陳雋,蘇奕輝,許國偉,廖靜麗,林來鑫
(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司汕頭供電局,廣東汕頭,515000)
輸電線路的正常運(yùn)作,是保證穩(wěn)定供電的前提。在輸電線路走廊內(nèi),樹木于輸電線路間的距離如果過近,則會(huì)產(chǎn)生安全隱患甚至直接影響輸電線路的穩(wěn)定性[1]。處于輸電線路走廊內(nèi)的樹木會(huì)由于生長會(huì)周期性地靠近導(dǎo)線,如果小于運(yùn)維要求的安全距離,就會(huì)導(dǎo)致電線對(duì)樹木放電引發(fā)線路故障停運(yùn)和山火,因而對(duì)走廊內(nèi)樹木進(jìn)行定期測(cè)距、修剪是運(yùn)維工作的重點(diǎn)之一。對(duì)走廊內(nèi)樹木安排周期性修剪砍伐將導(dǎo)致每年的輸電線路運(yùn)維涉及大量的樹木修剪砍伐工程量計(jì)算[2]。按傳統(tǒng)修剪砍伐辦法,費(fèi)時(shí)費(fèi)力效率低下。提高測(cè)距精度,提升判斷效率,可大大降低人工測(cè)距的工作量,節(jié)約能力成本。本文基于多光譜領(lǐng)域技術(shù),設(shè)計(jì)了一套領(lǐng)域識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng),以解決人工丈量樹障砍伐區(qū)域效率低下的問題,實(shí)現(xiàn)了樹障砍伐區(qū)域的自動(dòng)獲取和自動(dòng)測(cè)距,為樹木砍伐工作提供準(zhǔn)確信息,可大大提高運(yùn)維效率。
(1)分別獲取樹障砍伐前后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和多光譜圖像。
(2)根據(jù)樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐前的樹障區(qū)域圖像。
(3)根據(jù)樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐后的樹障區(qū)域圖像。
(4)將砍伐前的樹障區(qū)域圖像和砍伐后的樹障區(qū)域圖像輸入至訓(xùn)練好的區(qū)域識(shí)別模型中得到樹障砍伐區(qū)域圖像。
該裝置主要由圖像獲取模塊組成,用于分別獲取樹障砍伐前后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和多光譜圖像,包括砍伐前樹障區(qū)域圖像獲取模塊、砍伐后樹障區(qū)域圖像獲取模塊、樹障砍伐區(qū)域圖像獲取模塊。
砍伐前樹障區(qū)域圖像獲取模塊,用于根據(jù)樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐前的樹障區(qū)域圖像。
砍伐后樹障區(qū)域圖像獲取模塊,用于根據(jù)樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐后 的樹障區(qū)域圖像。
樹障砍伐區(qū)域圖像獲取模塊,用于將砍伐前的樹障區(qū)域圖像和砍伐后的樹障區(qū)域圖像輸入至訓(xùn)練好的區(qū)域識(shí)別模型中得到樹障砍伐區(qū)域圖像[3]。
本方案需要使用一種圖像處理用電子設(shè)備,該電子設(shè)備核心部件是一個(gè)或多個(gè)處理器、存儲(chǔ)裝置,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。存儲(chǔ)裝置用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序。一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)程序,處理器可實(shí)現(xiàn)本方案任意實(shí)施例所提供的區(qū)域識(shí)別方法。
圖1 電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖
本方案需要使用一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序。其中,該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)具體的區(qū)域識(shí)別方法。另外,進(jìn)行砍伐前、砍伐后的RGB圖像和多光譜圖像處理時(shí),臨時(shí)結(jié)果也需要利用該介質(zhì)進(jìn)行保存,直到計(jì)算程序當(dāng)前的計(jì)算任務(wù)結(jié)束,程序?qū)⒆罱K計(jì)算結(jié)果從該存儲(chǔ)介質(zhì)中讀出,用于展示或存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中備用。
分別獲取樹障砍伐前后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和多光譜圖像。
通過無人機(jī)搭載相機(jī)拍攝待識(shí)別線路通道樹障砍伐修剪前和修剪后的RGB圖像和多光譜圖像。多光譜指的是由于太陽光是一種不同波長的連續(xù)光譜,其波長分布由短到長。不同顏色的可見光就是因波長差異而呈現(xiàn)出色彩變化。由于不同物體屬性的區(qū)別,在接受到太陽光照射時(shí),物體表面吸收與反射太陽光的比例也不盡相同。多光譜圖像更有利于對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行分割。
獲取樹障砍伐前后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和多光譜圖像包括:分別獲取樹障砍伐前后待識(shí)別線路通道的RGB圖像和多光譜圖像;分別對(duì)RGB圖像和多光譜圖像進(jìn)行剪裁和拼接得到完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像。通過無人機(jī)搭載的相機(jī)拍攝的待識(shí)別線路通道樹障砍伐修剪前和修剪后的RGB圖像和多光譜圖像并不是一張能夠反映完整的待識(shí)別線路通道的圖像,而是對(duì)待識(shí)別線路通道進(jìn)行了多張圖像的拍攝,需要對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行剪裁和拼接,從而獲得樹障砍伐修剪前和修剪后完整的待識(shí)別線路通道的圖像,以便后續(xù)對(duì)樹障砍伐區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。
