一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 CN 106780487 A(43)申请公布日 2017.05.31

(21)申请号 201710029376.9(22)申请日 2017.01.16

(71)申请人 广东容祺智能科技有限公司

地址 518131 广东省深圳市龙华新区龙华

办事处东环一路北侧东吴工业厂区厂房九栋2楼南分隔体（仅限办公）(72)发明人 陈锐豪　叶茂林　陈建伟　(51)Int.Cl.

G06T 7/00(2017.01)

权利要求书1页 说明书3页 附图1页

CN 106780487 A(54)发明名称

一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统(57)摘要

本发明公开了一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统，包括无人机本体和处理中心，无人机本体上设有摄像机、微处理器、GPS定位模块和无线传输模块，摄像机、GPS定位

微处理器与无线传模块均与微处理器电性连接，

输模块电性连接，处理中心里设有无线接收模块、图片加载模块、形态学闭运算模块、形态学腐蚀运算模块、形态学膨胀运算模块、颜色提取模块、提取轮廓模块、高斯模糊模块、霍夫变换模块、面积筛选模块，分类模块，存储模块、无线输出模块，无线接收模块与无线传输模块无线连接，无线接收模块与图片加载模块电性连接，本发明可以通过图片来分类杆塔是否有鸟窝，相比较人为检查即提高了效率又降低了准确率。

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权　利　要　求　书

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1.一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统，包括无人机本体和处理中心，其特征在于：所述无人机本体上设有摄像机、微处理器、GPS定位模块和无线传输模块，所述摄像机、GPS定位模块均与微处理器电性连接，所述微处理器与无线传输模块电性连接，所述处理中心里设有无线接收模块、图片加载模块、形态学闭运算模块、形态学腐蚀运算模块、形态学膨胀运算模块、颜色提取模块、提取轮廓模块、高斯模糊模块、霍夫变换模块、面积筛选模块，分类模块，存储模块、无线输出模块，所述无线接收模块与无线传输模块无线连接，无线接收模块与图片加载模块电性连接，所述图片加载模块、形态学闭运算模块、形态学腐蚀运算模块、形态学膨胀运算模块、颜色提取模块、提取轮廓模块、高斯模糊模块、霍夫变换模块、面积筛选模块，分类模块，存储模块、无线输出模块依次电性连接。

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一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统

技术领域[0001]本发明涉及电力巡查领域，特别涉及一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统。

背景技术[0002]在电力巡线系统中近年的统计资料表明，由于鸟类活动引起的线路故障仅次于雷害和外力破坏，占线路故障总数的第3位。鸟害故障如果不及时采取有效措施，在一段时间或一天内可以多次重复性发生，对线路的稳定运行形成严重影响。且鸟害故障发生之后会对绝缘子、导线及金属造成一定的损伤。[0003]当前鸟窝的识别主要以人工检查为主，现电力巡检无人机已逐步代替人为巡检，将无人机拍摄回来图片进行识别，但是获取到的图片数量庞大，常常需要人员对图片进行分析判断，工作量大、繁琐，且人为检查容易出现纰漏。发明内容[0004]本发明所要解决的技术问题是提供一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统，以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。[0005]为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统，包括无人机本体和处理中心，所述无人机本体上设有摄像机、微处理器、GPS定位模块和无线传输模块，所述摄像机、GPS定位模块均与微处理器电性连接，所述微处理器与无线传输模块电性连接，所述处理中心里设有无线接收模块、图片加载模块、形态学闭运算模块、形态学腐蚀运算模块、形态学膨胀运算模块、颜色提取模块、提取轮廓模块、高斯模糊模块、霍夫变换模块、面积筛选模块，分类模块，存储模块、无线输出模块，所述无线接收模块与无线传输模块无线连接，无线接收模块与图片加载模块电性连接，所述图片加载模块、形态学闭运算模块、形态学腐蚀运算模块、形态学膨胀运算模块、颜色提取模块、提取轮廓模块、高斯模糊模块、霍夫变换模块、面积筛选模块，存储模块、无线输出模块依次电性连接。[0006]采用以上技术方案的有益效果是：本发明结构的一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统，无人机上的GPS定位模块首先给塔杆进行经纬度定位，从而确定塔杆的具体位置，摄像机给塔杆拍摄相片，通过微处理器的处理，将经纬度加在图片上，并通过无线传输模块将图片传输给处理中心，处理中心通过无线接收模块接收待分析的图片，并通过图片加载模块将图片加载到形态学闭运算模块中，将图片中的噪音通过闭运算祛除掉，对图片进行复试运算，将图片中的噪音消除掉，再对图片进行膨胀运算，将消除了除鸟窝之外所存在的噪音，又保留了原图像的轮廓，之后颜色提取模块对图片进行颜色提取，将灰色至深黑色的图片部分保留下来，即只留下了预选鸟窝位置，之后提取轮廓模块对图片进行提取轮廓处理，之后再通过高斯模糊模块再次减少噪音，为下一步做鸟窝识别做准备，鸟窝有三个明显的特征可以用来检测：近似圆形；局簇的短线性结构；灰度方差大，通过霍

