ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ ПОИСКА ОБЪЕКТОВ НА СНИМКАХ 6
1.1. Компьютерное зрение. Применение технологий компьютерного зрения в различных
сферах деятельности 6
1.2. Методы поиска прямых линий на снимках 8
1.2.1. Hough Transform 8
1.2.2. Line Segment Detector (LSD) 9
1.3. Методы выделения ключевых точек на изображении 11
1.4. Применение методов компьютерного зрения для автоматизации определения
местоположения опор и проводов ЛЭП на аэрофотоснимках 12
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОИСКА ОПОР ЛЭП НА АЭРОФОТОСНИМКАХ И
ОПРЕДЕЛЕНИЯ ИХ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ 13
2.1. Методы, использующие поиск прямых линий 13
2.2. Методы, использующие поиск объектов по ключевым точкам 15
2.3. Недостатки 16
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОИСКА ПРОВОДОВ НА
АЭРОФОТОСНИМКАХ И ПОСТРОЕНИЯ ГЕОМЕТРИИ 18
3.1. Методы поиска проводов с использованием компьютерного зрения 18
3.2. Алгоритмы, реализованные в коммерческом программном обеспечении 23
3.2.1. Теоретические основы 24
3.2.2. Тестирование 26
ГЛАВА 4. ВОЗМОЖНОСТИ УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОВ ПОИСКА И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ОПОР И ПРОВОДОВ ЛЭП НА ОСНОВЕ ДАННЫХ АЭРОФОТОСЪЁМКИ 30
4.1. Поиск опор на аэрофотоснимках и определение их местоположения 30
4.1.1. Ограничение области поиска 30
4.1.2. Работа со структурой снимка и использование Line Segment Detector 31
4.1.3. Пространственная привязка обнаруженных линий и определение реального
местоположения опоры 32
4.2. Поиск проводов на аэрофотоснимках и построение их 3D-геометрии 33
4.2.1. Применение инструмента «Найти провода» и фильтрация некорректной 3D-
геометрии 33
4.2.2. Уточнение положения изоляторов 35
4.2.3. Построение 3D-геометрии в пропущенных пролётах 35
ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ, РЕАЛИЗУЮЩИХ УСОВЕРШЕНСТВОВАННЫЕ МЕТОДЫ 38
5.1. Использование вычислительных возможностей Metashape 38
5.2. Интеграция библиотек Python для задач компьютерного зрения 39
5.3. Интеграция библиотек Python для обработки пространственных данных 40
5.4. Апробация разработанных алгоритмов 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 44
ЛИТЕРАТУРА 45
Электроэнергетика является одной из главных отраслей энергетической промышленности Российской Федерации. Значительную нишу в отрасли занимают установка, мониторинг, обслуживание и ремонт элементов воздушных линий электропередачи (далее - ЛЭП, ВЛ): опор, проводов, изоляторов, бандажей и прочих, а также поддержание стабильной ситуации в охранной зоне ЛЭП, для обеспечения необходимой безопасности человека, окружающей среды и хозяйственной деятельности. Мониторинг предстаёт, как одна из самых ресурсо- и трудозатратных частей эксплуатации ВЛ, что в первую очередь связано с необходимостью регулярного проведения подобных работ.
В настоящий момент всё большую популярность набирает использование беспилотных воздушных судов (далее - БВС) для съёмки актуального состояния ВЛ и проведения мониторинга. В особенности, технологии геодезии и фотограмметрии позволяют помимо общей визуальной оценки ЛЭП по полученным снимкам или видео создавать модели местности, которые могут быть использованы для точного определения положения опор, проводов и других элементов ЛЭП, различных объектов, попадающих в охранную зону, а также для измерения высот и площадей окружающей древесно-кустарниковой растительности.
Автоматизация производственных процессов является важной задачей в любой отрасли в виду сокращения времени работ и ресурсных затрат. В сфере мониторинга ВЛ с использованием БВС применяется множество методов, связанных с автоматизированными анализом и обработкой пространственных данных, однако получение самих пространственных данных на основе созданных моделей местности предстаёт актуальным вопросом для перехода к полностью автоматическим или автоматизированным методам.
Цель работы: разработка алгоритмов на основе существующих методов автоматизированного определения координат объектов энергетики с использованием данных аэрофотосъёмки, адаптированных под современные производственные задачи, на примере опор и проводов ЛЭП.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:
- изучить методы распознавания опор и проводов на снимках, основанные на технологиях компьютерного зрения;
• разработать алгоритм локализации опор, адаптированный под производственные задачи мониторинга ЛЭП для применения в используемом программном обеспечении;
• изучить алгоритмы автоматического поиска и построения геометрии проводов по снимкам, реализованные в коммерческом программном обеспечении, выявить проблемы;
• разработать автоматизированный алгоритм поиска и построения проводов на основе автоматического с устранением ошибок;
• протестировать разработанные алгоритмы.
В качестве данных использованы снимки множества линейных аэрофотосъёмок ВЛ, выполненных ООО «Авиационные роботы».
В работе использовано программное обеспечение: Metashape 1.7.3, QGIS Desktop 3.22. Разработка была выполнена на языке программирования Python версии 3.8.
