開發(fā)了一套掛線運行的球形裝置，如圖2所示。在球體內部下方搭載了激光雷達探頭，內置的兩個步進電機控制探頭實現(xiàn)對導線下方空間進行三維掃描，以探頭為原點建立球坐標系?；诿}沖法測距原理，測得每個點脈沖飛行時間及水平面內、垂面內的角度，即可得到各個點的空間坐標。將所測點的坐標數(shù)據(jù)，通過4G無線網(wǎng)絡傳輸至計算機，最后通過對原始的點云數(shù)據(jù)進行拼合，即可得到導線下方空間的深度圖像。

圖2 激光雷達測距裝置實物圖

2.2 特征提取與匹配

圖3 Hough變換后參數(shù)空間表現(xiàn)

在通過Laplace算子檢測到灰度圖像邊緣特征后，基于本文1.2.2中的Hough變換理論，對所獲取的深度圖像進行邊緣檢測，并作Hough變換，得到其圖像特征在參數(shù)空間的表現(xiàn)如圖3a所示，圖中出現(xiàn)了若干比較明顯的峰，圖3b所示是統(tǒng)計峰值在參數(shù)空間中的分布。

在對常見危險物塔吊進行掃描后獲取圖像，對該圖像進行預處理，再通過Hough變換提取其在參數(shù)空間內峰值的分布數(shù)據(jù)，在參數(shù)空間取其最大的五個峰值，峰值點的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下表，并將該樣本數(shù)據(jù)p1(ρi,θi,ni)作為危險目標數(shù)據(jù)庫P的元素之一。在不同時間段和地點，對導線下方的兩座塔吊進行掃描，獲取的樣本數(shù)據(jù)如表1所示，將塔吊1作為危險目標數(shù)據(jù)庫的元素，將塔吊2作為待檢測目標與P進行配對樣本檢測，檢測結果顯示塔吊1與塔吊2待測樣本具備相似性，且塔吊2與其他元素不具備相似性，與人工肉眼的觀察判斷結果一致，該結果顯示本方法能自動檢測到危險目標且能自動識別危險目標的類型，能很好的完成危險目標的自動識別和預警，提高了輸電線路防外力破壞的時效性和自動化程度。

表1 塔吊樣本在參數(shù)空間的數(shù)據(jù)

注：表1中，ρ為球坐標半徑，單位是毫米；θ為球坐標角度，單位是度；n為參數(shù)空間峰值的統(tǒng)計次數(shù)。

同樣，過高房屋、過高樹木和工程車等作為威脅輸電導線安全運行的危險目標，對該幾類目標進行了掃描，獲取其深度圖像，并獲取了其在參數(shù)空間統(tǒng)計峰值的分布數(shù)據(jù)pi(ρj,θj,nj)，補充到危險目標數(shù)據(jù)庫P中，做了多組實驗對本方法進行驗證，實驗結果表明，該系統(tǒng)能很好的對輸電導線周圍的危險目標進行掃描和自動識別，能有效的防止輸電線路遭受外力破壞。

3 結束語

本文提出的基于激光掃描成像和圖像處理的輸電線路放外力破壞的方法，通過掃描獲取導線周圍目標上足夠多點的位置信息，并映射為一幅完整的灰度圖像，通過基于Hough變換的圖像特征提取得到了圖像的直線特征。將直線特征轉換到參數(shù)空間后，提出了判斷圖像間相似性的度量函數(shù)，并建立了目標圖像與危險目標數(shù)據(jù)庫的匹配函數(shù)，通過對比試驗測試，包含危險目標的掃描圖片能順利被該匹配函數(shù)檢測到，在圖片中無相關目標時匹配系統(tǒng)未作出反應，證明本文提出的危險目標識別方法切實可行，能順利檢測到危險目標而且?guī)缀醪粫l(fā)生誤報，很好地解決了目前輸電導線在防外力破壞方面無法實現(xiàn)自動化的問題，具備很大的應用前景。

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Protection Technology for Transmission Lines Based on Laser Range Imaging and Image Processing

Fang Su1, Li Lixue1, Zheng Yihui1, Wang Xin1, Yu Jianyou2, Yang Jingbo2

(1.Center of Electrical & Electronic Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China; 2. Baishan Power Supply Co., State Grid Jilin Electric Power Co. Ltd., Baishan Jilin 134300, China)

10.3969/j.issn.1000-3886.2017.03.003

TM764.2

A

1000-3886(2017)03-0006-03

定稿日期: 2016-10-08

國家自然科學基金重點項目(61533012)，上海市自然科學基金(14ZR1421800)，流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室開放課題基金

方蘇(1991-)，男，安徽黃山人，研究生。研究方向：高壓輸電線路防外力破壞技術。