一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法及系统

摘要

本申请公开了一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法及系统，其方法通过对无人机获取的包含有目标物的原始图像进行图像质量评判，并对图像质量评判不合格的原始图像进行丢弃，并重新调整无人机的飞行姿态重新获取包含有目标物的原始图像，直至原始图像的图像质量评判为合格，从而降低了无人机的视觉采集系统的姿态和外在环境对图像质量的干扰，提高了图像质量；同时，通过对评判合格的图像进行图像压缩成压缩码流，以压缩图像体积，提高传输速度，将压缩码流以5G通信网络传输至地面控制平台，从而进一步提高了传输速度。

说明书

技术领域

本申请涉及无人机巡检技术领域，尤其涉及一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法及系统。

背景技术

近年来，电力逐步向大电网、大容量、特高压、超高压、交直流、智能电网、多能源系统深入，电力系统的复杂程度逐渐上升，电网的安全可靠问题日益突出。随着国民经济的快速发展和人民生活水平的显著提升，国家对于电能的需求量越来越大，质量要求也越来越高。

电力通信网作为支撑智能电网发展的重要基础设施，保证了各类电力业务的安全性、实时性、准确性和可靠性要求。结合5G的技术发展，未来5G+智能电网的应用可归纳为十大愿景，分别为配电网控制保护、电网状态感知、多无人机巡检、远程诊断等提供平台，但是在无人机巡检过程中，其视觉采集系统的姿态决定了拍摄的角度，从而容易受到外在环境干扰，导致图像质量较差，同时，当无人机所巡检的区域地形复杂，进而会导致传输信号受到极大影响，且无人机与地面操作台存在一定距离，导致图像传输速度较慢，影响巡检的及时性。

发明内容

本申请提供了一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法及系统，用于解决图像质量和图像传输速度较差的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法，包括以下步骤：

S1、基于无人机的视觉系统对目标物进行拍摄，获取包含目标物的原始图像；

S2、将所述原始图像发送至边缘计算终端，边缘计算终端搭载于所述无人机上，通过所述边缘计算终端基于预设的图像质量评判规则对所述原始图像的图像质量进行评判，若评判不合格，则将所述原始图像标记为丢弃图像，并生成动作控制指令，将所述动作控制指令发送至所述无人机的运动控制器中，以对所述无人机进行调整飞行姿态，并执行步骤S1，若评判合格，则将所述原始图像标记为合格图像，执行步骤S3；

S3、对所述合格图像进行小波变换，再对经过小波变换后的所述原始图像进行算术编码，得到码流，并对所述码流进行码流组织，从而得到压缩码流；

S4、基于5G通信网络将所述压缩码流传输至地面控制平台，所述5G通信网络为预先基于所述无人机、5G基站和所述地面控制平台之间的通信传输关系构建。

可选地，步骤S2之前包括：

S21、确定图像质量评判的指标，指标包括图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度；

S22、基于专家数据库赋予各个图像质量评判的指标相应的权重，设定图像质量合格分数阈值，从而确定图像质量评判规则。

可选地，步骤S2具体包括：

S201、将所述原始图像发送至所述边缘计算终端，所述边缘计算终端搭载于所述无人机上，通过所述边缘计算终端对所述原始图像进行图像处理，提取所述原始图像的RGB像素特征值，从而确定所述原始图像的图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度；

S202、通过所述边缘计算终端将所述原始图像的图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度代入至所述图像质量评判规则中进行评判，得到所述原始图像的图像质量分数；

S203、通过所述边缘计算终端比较所述原始图像的图像质量分数与所述图像质量合格分数阈值的大小，若所述原始图像的图像质量分数小于所述图像质量合格分数阈值时，则评判不合格，则生成所述动作控制指令，将所述动作控制指令发送至所述无人机的运动控制器中，以对所述无人机进行调整飞行姿态，并执行步骤S1，若所述原始图像的图像质量分数大于或等于所述图像质量合格分数阈值时，则评判合格，将所述原始图像标记为合格图像，执行步骤S3。

可选地，所述动作控制指令包括飞行动作类型及配置所述飞行动作类型的动作参数，其中，所述飞行动作类型包括自转动作和公转动作，所述自转动作对应的动作参数包括自转角速度，所述公转动作对应的动作参数包括公转半径、自转角速度和公转角速度。

