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《武汉大学》 2017年
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架空输电线路障碍物巡检的无人机低空摄影测量方法研究

张勇  
【摘要】:超高压输电网络中的电力线没有绝缘层,以空气作为绝缘体,为了保证输电线路的安全运行,需要确保电力线周边一定范围为纯净空间,不能存在导电物体。输电电网投入运行后,电力线通道内的植被会自然生长,当植被与电力线之间的距离小于安全阈值时,可能会引起放电,危及电网的安全运行。因此,关于大范围、高效率的电力线通道障碍物巡检方法的研究受到了广泛关注。借助无人机成本低廉、操作方便的优势,通过在无人机上安装可见光数码相机获取电力线通道内的影像,进而检测潜在的危险物体,正在成为一种新的电力线通道障碍物巡检作业方法。无人机在执行电力线通道障碍物巡检作业时,沿电力线方向飞行,按照一定重叠度拍摄通道内的立体影像,通过摄影测量方法可以完成电力线和地表的三维重建,在已知地表形态和电力线空间位置的前提下,计算地面点云和导线的空间距离可自动识别和定位障碍物。电力线通道地表的三维重建、导线的三维重建以及障碍物自动检测是利用无人机影像进行线路通道障碍物巡检的关键问题。对于电力线通道地表三维重建问题,采用影像稠密匹配算法提取三维点云是一种切实可行的方法,但是由于电力线通道地表经常被密集植被所覆盖,给影像匹配带来了较大的困难,并且电力线通道内也可能存在违章建筑,因此影像匹配方法需要同时满足树冠和屋顶等典型匹配困难目标的三维重建需要;对于电力线三维重建问题,由于电力线在影像上表现为一条细线,并且纹理单一,采用常规的影像匹配方法很难获取电力线上的同名像点,无法实现电力线三维坐标的自动测量,采用人工立体测量的方法虽然能够实现电力线三维重建,但是费时费力;利用数字摄影测量方法完成电力线通道三维重建之后,障碍物的检测问题可以通过计算导线和地物间的空间距离来实现。因此,电力线通道障碍物的检测和定量描述的关键在于电力线通道的三维重建,有必要开展关于电力线通道以及导线三维重建方法的研究,实现基于无人机影像的电力线通道障碍物自动化定量巡检。本文使用无人机影像,以电力线通道障碍物的定位和定量评价为目标,研究了电力线通道地表稠密点云提取方法、电力线三维坐标自动测量方法以及障碍物检测方法。具体研究内容和创新性成果如下:(1)基于SPMEC稠密匹配算法的电力线通道地表三维重建方法研究在研究影像匹配算法的基础上,提出了 SPMEC(Semi-Patch Matching based on Epipolar Constrains)影像密集匹配方法。首先,将立体像对中的相对定向点变换到核线影像上,构建初始视差三角网。然后,使用较大的匹配窗口沿核线进行一维影像搜索,对初始视差三角网进行精化,生成等间距的密集视差栅格。接着,在影像分割结果的基础上,构建匹配面元,进而获取稠密同名像点。最后,使用粗差剔除算法过滤误匹配点,并输出匹配结果。实验结果表明,SPMEC算法能够提取到稠密的三维点云,实现了通道地表的三维重建,特别是对树冠、屋顶等电力线通道内的常见地物具有较好的三维重建能力。当匹配窗口在搜索窗口内滑动过程时,随着匹配窗口接近和远离同名像点,相关系数会呈现从小到大再从大到小的变化规律,相关系数曲线上存在明显的孤峰,且峰值两侧近似对称。SPMEC算法充分利用了这一现象,将匹配窗口和搜索窗口间的归一化相关系数作为匹配测度,提出了顾及相关系数曲线形状的相似性判据。与传统相关系数阈值法判据相比,明显提高了匹配窗口位于阴影、树冠等匹配困难区域时的匹配成功率和可靠性。待匹配点视差与其邻域内已匹配点视差间的相容性是影像稠密算法的另一重要方面。影像上纹理相似的区域所对应的地面物体一般同属一个类别,视差变化通常也是连续的。SPMEC假定同一影像分割对象内,视差是连续的,通过影像分割算法,为匹配过程引入邻域相容性约束条件,同时顾及了地面高度突变引起的视差不连续问题,提高了影像匹配算法在视差不连续区域的稳定性。(2)基于PLAMEC电力线自动测量算法的导线三维重建方法研究基于立体模型中同名像点必然位于同名核线的原理,提出了电力线自动测量方法 PLAMEC(Power Line Automatic Measurement method based on Epipolar Constrains)。