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夫变换模块将图片中近似于椭圆的鸟窝给识别出来，再通过面积筛选模块将大于或小于正常鸟窝大小的3倍以外的给祛除掉，最终只剩下鸟窝，再通过分类模块将有鸟窝的图片和没鸟窝的图片分别储存在储存模块内，进行归档，最后无线输出模块将有鸟窝的图片输出到维修站中。

附图说明[0007]图1是本发明无人机本体的结构框图。[0008]其中，1-无人机本体，2-处理中心，3-摄像机，4-GPS定位模块，5-微处理器，6-无线传输模块，7-无线接收模块，8-图片加载模块，9-形态学闭运算模块，10-形态学腐蚀运算模块，11-形态学膨胀运算模块，12-颜色提取模块，13-提取轮廓模块，14-高斯模糊模块，15-霍夫变换模块，16-面积筛选模块，17-存储模块，18-无线输出模块，19-分类模块。具体实施方式[0009]下面结合附图详细说明本发明的优选实施方式。[0010]图1出示本发明的具体实施方式：一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统，包括无人机本体1和处理中心2，所述无人机本体1上设有摄像机3、微处理器5、GPS定位模块4和无线传输模块6，所述摄像机3、GPS定位模块4均与微处理器5电性连接，所述微处理器5与无线传输模块6电性连接，所述处理中心2里设有无线接收模块7、图片加载模块8、形态学闭运算模块9、形态学腐蚀运算模块10、形态学膨胀运算模块11、颜色提取模块12、提取轮廓模块13、高斯模糊模块14、霍夫变换模块15、面积筛选模块16，存储模块17、无线输出模块18，所述无线接收模块7与无线传输模块6无线连接，无线接收模块7与图片加载模块8电性连接，所述图片加载模块8、形态学闭运算模块9、形态学腐蚀运算模块10、形态学膨胀运算模块11、颜色提取模块12、提取轮廓模块13、高斯模糊模块14、霍夫变换模块15、面积筛选模块16，存储模块17、无线输出模块18依次电性连接。[0011]基于上述：本发明结构的一种基于opencv的电力巡线中鸟窝自动识别归档系统，无人机上的GPS定位模块4首先给塔杆进行经纬度定位，从而确定塔杆的具体位置，摄像机3给塔杆拍摄相片，通过微处理器5的处理，将经纬度加在图片上，并通过无线传输模块6将图片传输给处理中心2，处理中心2通过无线接收模块7接收待分析的图片，并通过图片加载模块8将图片加载到形态学闭运算模块9中，将图片中的噪音通过闭运算祛除掉，对图片进行复试运算，将图片中的噪音消除掉，再对图片进行膨胀运算，将消除了除鸟窝之外所存在的噪音，又保留了原图像的轮廓，之后颜色提取模块12对图片进行颜色提取，将灰色至深黑色的图片部分保留下来，即只留下了预选鸟窝位置，之后提取轮廓模块13对图片进行提取轮廓处理，之后再通过高斯模糊模块14再次减少噪音，为下一步做鸟窝识别做准备，鸟窝有三个明显的特征可以用来检测：近似圆形；局簇的短线性结构；灰度方差大，通过霍夫变换模块15将图片中近似于椭圆的鸟窝给识别出来，再通过面积筛选模块16将大于或小于正常鸟窝大小的3倍以外的给祛除掉，最终只剩下鸟窝，再通过分类模块19将有鸟窝的图片和没鸟窝的图片分别储存在储存模块内，进行归档，最后无线输出模块18将有鸟窝的图片输出到维修站中。[0012]以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员

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来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

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图1

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