為解決輸電線路通道內(nèi)樹障隱患造成的樹閃放電問題,利用雙目視覺技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)3維重建的特點(diǎn),對線路周圍樹障的安全監(jiān)測進(jìn)行研究。結(jié)合基于三基色模式(RGB)圖像的過綠特征與圖像分割方法建立樹木興趣區(qū)域模型,有效解決了復(fù)雜背景環(huán)境下全圖立體匹配效率不高的問題。針對當(dāng)前塊匹配算法在目標(biāo)邊緣匹配和測距精度不高的問題,設(shè)計(jì)基于興趣區(qū)域的可變窗口塊匹配方法,對樹障用可變窗口作為代價聚合方式擬合提高邊緣的匹配精度從而提升測距精度。實(shí)驗(yàn)階段,利用Middlebury圖像集和仿真現(xiàn)場圖像,對比了固定窗口匹配算法、多窗口匹配算法和該文所提算法的匹配、測距精度。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出針對上述兩種算法,該文算法在目標(biāo)非邊緣區(qū)域以及深度不連續(xù)處都有著更高的匹配精度,同時在測距方面也有著更小的誤差值,并且隨著測距距離的提升,誤差值的提升速率也最慢。

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圖3雙目視覺原理Fig.3Binocularvisionsystemprinciple

3632高電壓技術(shù)2020,46(10)圖2球體平臺掛載方式和輸電線路3維測量概念圖Fig.2Mountingmodeofsphereplatformandthree-dimen-sionalmeasurementconceptmapoftransmissionline左、右攝像....

圖4攝像機(jī)成像幾何模型Fig.4Cameraimaginggeometrymodel

R，光心之間距離為B。IL和IR分別為左、右攝像頭的成像平面。有雙目視覺系統(tǒng)如圖3。記樹木目標(biāo)點(diǎn)t(X,Y,Z)。在左右攝像頭像平面坐標(biāo)記為tL(xL,y)和tR(xR,y)，則同一個目標(biāo)樹木在左右2個攝像頭內(nèi)的成像產(chǎn)生了視差d=xL–xR。根據(jù)相似三角形定理有如下關(guān)系：LRLR....

圖5基于興趣區(qū)域匹配流程圖Fig.5Blockmatchingbasedonregionofinterestflowchart

幕?湎蛄浚?Om為雙攝像頭的旋轉(zhuǎn)關(guān)系向量，經(jīng)Rodrigues變換后可得旋轉(zhuǎn)矩陣R；T為兩攝像頭的平移向量。2樹障隱患立體匹配2.1建立樹木興趣區(qū)域模型在采集到的輸電線路運(yùn)行通道圖像內(nèi)，通常包含有天空、建筑、樹木等環(huán)境信息以及絕緣子、間隔棒和部分導(dǎo)線等。受外界復(fù)雜環(huán)境因素的影響，....

圖8ROI-BM塊匹配算法滑動窗口示意圖Fig.8ROI-BMalgorithmslidingwindowschematic

涓怕手擔(dān)?⒂牘潭ù翱謐羆殉?表1固定窗口目標(biāo)邊緣性能表現(xiàn)Table1Performanceoffixedwindowtargetedge窗口尺寸tsukubateddyconesηnonoccηdiscηnonoccηdiscηnonoccηdisc5512.7620.0425.....

本文編號：4052419