首先,从无人机拍摄的两条航线中选取电力线两侧对应的影像构成立体像对,与同一条航线内相邻影像构成的立体像对不同,电力线在由航线间影像构成的立体像对中,其方向与核线方向近似垂直,无论对电力线人工立体测量还是对电力线自动测量,这样的立体模型构成方式都是十分必要的。然后,研究了电力线在影像上的灰度特征和几何特征,提出了基于灰度比值的电力线特征检测算子,结合数学形态学和电力线先验空间拓扑关系,分别从立体像对的左右核线影像上提取电力线二维矢量。接着,在核线影像的上下视差方向,每隔一定距离取一对同名核线,计算它们与电力线二维矢量中同名电力线的交点,这对交点就是位于电力线上的同名像点。最后,使用抛物线拟合算法,将交点坐标由单像素精度提高至亚像元精度后,经前方交会可得这对同名像点对应的物方点坐标。实验结果表明,电力线自动测量的成功率为93.2%,测量精度与人工测量结果一致,中误差优于±0.15m,可以替代人工测量,完成电力线的三维重建。(3)电力线通道障碍物检测与分类评定方法研究通过计算导线与电力线通道地表三维点云之间的距离,识别和定位通道内的障碍物;通过对障碍物点云的空间分布特征和纹理特征进行分析,对障碍物类别进行分类,评估它们的危险程度。选取长度为3.9km的典型线路作为实验区,发现6.5m有效障碍物8处,经野外实地复核,障碍物与电力线之间距离测量结果与现行人工巡检方法相比,差值优于0.5m,满足障碍物巡检对距离测量精度的要求(优于±2.0m)。
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TM75

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 彭向阳;陈驰;饶章权;杨必胜;麦晓明;王柯;;基于无人机多传感器数据采集的电力线路安全巡检及智能诊断[J];高电压技术;2015年01期
2 刘贞瑶;韩学春;康宇斌;;直升机巡检在500kV及以上输电线路中的应用[J];江苏电机工程;2015年01期
3 聂耸;程养春;戴沅;;基于导线温度的架空线路弧垂新算法[J];华北电力大学学报(自然科学版);2013年06期
4 张帆;黄先锋;屈孝志;王健;潘建平;程登峰;;基于竖直基线摄影测量的电力线测量方法[J];测绘通报;2013年11期
5 张侃;;多旋翼无人机在输电线路巡检中的运用及发展[J];现代工业经济和信息化;2013年16期
6 刘晓伟;张雪峰;龚浩;芦晟陶;周赞东;;输电铁塔SAR图像检测的先验驱动恒虚警算法[J];电力科学与技术学报;2013年01期
7 吴晓东;李瑛;刘晓伟;龚浩;骆方;;基于多尺度联合分割的SAR图像电力线走廊变化检测[J];电力科学与技术学报;2012年04期
8 董选昌;;直升飞机电力作业现状及应用综述[J];广东电力;2011年02期
9 张继贤;黄国满;刘纪平;;玉树地震灾情SAR遥感监测与信息服务系统[J];遥感学报;2010年05期
10 郑顺义;谭金石;季铮;杜全叶;李彩林;柯涛;;基于立体相机的电力线测距技术研究[J];测绘信息与工程;2010年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 屈航;基于双目系统的电力线与地物间距离的测量[D];重庆交通大学;2013年
2 刘瑶;220~500kV无人值班变电站履带式巡视机器人[D];华北电力大学;2012年
3 陈伟;从大停电观点分析输电线路树闪故障及连锁故障[D];天津大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄小庆;白纯;曹一家;薛武;曹敏;;基于公共信息模型的输电设备全景信息扩展建模[J];高电压技术;2015年12期
2 容荣彪;;解析配电线路外力破坏隐患防控和整治工作[J];企业技术开发;2015年36期
3 王淼;杜毅;张忠瑞;;无人机辅助巡视及绝缘子缺陷图像识别研究[J];电子测量与仪器学报;2015年12期
4 陈晓;张贵峰;张巍;吴新桥;李锐海;张颖豪;;基于风险矩阵的输电线路直升机巡检作业安全风险评估方法[J];南方电网技术;2015年11期
5 王柯;麦晓明;许志海;彭向阳;饶章权;;无人机在湛江电网台风应急巡检中的应用[J];广东电力;2015年09期