分別對(duì)RGB圖像和多光譜圖像進(jìn)行剪裁和拼接得到完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像,包括:根據(jù)拍攝得到的RGB圖像生成RGB圖像的正射影像;根據(jù)拍攝得到的多光譜圖像生成多光譜圖像的正射影像;將RGB圖像的正射影像進(jìn)行剪裁和拼接得到完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像;將多光譜圖像的正射影像進(jìn)行剪裁和拼接得到完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像。
正射影像是具有正射投影性質(zhì)的遙感影像。原始遙感影像因成像時(shí)受傳感器內(nèi)部狀態(tài)變化、外部狀態(tài)及地表狀況的影響,均有程度不同的畸變和失真。對(duì)遙感影像的幾何處理,不僅提取空間信息,如繪制等高線,也可按正確的幾何關(guān)系對(duì)影像灰度進(jìn)行重新采樣,形成新的正射影像。將拍攝得到的RGB圖像和多光譜圖像生成對(duì)應(yīng)的正射影像,對(duì)正射影像進(jìn)行剪裁和拼接得到完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和多光譜圖像。正射影像可以提高圖像的精度,更有利于砍伐區(qū)域的識(shí)別。
根據(jù)樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐前的樹障區(qū)域圖像。
根據(jù)樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像進(jìn)行樹障區(qū)域提取[4],得到砍伐前的樹障區(qū)域的多光譜圖像,再結(jié)合樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像,得到砍伐前的樹障區(qū)域圖像。
根據(jù)樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和樹障砍伐前完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐前的樹障區(qū)域圖像包括:根據(jù)樹障砍伐前的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐前的樹障區(qū)域多光譜圖像;根據(jù)砍伐前的樹障區(qū)域多光譜圖像和樹障砍伐前的待識(shí)別線路通道的RGB圖像得到砍伐前的樹障區(qū)域的RGB圖像。對(duì)樹障砍伐前的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域提取,得到砍伐前的樹障區(qū)域多光譜圖像。根據(jù)砍伐前的樹障區(qū)域多光譜圖像對(duì)樹障砍伐前的待識(shí)別線路通道的RGB圖像進(jìn)行圖像分割,得到砍伐前的樹障區(qū)域的RGB圖像。先對(duì)多光譜圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域提取,得到砍伐前的樹障區(qū)域多光譜圖像,再對(duì)RGB圖像進(jìn)行分割,使得到的砍伐前的樹障區(qū)域的RGB圖像更加精確。
根據(jù)樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐后的樹障區(qū)域圖像。
根據(jù)樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像進(jìn)行樹障區(qū)域提取,得到砍伐后的樹障區(qū)域的多光譜圖像,再結(jié)合樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像,得到砍伐后的樹障區(qū)域圖像。
根據(jù)樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和樹障砍伐后完整的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐后的樹障區(qū)域圖像包括:根據(jù)樹障砍伐后的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像得到砍伐后的樹障區(qū)域多光譜圖像;根據(jù)砍伐后的樹障區(qū)域多光譜圖像和砍伐后的待識(shí)別線路通道的RGB圖像得到砍伐后的樹障區(qū)域的RGB圖像。對(duì)樹障砍伐后的待識(shí)別線路通道的多光譜圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域提取,將無用的干擾區(qū)域過濾掉,得到砍伐后的樹障區(qū)域多光譜圖像。根據(jù)砍伐后的樹障區(qū)域多光譜圖像對(duì)砍伐后的待識(shí)別線路通道的RGB圖像進(jìn)行圖像分割,在砍伐后的待識(shí)別線路通道的RGB圖像中提取與砍伐后的樹障區(qū)域多光譜圖像相同的區(qū)域,得到砍伐后的樹障區(qū)域多光譜圖像。
將砍伐前的樹障區(qū)域圖像和砍伐后的樹障區(qū)域圖像輸入至訓(xùn)練好的區(qū)域識(shí)別模型中得到樹障砍伐區(qū)域圖像。
將分割得到的砍伐前的樹障區(qū)域圖像和砍伐后的樹障區(qū)域圖像輸入至訓(xùn)練好的區(qū)域識(shí)別模型中,進(jìn)行線路通道樹障砍伐前和砍伐后的識(shí)別,得到樹障砍伐區(qū)域圖像。
區(qū)域識(shí)別模型為DeepLabv3+模型。DeepLabv3+模型訓(xùn)練時(shí)使用的圖片格式與待識(shí)別線路通道的圖片格式一致。可以通過遷移學(xué)習(xí)對(duì)DeepLabv3+模型進(jìn)行訓(xùn)練,還可以基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練。示例性的,基于地物分類遙感影像對(duì)DeepLabv3+模型進(jìn)行訓(xùn)練,拿到特征提取層的訓(xùn)練參數(shù),遷移到砍伐倒伏數(shù)據(jù)集訓(xùn)練中,得到區(qū)域識(shí)別模型。將砍伐前的樹障區(qū)域圖像和砍伐后的樹障區(qū)域圖像輸入至訓(xùn)練好的DeepLabv3+模型中進(jìn)行樹障砍伐區(qū)域識(shí)別[5],得到精準(zhǔn)的樹障砍伐區(qū)域。
本文所提出的樹障區(qū)域識(shí)別方案,通過分別獲取樹障砍伐前后完整的待識(shí)別線路通道的RGB圖像和多光譜圖像,根據(jù)樹障砍伐前的RGB圖像和多光譜圖像得到砍伐前的樹障區(qū)域圖像,根據(jù)樹障砍伐后的RGB圖像和多光譜圖像得到砍伐后的樹障區(qū)域圖像,并去除RGB圖像和多光譜圖像中的多余的區(qū)域,避免其它區(qū)域?qū)ψR(shí)別樹障砍伐區(qū)域的影響,最后將砍伐前和砍伐后樹障區(qū)域圖像輸入至訓(xùn)練好的區(qū)域識(shí)別模型中得到樹障砍伐區(qū)域圖像??山鉀Q人工丈量樹障砍伐區(qū)域效率低下的問題,實(shí)現(xiàn)高精度的樹障砍伐區(qū)域的自動(dòng)提取,提高樹木砍伐區(qū)域獲取效率。