第二章相關(guān)理論和技術(shù)2.1雙目立體視覺2.1.1雙目立體相機(jī)成像基礎(chǔ)雙目立體視覺系統(tǒng)是一種模仿人類雙眼視覺原理而設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，通常由兩臺(tái)相機(jī)構(gòu)成，分別稱為左相機(jī)和右相機(jī)。這兩臺(tái)攝像機(jī)分別拍攝同一場(chǎng)景的兩幅圖像，被稱為左視角和右視角。通過比較和分析這兩幅圖像，雙目立體視覺系統(tǒng)能夠計(jì)算出場(chǎng)景中每個(gè)點(diǎn)的深度信息，從而提供場(chǎng)景的三維重建和立體感知。雙目立體相機(jī)的成像基礎(chǔ)是基于人類雙眼視覺原理的仿真。雙目視覺是指一個(gè)人雙眼注視同一視點(diǎn)，由于雙眼相距有點(diǎn)偏差，因此感知的視角不同，這種差異被稱為視差，是人類感知深度和距離的重要基礎(chǔ)之一。在雙目立體視覺中，使用左右攝像頭獲得的左右視角進(jìn)行立體匹配。立體匹配的目的是找到兩幅圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的關(guān)系，從而計(jì)算出視差值。常見的雙目立體匹配算法包括圖像視差計(jì)算和深度信息估算。視差圖像是指在左視圖和右視圖匹配后得到的一幅灰度圖像，其中每個(gè)像素代表了對(duì)應(yīng)點(diǎn)的視差值。圖像視差通常采用兩種雙目立體匹配算法進(jìn)行計(jì)算：局部匹配和全局匹配。局部擬合算法一般使用特定大小的窗口，通過比較窗口內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值或特征向量來(lái)計(jì)算視差值，從而找到最佳匹配點(diǎn)。常見的局部匹配算法包括半全局匹配、塊匹配等。全局匹配算法適用于整個(gè)圖像范圍，通過構(gòu)建能量函數(shù)，使用動(dòng)態(tài)編程或優(yōu)化算法找到完美的契合點(diǎn)，并獲得整個(gè)圖像的視差視圖。全局匹配算法通常能夠獲得更標(biāo)準(zhǔn)的視差圖像，但計(jì)算復(fù)雜的程度較高[5](5,8)。在得到視差圖像后，可以利用右相機(jī)和左相機(jī)之間的幾何關(guān)系，通過三角測(cè)量或其它幾何方法計(jì)算出場(chǎng)景中每個(gè)點(diǎn)的深度信息。深度信息表示了每個(gè)點(diǎn)到相機(jī)的距離，可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的三維重建和立體感知。圖2-1雙目立體成像原理圖2-1顯示了攝像頭附近的一個(gè)人和遠(yuǎn)處的一棵樹。左下方顯示了左右攝像機(jī)的圖像效果。使用右相機(jī)時(shí)，人在樹的左邊，而使用左相機(jī)時(shí)，人在樹的右邊。對(duì)比圖顯示，使用雙目攝像頭拍攝樹木時(shí)，視差較小；而在成像人物時(shí)，視差較大。這是由于樹木距離攝像機(jī)較遠(yuǎn)，而人距離攝像機(jī)較近。這一現(xiàn)象證明了雙目三角測(cè)量法的基本原理，也表明雙目系統(tǒng)將目標(biāo)物體的距離視為絕對(duì)測(cè)量值。2.1.2雙目視覺系統(tǒng)標(biāo)定原理雙目立體視覺系統(tǒng)的標(biāo)定原理是確保左右相機(jī)成像結(jié)果的一致性和準(zhǔn)確性，從而實(shí)現(xiàn)后續(xù)的立體匹配和深度估計(jì)。標(biāo)定的關(guān)鍵是獲得兩臺(tái)相機(jī)的內(nèi)部（內(nèi)部參考）和外部（外部參考）參數(shù)，以及相機(jī)之間的相對(duì)定位。雙目立體攝像機(jī)的成像原理與極線約束有關(guān)。