6 康煜姝;武斌;;无人机在油气长输管道中的应用[J];当代化工;2015年08期
7 谢小伟;彭向阳;刘正军;麦晓明;左志权;王珂;;无人直升机电力线路巡检自动航迹优化[J];测绘科学;2015年08期
8 李海清;;工具三题——基于轻型建筑建造模式的约束机制[J];建筑学报;2015年07期
9 李学斌;李建东;;输电线路防外力破坏工作开展措施[J];中国高新技术企业;2015年19期
10 曾祥君;阳韬;钟卓颖;戴沅;高剑;;基于弧垂实时测量的输电线路动态增容决策系统设计[J];电力科学与技术学报;2015年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 施泽华;基于机器视觉的变电站巡检机器人导航定位技术[D];安徽理工大学;2018年
2 崔晓枫;移动机器人GPS/INS组合导航系统设计[D];浙江大学;2018年
3 谈中武;基于VLC的室内变电站巡检机器人系统设计[D];华北电力大学(北京);2016年
4 马林;有效改善架空线路弧垂的策略及输送容量研究[D];天津大学;2016年
5 崔晓君;基于临界失稳模式的电力系统动态安全域求解方法[D];天津大学;2016年
6 张赓;基于机载LiDAR点云数据的电力线安全距离检测[D];兰州交通大学;2015年
7 涂文文;基于潮流追踪算法的连锁故障风险分析[D];天津大学;2014年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 彭向阳;钟清;饶章权;杨必胜;陈驰;苏林晓;;基于无人机紫外检测的输电线路电晕放电缺陷智能诊断技术[J];高电压技术;2014年08期
2 张文峰;彭向阳;陈锐民;陈驰;邓超怡;钱金菊;徐文学;;基于无人机红外视频的输电线路发热缺陷智能诊断技术[J];电网技术;2014年05期
3 张文峰;彭向阳;钟清;陈锐民;刘正军;左志权;罗智斌;;基于遥感的电力线路安全巡检技术现状及展望[J];广东电力;2014年02期
4 王锐;王柯;徐晓刚;彭向阳;陈锐民;;输电线路无人机巡检地面测控站及运输保障系统设计[J];广东电力;2014年02期
5 梁飞;MacAlpine Mark;关志成;张若兵;;基于红外热像分析的绝缘子污闪过程中干区形成过程分析[J];高电压技术;2014年01期
6 麦晓明;刘正军;彭向阳;谢小伟;王柯;左志权;;无人机电力线路安全巡检航线及任务规划软件系统设计[J];广东电力;2013年12期
7 王黎明;于德明;陈方东;万树伟;卞星明;陈澜;;巡线直升机对500kV交流输电线路电场影响的仿真[J];高电压技术;2013年01期
8 吴晓东;李瑛;刘晓伟;龚浩;骆方;;基于多尺度联合分割的SAR图像电力线走廊变化检测[J];电力科学与技术学报;2012年04期
9 刘晓伟;孟岩;龚浩;周赞东;骆方;;基于多特征融合的SAR图像输电走廊变化检测[J];电力科学与技术学报;2012年04期
10 肖东明;王静;;输电线路智能化发展方向分析[J];中国电力教育;2012年27期
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 梁菲;近景摄影测量在桥梁变形监测中的应用[D];重庆交通大学;2010年
2 崔岩;基于双目立体视觉的距离测量[D];长春理工大学;2007年
3 闾海庆;基于非量测数码相机的近景摄影测量数据处理方法研究[D];中南大学;2006年
4 张健;输电线路概率安全性测度的研究[D];天津大学;2004年
5 王冬;基于多片空间后方交会的CCD相机检校[D];山东科技大学;2003年
6 高丽宏;移动机器人的路径规划和避障控制[D];大连理工大学;2002年
7 崔保成;差动式移动机器人轨迹控制和避障方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2002年
8 张宏烈;移动机器人全局路径规划的研究[D];哈尔滨工程大学;2002年
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1 李斌;;基于单目视觉的障碍物检测方法研究[J];电子世界;2016年17期
2 谢德胜;徐友春;王任栋;苏致远;;基于三维激光雷达的无人车障碍物检测与跟踪[J];汽车工程;2018年08期