可选地，所述对所述合格图像进行小波变换的步骤包括：采用9/7小波基对所述合格图像进行小波变换。

第二方面，本发明还提供了一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检系统，包括：图像获取模块、边缘计算终端、图像压缩模块和5G传输模块；

所述图像获取模块，用于基于无人机的视觉系统对目标物进行拍摄，获取包含目标物的原始图像；

所述边缘计算终端，用于接收所述图像获取模块发送的所述原始图像，边缘计算终端搭载于所述无人机上，还用于通过所述边缘计算终端基于预设的图像质量评判规则对所述原始图像的图像质量进行评判，若评判不合格，则将所述原始图像标记为丢弃图像，并生成动作控制指令，将所述动作控制指令发送至所述无人机的运动控制器中，以对所述无人机进行调整飞行姿态，并重新基于所述无人机的视觉系统对所述目标物进行拍摄，获取包含目标物的原始图像，若评判合格，则将所述原始图像标记为合格图像，向所述图像压缩模块发送工作信号；

所述图像压缩模块，用于接收所述边缘计算终端的工作信号，还用于对所述合格图像进行小波变换，再对经过小波变换后的所述原始图像进行算术编码，得到码流，还用于对所述码流进行码流组织，从而得到压缩码流；

所述5G传输模块，用于基于5G通信网络将所述压缩码流传输至地面控制平台，所述5G通信网络为预先基于所述无人机、5G基站和所述地面控制平台之间的通信传输关系构建。

可选地，本系统还包括：

指标确定模块，用于确定图像质量评判的指标，指标包括图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度；

权重赋予模块，用于基于专家数据库赋予各个图像质量评判的指标相应的权重，还用于设定图像质量合格分数阈值，从而确定图像质量评判规则。

可选地，所述边缘计算终端具体包括：图像处理模块、图像质量分数计算模块和图像质量评判模块；

所述图像处理模块，用于对所述原始图像进行图像处理，提取所述原始图像的RGB像素特征值，从而确定所述原始图像的图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度；

所述图像质量分数计算模块，用于将所述原始图像的图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度代入至所述图像质量评判规则中进行评判，得到所述原始图像的图像质量分数；

所述图像质量评判模块，用于比较所述原始图像的图像质量分数与所述图像质量合格分数阈值的大小，若所述原始图像的图像质量分数小于所述图像质量合格分数阈值时，则评判不合格，则生成所述动作控制指令，将所述动作控制指令发送至所述无人机的运动控制器中，以对所述无人机进行调整飞行姿态，并重新基于所述无人机的视觉系统对所述目标物进行拍摄，获取包含目标物的原始图像，若所述原始图像的图像质量分数大于或等于所述图像质量合格分数阈值时，则评判合格，将所述原始图像标记为合格图像，向所述图像压缩模块发送工作信号。

可选地，所述动作控制指令包括飞行动作类型及配置所述飞行动作类型的动作参数，其中，所述飞行动作类型包括自转动作和公转动作，所述自转动作对应的动作参数包括自转角速度，所述公转动作对应的动作参数包括公转半径、自转角速度和公转角速度。

可选地，所述图像压缩模块具体采用9/7小波基对所述合格图像进行小波变换。

从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

本发明通过对无人机获取的包含有目标物的原始图像进行图像质量评判，并对图像质量评判不合格的原始图像进行丢弃，并重新调整无人机的飞行姿态重新获取包含有目标物的原始图像，直至原始图像的图像质量评判为合格，从而降低了无人机的视觉采集系统的姿态和外在环境对图像质量的干扰，提高了图像质量；同时，通过对评判合格的图像进行图像压缩成压缩码流，以压缩图像体积，提高传输速度，将压缩码流以5G通信网络传输至地面控制平台，从而进一步提高了传输速度。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为了便于理解，请参阅图1，本发明提供的一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法，包括以下步骤：

S1、基于无人机的视觉系统对目标物进行拍摄，获取包含目标物的原始图像；

可以理解的是，根据无人机的巡检任务设定目标物，其中，目标物包括输电线路、杆塔、绝缘子等。

S2、将原始图像发送至边缘计算终端，边缘计算终端搭载于无人机上，通过边缘计算终端基于预设的图像质量评判规则对原始图像的图像质量进行评判，若评判不合格，则将原始图像标记为丢弃图像，并生成动作控制指令，将动作控制指令发送至无人机的运动控制器中，以对无人机进行调整飞行姿态，并执行步骤S1，若评判合格，则将原始图像标记为合格图像，执行步骤S3；

