一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法及装置

摘要

本发明公开一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法及装置，方法包括：响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；基于深度学习图像识别算法对正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；基于正摄影像点云算法对某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。通过将再生成的导线点云与输电通道点云进行叠加，从而得到增强的导线点云，解决了正摄影像三维点云生成中导线点云缺失的问题。

说明书

技术领域

本发明属于语音识别技术领域，尤其涉及一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法及装置。

背景技术

大量电网企业开展走廊线路三维重建主要采用基于正摄影像的输电通道三维点云计算方法，广泛应用于线路通道无人机树障巡视中。在实际的无人机巡线中，一般是采用来回双航带的飞行模式，并用单相机进行拍摄。航拍中要求飞机必须沿着导线低空飞行，拍摄影像的航向重叠度不能低于60％。

在航飞拍摄完成后，获得一组电力走廊的航飞照片。首先要提取影像间的连接点；接着对航拍影像进行GPS辅助空中三角测量获取影像的外方位元素；最后对影像进行密集匹配生成具有三维信息的点云模型。

目前深度学习技术是用于图像处理最主流算法，例如基于YOLO2目标检测算法用于识别与定位巡检图像中的绝缘子爆裂缺陷目标，通过搭建和改进卷积神经网络实现对绝缘子的检测。基于前人的研究成果提出一种基于卷积神经网络(Faster R-CNN)及其改进算法的无人机巡检图像缺陷智能分析方法，能够满足自动化识别的精度需求，可达到实用推广水平。

由于拍摄或者天气等其他外部原因导致匹配特征失败，从而使电力线点云缺失的情况非常常见，实际应用中约80％以上的导线点云都存在部分缺失或整档无法辨识，导线点云数据的缺失降低了树障巡检数据的精度，给线路运行留下了一定的隐患。

发明内容

本发明实施例提供一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法，用于至少解决上述技术问题之一。

第一方面，本发明实施例提供一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法，包括：响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对所述正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；基于深度学习图像识别算法对所述正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；将所述正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；基于正摄影像点云算法对所述某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；将所述某一导线点云数据与所述通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。

第二方面，本发明实施例提供一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强装置，所述装置包括：第一处理模块，配置为响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对所述正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；识别模块，配置为基于深度学习图像识别算法对所述正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；颜色设定模块，配置为将所述正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；第二处理模块，配置为基于正摄影像点云算法对所述某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；叠加模块，配置为将所述某一导线点云数据与所述通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。

第三方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行本发明任一实施例的单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的步骤。

本申请的方法及装置采用图像识别算法对生成输电通道点云的原始图像中的导线线段进行识别及筛选匹配，对导线点云进行再生成的算法，通过将再生成的导线点云与输电通道点云进行叠加，从而得到增强的导线点云，解决了正摄影像三维点云生成中导线点云缺失的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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他的附图。

图1为本发明一实施例提供的一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的流程图；

图2为本发明一实施例提供的又一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的流程图；

图3为本发明一实施例提供的一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强装置的框图；

图4是本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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。

请参阅图1，其示出了本申请的单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法一实施例的流程图，本实施例的单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法可以适用于具备图像识别功能的终端。

如图1所示，在步骤101中，响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；

在步骤102中，基于深度学习图像识别算法对正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；

在步骤103中，将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；

在步骤104中，基于正摄影像点云算法对某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；

在步骤105中，将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。

在本实施例中，对于步骤101，点云增强装置响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据。之后，对于步骤102，点云增强装置基于深度学习图像识别算法对正摄航拍图形组中的各个导线进行识别。之后，对于步骤103，点云增强装置将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组。其中，某一颜色与另一颜色的明度相差较大，例如，黄色和紫色。然后，对于步骤104，点云增强装置基于正摄影像点云算法对某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据。再然后，对于步骤105，点云增强装置将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。

本实施例提供的方案在对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据之后，采用识别正摄航拍图像中导线，通过对某一导线的像素设定为一种颜色，其鱼像素设定为另一种颜色，使得将某一导线的像素进行高亮，能够排除导线像素与其他像素相似时造成的干扰，从而在对某一导线图像组进行处理后，能够生成某一导线点云数据，将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，能够得到某一导线增强后的点云数据，解决了正摄影像三维点云生成中导线点云缺失的问题。

在一些可选的实施例中，在将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组之前，点云增强装置基于至少一个导线的空间位置对至少一个导线进行逐相筛选。这样，能够对正摄航拍图像组中的各个导线进行依序标注，从而便于后期对各个导线进行处理的操作。