如果空間中的某一點(diǎn)在左右兩個(gè)圖像平面上都有顯示，那么相應(yīng)的投影點(diǎn)就會(huì)位于兩個(gè)圖像平面的兩極線上。這一約束可以大大簡(jiǎn)化從二維到一維的重疊點(diǎn)搜索，從而提高搜索效率。在實(shí)際應(yīng)用中，雙目相機(jī)的擺放位置并不總是完全符合理想模型，相機(jī)光心不在同一水平線上、光軸不平行等因素會(huì)導(dǎo)致極線的形狀不規(guī)則，增加了匹配的難度。因此，為了滿足雙目相機(jī)的成像假設(shè)，即光心在同一水平線上、光軸平行且參數(shù)相等，需要對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定[6](10,13)。校準(zhǔn)程序基于張式校準(zhǔn)法，即根據(jù)校準(zhǔn)圖像生成校準(zhǔn)板，根據(jù)校準(zhǔn)板確定網(wǎng)格的角度點(diǎn)，并根據(jù)這些角度點(diǎn)在圖像中的位置計(jì)算相機(jī)參數(shù)和偏轉(zhuǎn)參數(shù)。然后，通過比較左右圖像中的相應(yīng)的角度點(diǎn)，得出兩臺(tái)攝相機(jī)彼此的方位關(guān)系，即旋轉(zhuǎn)矩陣和位移矢量。Matlab中的雙目標(biāo)定工具箱被用于實(shí)現(xiàn)標(biāo)定過程，該工具箱可以方便地處理標(biāo)定圖像和角點(diǎn)檢測(cè)，計(jì)算內(nèi)部和外部攝像頭的參數(shù)，并估算攝像頭之間的相對(duì)位置。最后，校準(zhǔn)結(jié)果，可以實(shí)現(xiàn)左右圖像的矯正，使得對(duì)應(yīng)點(diǎn)均勻分布在同一水平的極線上，為后續(xù)的立體匹配提供了準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。雙目立體視覺系統(tǒng)的標(biāo)定原理通過極線約束和相機(jī)參數(shù)的精確計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了對(duì)雙目相機(jī)的精準(zhǔn)定位和成像矯正，為后續(xù)的立體視覺應(yīng)用提供了可靠的基礎(chǔ)。圖2-2雙目標(biāo)定與矯正結(jié)果2.1.3立體匹配算法在雙目視覺系統(tǒng)中，一旦獲得了相機(jī)的外參，就可以開始尋找左右圖像的匹配點(diǎn)，進(jìn)而計(jì)算場(chǎng)景的三維信息。尋找匹配是立體匹配算法務(wù)必要解決的主要問題。根據(jù)匹配成本的計(jì)算方法，雙目立體匹配算法可分為局部匹配算法、半全局匹配算法和全局匹配算法。其中最具代表性的算法包括BlockMatching算法（簡(jiǎn)稱BM）、Semi-GlobalMatching算法（簡(jiǎn)稱SGM）和EfficientLarge-scaleStereoMatching算法（簡(jiǎn)稱ELAS）。BM算法是一種局部成本最小化的雙目立體匹配算法。它以左視圖上的一個(gè)點(diǎn)為基準(zhǔn)，定義一個(gè)固定大小的窗口，在右視圖中搜索與該窗口內(nèi)的像素灰度值差異最小的點(diǎn)作為匹配點(diǎn)。BM算法簡(jiǎn)單直觀，但由于是局部匹配，容易受到紋理重復(fù)和遮擋等因素的影響。全局匹配算法的思想是通過全局優(yōu)化的方法使設(shè)定的全局代價(jià)函數(shù)取得最小值，從而獲取匹配點(diǎn)。然而，全局匹配算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，在CPU平臺(tái)上往往難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理[7](8,9)。