基于图像处理的无人机电力巡线航向偏差检测

杨 坚，徐 硕，林中圣

（1.国网浙江省电力有限公司台州供电公司，浙江 台州 318000；2.国网浙江温岭市供电有限公司，浙江 温岭 317500）

0 引言

传统电力线巡检以人工检测为主，效率低、成本高、困难大，且对巡检人员的人身安全存在潜在的隐患[1]。无人机电力线巡检因其具有效率高、成本低、受地理环境影响小等突出优点而越来越受到电力行业的广泛关注[2-3]。目前，国内外主要采用无人机搭载LiDAR（激光探测及测距系统）提取三维要素生成点云地图，根据巡线任务及智能规划方法完成电力线的巡检。但LiDAR 的传感器设备昂贵，并且需要对巡检区域提前拍摄以获取点云地图，成本较高[4]。

近年来，国内外学者对基于图象处理技术的电力线的实时检测与提取进行了大量研究。虽然利用Canny 算子提取物体边缘进行边缘检测在众多领域得到了广泛应用，但背景复杂的电力线图像、密集的线形边缘结构容易产生干扰，造成Canny 算法抗噪性较差。Ratio 算法虽然线性特征提取精度高，在直线检测中应用较广，但计算量大、耗时长。Radon 变换与Hough 变换常用于直线检测，但Radon 变换无法准确获得直线长度[5-7]。本文提出了无人机巡线图像分析处理方法，用于获得航向偏差，实现无人机航向控制，解决了无人机智能电力巡线的关键问题。

1 基于图像处理的电力线检测

无人机巡线时的俯拍图像具有背景复杂、电力线近似为竖直方向直线、水平方向像素少、颜色主要为灰色、大多分布于图像中部等特点。对于无人机巡线时拍摄的图像，去除噪声是实现电力线提取的前提[8-9]。……