在一个具体的实施例中，将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为白色，其余像素设定为黑色，以生成某一导线图像组。

请参阅图2，其示出了本申请的又一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的流程图。该流程图主要是对流程图1的附加流程进一步限定的步骤的流程图。

如图2所示，在步骤201中，将正摄航拍图形组中的另一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成另一导线图像组；

在步骤202中，基于正摄影像点云算法对另一导线图像组进行处理，以生成另一导线点云数据。

在本实施例中，对于步骤201，点云增强装置将正摄航拍图形组中的另一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成另一导线图像组。之后，对于步骤202，点云增强装置基于正摄影像点云算法对另一导线图像组进行处理，以生成另一导线点云数据。

在本方法中，采用对正摄航拍图像中的各个导线分别进行处理，能够生成多个导线点云数据，将多个导线点云数据与通道点云数据进行叠加，能够实现对正摄航拍图像中的各个导线点云数据进行增强。

在一个具体的实施例中，一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法包括以下步骤:

步骤一：利用正摄影像点云算法对输电通道正摄航拍图像组M进行处理，生成通道点云数据Q；

步骤二：利用深度学习图像识别算法，对正摄航拍图像组M中的导线进行识别；

步骤三：依据从左向右的方向，依序对正摄航拍图像组M中的导线标注为导线1、导线2及导线3；

步骤四：将M图像组中的导线1的像素设为白色，其余设为黑色，生成图像组M1；

步骤五：将图像组M1利用正摄影像点云算法处理，生成导线1点云数据Q1；

步骤六：按照步骤四及步骤五处理导线2及导线3，生成导线2及导线3点云数据Q2、Q3；

步骤七：将点云数据Q与Q1、Q2及Q3叠加，所得点云即为导线增强后的点云数据。

本申请的方法对利用正摄影像开展三维点云建模的单回路输电线路，能有效提升导线点云的完整性，从而更准确的反映输电走廊内导线与周边物体的空间关系，减少安全距离不足的隐患。

请参阅图3，其示出了本发明一实施例提供的一种单回路输电通道导线正摄影像点云增强装置的框图。

如图3所示，点云增强装置300，包括第一处理模块310、识别模块320、颜色设定模块330、第二处理模块340以及叠加模块350。

其中，第一处理模块310，配置为响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；识别模块320，配置为基于深度学习图像识别算法对正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；颜色设定模块330，配置为将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；第二处理模块340，配置为基于正摄影像点云算法对某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；叠加模块350，配置为将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。

具体地，点云增强装置300还包括筛选装置，配置为基于至少一个导线的空间位置对至少一个导线进行逐相筛选。

应当理解，图3中记载的诸模块与参考图1和图2中描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征以及相应的技术效果同样适用于图3中的诸模块，在此不再赘述。

在另一些实施例中，本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法；

作为一种实施方式，本发明的非易失性计算机存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令设置为：

响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；

基于深度学习图像识别算法对正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；

将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；

基于正摄影像点云算法对某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；

将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。

非易失性计算机可读存储介质可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据单回路输电通道导线正摄影像点云增强装置的使用所创建的数据等。此外，非易失性计算机可读存储介质可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，非易失性计算机可读存储介质可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至单回路输电通道导线正摄影像点云增强装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，使计算机执行上述任一项单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法。

图4是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，如图4所示，该设备包括：一个或多个处理器410以及存储器420，图4中以一个处理器410为例。单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法的设备还可以包括：输入装置430和输出装置440。处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。存储器420为上述的非易失性计算机可读存储介质。处理器410通过运行存储在存储器420中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例单回路输电通道导线正摄影像点云增强方法。输入装置430可接收输入的数字或字符信息，以及产生与单回路输电通道导线正摄影像点云增强装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。

上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。

作为一种实施方式，上述电子设备应用于单回路输电通道导线正摄影像点云增强装置中，用于客户端，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：

响应于获取的正摄航拍图像组，基于正摄影像点云算法对正摄航拍图像组进行处理，以生成通道点云数据；

基于深度学习图像识别算法对正摄航拍图形组中的各个导线进行识别；

将正摄航拍图形组中的某一导线的像素设定为某一颜色，其余像素设定为另一颜色，以生成某一导线图像组；

基于正摄影像点云算法对某一导线图像组进行处理，以生成某一导线点云数据；

将某一导线点云数据与通道点云数据进行叠加，以得到导线增强后的点云数据。

本申请实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备：这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

(5)其他具有数据交互功能的电子装置。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。

最后应说明的是：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。