可以理解的是，将原始图像标记为丢弃图像后，可以通过无人机的AI处理器将标记为丢弃图像的原始图像进行删除，以防止占用存储空间，而标记为合格图像的原始图像为后续需传输的图像。

同时，无人机的运动控制器包括角速度控制器和方向控制器。

S3、对合格图像进行小波变换，再对经过小波变换后的原始图像进行算术编码，得到码流，并对码流进行码流组织，从而得到压缩码流；

S4、基于5G通信网络将压缩码流传输至地面控制平台，5G通信网络为预先基于无人机、5G基站和地面控制平台之间的通信传输关系构建。

在本实施例中，为了降低复杂地形对信号传输的干扰，进而在无人机的巡检地区建立若干个5G基站，并在无人机和地面控制平台分别建立5G通信传输点，无人机的5G通信传输点通过5G基站与地面控制平台的5G通信传输点建立通信连接，进而构成5G通信网络。

需要说明的是，本实施例提供了一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法，通过对无人机获取的包含有目标物的原始图像进行图像质量评判，并对图像质量评判不合格的原始图像进行丢弃，并重新调整无人机的飞行姿态重新获取包含有目标物的原始图像，直至原始图像的图像质量评判为合格，从而降低了无人机的视觉采集系统的姿态和外在环境对图像质量的干扰，提高了图像质量；同时，通过对评判合格的图像进行图像压缩成压缩码流，以压缩图像体积，提高传输速度，将压缩码流以5G通信网络传输至地面控制平台，从而进一步提高了传输速度。

以下为本发明提供的一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法的具体实施例的详细描述。

本发明提供的一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法，包括以下步骤：

S100、基于无人机的视觉系统对目标物进行拍摄，获取包含目标物的原始图像；

可以理解的是，根据无人机的巡检任务设定目标物，其中，目标物包括输电线路、杆塔、绝缘子等。

S21、确定图像质量评判的指标，指标包括图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度；

S22、基于专家数据库赋予各个图像质量评判的指标相应的权重，设定图像质量合格分数阈值，从而确定图像质量评判规则。

需要说明的是，通过各个图像质量评判的指标及其各自相应的权重，可以得出图像质量分数，并通过设定图像质量合格分数阈值，当图像质量分数大于图像质量合格分数阈值时，则说明图像质量合格，反之，则说明图像质量不合格。

S201、将原始图像发送至边缘计算终端，边缘计算终端搭载于无人机上，通过边缘计算终端对原始图像进行图像处理，提取原始图像的RGB像素特征值，从而确定原始图像的图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度；

可以理解的是，在提取原始图像的RGB像素特征值后，通过RGB像素特征值确定图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度为现有技术，在此不再赘述。

S202、通过边缘计算终端将原始图像的图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度代入至图像质量评判规则中进行评判，得到原始图像的图像质量分数；

S203、通过边缘计算终端比较原始图像的图像质量分数与图像质量合格分数阈值的大小，若原始图像的图像质量分数小于图像质量合格分数阈值时，则评判不合格，则生成动作控制指令，将动作控制指令发送至无人机的运动控制器中，以对无人机进行调整飞行姿态，并执行步骤S100，若原始图像的图像质量分数大于或等于图像质量合格分数阈值时，则评判合格，将原始图像标记为合格图像，执行步骤S300。

可以理解的是，将原始图像标记为丢弃图像后，可以通过无人机的AI处理器将标记为丢弃图像的原始图像进行删除，以防止占用存储空间，而标记为合格图像的原始图像为后续需传输的图像。

在本实施例中，动作控制指令包括飞行动作类型及配置飞行动作类型的动作参数，其中，飞行动作类型包括自转动作和公转动作，自转动作对应的动作参数包括自转角速度，公转动作对应的动作参数包括公转半径、自转角速度和公转角速度。