SGM算法是一種半全局匹配算法，它利用動(dòng)態(tài)編程理論將全局成本函數(shù)拆分為多向一維成本函數(shù)。，并通過優(yōu)化這些函數(shù)來(lái)尋找最優(yōu)匹配。SGM算法在速度和準(zhǔn)確性之間取得了較好的平衡，所以它經(jīng)常應(yīng)用到雙目立體視覺方面上去。ELAS算法是一種局部立體圖像識(shí)別算法，可直接進(jìn)行視圖估計(jì)，使用速度比較快。該算法由Geiger等人于2010年提出，利于于解決大規(guī)模立體圖像識(shí)別問題。。2.2雙目立體相機(jī)在設(shè)計(jì)雙目立體相機(jī)時(shí)，鏡頭焦距和基線長(zhǎng)度等參數(shù)決定了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和觀察范圍。深度測(cè)量誤差與深度的平方成正比，因此基線越長(zhǎng)或焦距越長(zhǎng)，測(cè)量精度就越高。然而，過長(zhǎng)的基線和大焦距會(huì)導(dǎo)致視場(chǎng)角較小和近處視覺盲區(qū)的問題。傳統(tǒng)的雙目立體相機(jī)通常具有固定的焦距和鏡頭基線長(zhǎng)度，這限制了它們的應(yīng)用。本文中提出了一種適用于移動(dòng)平臺(tái)的自制雙目立體相機(jī)設(shè)計(jì)，它使用可變基線和可互換鏡頭，同時(shí)采用了Nvidia的TX2處理器，從而大大縮小了相機(jī)的尺寸，增加了適用場(chǎng)景。傳感器部分采用了兩臺(tái)?？倒I(yè)相機(jī)，具有全局快門和支持同步觸發(fā)等特點(diǎn)，可配合不同焦距的鏡頭使用。外殼包括頂蓋、底座和攝像頭安裝插座，通過可調(diào)攝像頭插座和安裝機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)可變基線的設(shè)計(jì)。處理器部分預(yù)留了放置NvidiaTX2處理器的空間，滿足了雙目視覺處理的性能需求。將上述三個(gè)部分組裝起來(lái)，就完成了自制雙目立體相機(jī)的制作。在固定基線長(zhǎng)度和校準(zhǔn)雙目望遠(yuǎn)鏡后，相機(jī)就可以開始工作了[8](11,12)。圖2-3雙目立體相機(jī)模組結(jié)構(gòu)2.3特征檢測(cè)和匹配特征檢測(cè)和匹配是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要組成部分，廣泛應(yīng)用于圖像拼接、3D重建、運(yùn)動(dòng)跟蹤、物體識(shí)別、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域。在特征檢測(cè)方面，特征檢測(cè)旨在尋找一組在圖像中具有顯著變化的點(diǎn)或區(qū)域，例如角點(diǎn)、斑點(diǎn)等。常用的特征檢測(cè)算法包括Harris角點(diǎn)檢測(cè)器和LoG/DoG斑點(diǎn)檢測(cè)器。一個(gè)好的特征應(yīng)具有高對(duì)比度變化、對(duì)光照、尺度和姿態(tài)不變以及大小適中等屬性。在特征匹配方面，常用的方法是計(jì)算加權(quán)平方差的加權(quán)和（WSSD），利用這一方法可以衡量?jī)煞鶊D像之間的相似性。特征描述是將檢測(cè)到的關(guān)鍵點(diǎn)周圍區(qū)域轉(zhuǎn)換成緊湊穩(wěn)定的描述符，以便進(jìn)行匹配。最普片的特征描述算法是SIFT、SURF和ORB。SIFT算法通過四個(gè)步驟識(shí)別和描述特征，利用高斯變化來(lái)估計(jì)極化的空間尺度、定位關(guān)鍵點(diǎn)、分配關(guān)鍵點(diǎn)方向和計(jì)算局部圖像描述符。