3 吴学易;李健明;刘佳浩;许豪;张绪祥;;一种基于激光及超声波联合的障碍物斜率检测算法[J];汽车实用技术;2018年04期
4 鲜敏;马勇;郑翔;;激光传感器的机器人障碍物检测研究[J];激光杂志;2017年09期
5 肖阳俊;李拥军;李金波;徐志荣;熊钢;;一种多技术融合的全自动无人驾驶轨道障碍物检测系统设计[J];城市轨道交通研究;2019年01期
6 何勇;蒋浩;方慧;王宇;刘羽飞;;车辆智能障碍物检测方法及其农业应用研究进展[J];农业工程学报;2018年09期
7 方崇全;;基于激光扫描雷达的矿井机车障碍物检测方法研究[J];煤矿机械;2018年08期
8 王荣本;赵一兵;李琳辉;张明恒;;智能车辆的障碍物检测研究方法综述[J];公路交通科技;2007年11期
9 陆峰;徐友春;李永乐;王任栋;王东敏;;基于多传感器数据融合的障碍物检测与跟踪[J];军事交通学院学报;2018年02期
10 方晓莹;;一种基于3D的道路与障碍物检测算法[J];浙江国际海运职业技术学院学报;2008年01期
中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 项志宇;;针对越野自主导航的障碍物检测系统[A];2005全国自动化新技术学术交流会论文集(二)[C];2005年
2 苏天楚;潘博;倪俊;;基于低线束雷达的低矮障碍物优化检测[A];2018中国汽车工程学会年会论文集[C];2018年
3 仲训昱;彭侠夫;周结华;;基于激光传感器的机器人运动障碍物检测[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
4 张淼;汪懋华;林建涵;姚岚;;移动机器人超声波测距与避障系统的试验研究[A];农业工程科技创新与建设现代农业——2005年中国农业工程学会学术年会论文集第一分册[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张勇;架空输电线路障碍物巡检的无人机低空摄影测量方法研究[D];武汉大学;2017年
2 白明;自主移动机器人的运动规划与图像理解研究[D];大连理工大学;2011年
3 石金进;基于视觉的智能车辆道路识别与障碍物检测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2017年
4 刘金;盲人行走辅助技术中的障碍物检测算法研究[D];西南交通大学;2014年
5 张国权;基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术研究[D];兰州理工大学;2012年
6 郭龙源;计算机视觉立体匹配相关理论与算法研究[D];南京理工大学;2009年
7 王园宇;粉尘环境中的图像恢复研究[D];太原理工大学;2011年
8 杨阳;基于视觉传感器的行人检测关键算法研究[D];南京理工大学;2015年
9 刘琼;乡村道路环境下农业机器人导航避障算法研究[D];西北农林科技大学;2017年
10 蒋文;地形跟随/回避雷达目标检测方法研究[D];电子科技大学;2017年
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1 李一冰;基于机器视觉的车前障碍物识别测距系统的设计[D];长安大学;2018年
2 胥田田;基于机器视觉的轨道障碍物检测算法研究[D];兰州交通大学;2018年
3 王亮;微小型无人机雾天障碍物辨识研究[D];昆明理工大学;2018年
4 范坤;基于结构光与视觉检测的虚拟导盲杖系统研究[D];哈尔滨工业大学;2018年
5 方天宇;基于盲道行走的障碍物检测与方向判断[D];南京理工大学;2018年
6 董奔奔;基于车载视觉系统的典型障碍物检测与识别方法研究[D];北京交通大学;2018年
7 汪世财;基于三维激光雷达的障碍物检测与跟踪研究[D];合肥工业大学;2018年
8 谭瑞珍;服务于盲人导航的障碍物及图文语义模式库构建研究[D];江西理工大学;2018年
9 王战古;大型客车环境感知系统设计及前方障碍物检测方法研究[D];山东理工大学;2018年
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