在具体实现中，由于无人机巡检确定了目标物的位置，并需要获取到包含有目标物的图像，而在调整无人机的飞行姿态时，需要以目标物为参考中心进行姿态调整，其中，当无人机进行自转动作时，且需要根据视觉采集系统的视场广角设定自转角速度的变化阈值，同时，在每次变化角速度时，需要设定一个变化步长，以使得在每次调整姿态时，足够有空间进行调整。另外，当无人机进行公转动作时，需以目标物为公转中心进行画圆，其中，可以以目标物到无人机的重心之间的距离作为公转半径，根据公转角速度和视觉采集系统的视场广角设定自转角速度，从而使得无人机调整飞行姿态后的视觉采集系统可以始终采集到包含有目标物的图像，同时，公转角速度可以为匀速。

S300、对合格图像进行小波变换，再对经过小波变换后的原始图像进行算术编码，得到码流，并对码流进行码流组织，从而得到压缩码流；

需要说明的是，对合格图像进行小波变换的步骤包括：采用9/7小波基对合格图像进行小波变换。

由于双正交小波基具有线性相位，消失矩较大，能量集中性好等特性，在图像处理领域有广泛的应用，并且图像经过9/7小波基分解后的低频部分分辨率高，高频部分细节突出，其中，通过9/7小波基分解的过程包括预测、更新以及系数缩放过程。

在一个具体实施例中，对于小波变换的压缩过程，其计算复杂度较大，并且很容易遇到误差的干扰，因此，为了压缩结果更加精确，可以利用马尔科夫决策过程对小波变换的压缩方法进行校正，保障图像压缩的准确性。

S400、基于5G通信网络将压缩码流传输至地面控制平台，5G通信网络为预先基于无人机、5G基站和地面控制平台之间的通信传输关系构建。

在具体实施例中，地面控制平台包括显示屏幕以及无人机控制点，显示屏幕根据无人机传输回的图像数据进行显示，操作人员根据图像进行故障判定，同时，还显示无人机周围环境信息，操作人员根据周围环境状况操作无人机飞行方位。

其中，根据周围环境状况操作无人机飞行方位包括，若外部环境风力达到8米/秒以上，温度低于-10℃，操作人员对无人机实行返程操作；若无人机周围20米内出现障碍物，则实行躲避操作。

障碍物包括静止障碍物和活动障碍物，在无人机20米内检测到障碍物时，向障碍物反方向行驶；若障碍物持续接近，距离达到18米时，无人机播放高分贝声音进行驱赶，如鹰叫、尖锐爆破声，若距离达到5米时，向障碍物喷射驱散剂，如市面上各种喷剂、粉末型驱鸟试剂，能够产生影响鸟类神经系统的气味，达到驱鸟效果，并进行快速移动，可以提高无人机巡检的安全性。

以上为本发明提供的一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检方法的实施例的详细描述，以下为本发明提供的一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检系统的实施例的详细描述。

为了方便理解，请参阅图2，本发明提供的一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检系统，包括：图像获取模块100、边缘计算终端200、图像压缩模块300和5G传输模块400；

图像获取模块100，用于基于无人机的视觉系统对目标物进行拍摄，获取包含目标物的原始图像；

可以理解的是，根据无人机的巡检任务设定目标物，其中，目标物包括输电线路、杆塔、绝缘子等。

边缘计算终端200，用于接收图像获取模块发送的原始图像，边缘计算终端搭载于无人机上，还用于通过边缘计算终端基于预设的图像质量评判规则对原始图像的图像质量进行评判，若评判不合格，则将原始图像标记为丢弃图像，并生成动作控制指令，将动作控制指令发送至无人机的运动控制器中，以对无人机进行调整飞行姿态，并重新基于无人机的视觉系统对目标物进行拍摄，获取包含目标物的原始图像，若评判合格，则将原始图像标记为合格图像，向图像压缩模块300发送工作信号；

可以理解的是，将原始图像标记为丢弃图像后，可以通过无人机的AI处理器将标记为丢弃图像的原始图像进行删除，以防止占用存储空间，而标记为合格图像的原始图像为后续需传输的图像。

图像压缩模块300，用于接收边缘计算终端的工作信号，还用于对合格图像进行小波变换，再对经过小波变换后的原始图像进行算术编码，得到码流，还用于对码流进行码流组织，从而得到压缩码流；

图像压缩模块300具体采用9/7小波基对合格图像进行小波变换。

由于双正交小波基具有线性相位，消失矩较大，能量集中性好等特性，在图像处理领域有广泛的应用，并且图像经过9/7小波基分解后的低频部分分辨率高，高频部分细节突出，其中，通过9/7小波基分解的过程包括预测、更新以及系数缩放过程。

在一个具体实施例中，对于小波变换的压缩过程，其计算复杂度较大，并且很容易遇到误差的干扰，因此，为了压缩结果更加精确，可以利用马尔科夫决策过程对小波变换的压缩方法进行校正，保障图像压缩的准确性。

5G传输模块400，用于基于5G通信网络将压缩码流传输至地面控制平台，5G通信网络为预先基于无人机、5G基站和地面控制平台之间的通信传输关系构建。

在本实施例中，为了降低复杂地形对信号传输的干扰，进而在无人机的巡检地区建立若干个5G基站，并在无人机和地面控制平台分别建立5G通信传输点，无人机的5G通信传输点通过5G基站与地面控制平台的5G通信传输点建立通信连接，进而构成5G通信网络。

进一步地，本系统还包括：

指标确定模块，用于确定图像质量评判的指标，指标包括图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度；

权重赋予模块，用于基于专家数据库赋予各个图像质量评判的指标相应的权重，还用于设定图像质量合格分数阈值，从而确定图像质量评判规则。

需要说明的是，通过各个图像质量评判的指标及其各自相应的权重，可以得出图像质量分数，并通过设定图像质量合格分数阈值，当图像质量分数大于图像质量合格分数阈值时，则说明图像质量合格，反之，则说明图像质量不合格。

进一步地，边缘计算终端具体包括：图像处理模块、图像质量分数计算模块和图像质量评判模块；

图像处理模块，用于对原始图像进行图像处理，提取原始图像的RGB像素特征值，从而确定原始图像的图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度；

可以理解的是，在提取原始图像的RGB像素特征值后，通过RGB像素特征值确定图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度为现有技术，在此不再赘述。

图像质量分数计算模块，用于将原始图像的图像亮度、图像模糊度、图像色差、图像饱和度和图像对比度代入至图像质量评判规则中进行评判，得到原始图像的图像质量分数；

图像质量评判模块，用于比较原始图像的图像质量分数与图像质量合格分数阈值的大小，若原始图像的图像质量分数小于图像质量合格分数阈值时，则评判不合格，则生成动作控制指令，将动作控制指令发送至无人机的运动控制器中，以对无人机进行调整飞行姿态，并重新基于无人机的视觉系统对目标物进行拍摄，获取包含目标物的原始图像，若原始图像的图像质量分数大于或等于图像质量合格分数阈值时，则评判合格，将原始图像标记为合格图像，向图像压缩模块发送工作信号。

在本实施例中，动作控制指令包括飞行动作类型及配置飞行动作类型的动作参数，其中，飞行动作类型包括自转动作和公转动作，自转动作对应的动作参数包括自转角速度，公转动作对应的动作参数包括公转半径、自转角速度和公转角速度。

在具体实现中，由于无人机巡检确定了目标物的位置，并需要获取到包含有目标物的图像，而在调整无人机的飞行姿态时，需要以目标物为参考中心进行姿态调整，其中，当无人机进行自转动作时，且需要根据视觉采集系统的视场广角设定自转角速度的变化阈值，同时，在每次变化角速度时，需要设定一个变化步长，以使得在每次调整姿态时，足够有空间进行调整。另外，当无人机进行公转动作时，需以目标物为公转中心进行画圆，其中，可以以目标物到无人机的重心之间的距离作为公转半径，根据公转角速度和视觉采集系统的视场广角设定自转角速度，从而使得无人机调整飞行姿态后的视觉采集系统可以始终采集到包含有目标物的图像，同时，公转角速度可以为匀速。

需要说明的是，本实施例提供了一种基于5G网络回传的输电线路无人机巡检系统，通过对无人机获取的包含有目标物的原始图像进行图像质量评判，并对图像质量评判不合格的原始图像进行丢弃，并重新调整无人机的飞行姿态重新获取包含有目标物的原始图像，直至原始图像的图像质量评判为合格，从而降低了无人机的视觉采集系统的姿态和外在环境对图像质量的干扰，提高了图像质量；同时，通过对评判合格的图像进行图像压缩成压缩码流，以压缩图像体积，提高传输速度，将压缩码流以5G通信网络传输至地面控制平台，从而进一步提高了传输速度。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围。