另一方面，SURF算法使用盒式濾波器代替高斯變換和小波反饋來(lái)提取特征；ORB算法是FAST關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器和BRIEF描述器的組合，通過計(jì)算補(bǔ)丁的方向來(lái)實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)分散。在特征匹配階段，常用的方法包括BruteForce（BF）和FLANN，以及使用索引結(jié)構(gòu)如k-d樹進(jìn)行快速搜索。最后，在特征對(duì)齊階段，常用的方法是使用RANSAC進(jìn)行異常值拒絕，以提高匹配的準(zhǔn)確性[9](6,7)。2.4圖像處理和特征提取圖像處理和特征提取在雙目圖像處理中扮演著至關(guān)重要的角色。為后續(xù)的覆冰識(shí)別提供了準(zhǔn)確的特征描述。首先，圖像處理階段包括去噪、增強(qiáng)、幾何校正和色彩空間轉(zhuǎn)換等操作。去噪操作使用中值濾波、高斯濾波和雙邊濾波去除圖像中的噪聲，以提高特征提取的準(zhǔn)確性。另一方面，增強(qiáng)操作旨在提高圖像的視覺質(zhì)量和對(duì)比度，使覆冰等特征更加清晰可見。幾何校正消除了由相機(jī)畸變和姿態(tài)差異引起的圖像失真，使得雙目圖像在幾何上對(duì)齊，有利于后續(xù)的特征提取和匹配。另外，色彩空間轉(zhuǎn)換可根據(jù)具體應(yīng)用需求，將圖像轉(zhuǎn)換為其他色彩空間，有助于提取不同特征。隨后是特征提取階段，它包括角點(diǎn)檢測(cè)、光點(diǎn)檢測(cè)、紋理檢測(cè)、顏色檢測(cè)和形狀檢測(cè)。角點(diǎn)檢測(cè)經(jīng)過檢測(cè)圖像中的角點(diǎn)來(lái)識(shí)別圖像中的重要元素。光點(diǎn)檢測(cè)是在圖像中尋找與周圍區(qū)域具有顯著變化的局部區(qū)域，這些區(qū)域可能代表覆冰的位置或表面紋理的變化。紋理檢測(cè)使用局部二元模型、灰色協(xié)方差矩陣和高斯濾波器響應(yīng)進(jìn)行描述圖像中的細(xì)微紋理信息，有助于覆冰的識(shí)別和分類。顏色檢測(cè)則根據(jù)覆冰的顏色特征，使用色彩直方圖或色彩矩來(lái)描述圖像中的色彩分布，從而區(qū)分不同類型的覆冰。最后，形狀特征提取通過檢測(cè)覆冰的邊界并計(jì)算其形狀特征，如面積、周長(zhǎng)和圓度等，可以進(jìn)一步識(shí)別和分類覆冰[10](11,12)。這一過程提高了圖像質(zhì)量和分辨率，并高效地分離和描述了圖像中的關(guān)鍵特征，以便準(zhǔn)確識(shí)別和分析覆冰問題。。因此，充分利用圖像處理和特征提取技術(shù)，可以提高覆冰檢測(cè)系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。2.5開發(fā)工具2.5.1MatlabMatlab是一種先進(jìn)的工程計(jì)算機(jī)語(yǔ)言和交互式環(huán)境，用于分析各種科學(xué)和工程應(yīng)用中的數(shù)據(jù)、算法開發(fā)、模型構(gòu)建和可視化。Matlab為計(jì)算和技術(shù)操作提供了大量的功能。該軟件有許多內(nèi)置功能和工具包，里面有線性代數(shù)、計(jì)算、信號(hào)處理、圖像處理、控制系統(tǒng)、優(yōu)化等各個(gè)領(lǐng)域。這些功能使用戶能夠方便地進(jìn)行各種數(shù)學(xué)運(yùn)算、數(shù)據(jù)處理和模型建立，大大提高了科學(xué)計(jì)算的效率。此外，Matlab還具有出色的可視化功能。用戶可以使用Matlab生成高質(zhì)量的二維和三維圖形，包括曲線圖、散點(diǎn)圖、曲面圖、等值線圖等，以及動(dòng)畫和交互式圖形。這些圖可以將數(shù)據(jù)分布、仿真結(jié)果和算法效果達(dá)到可以看見，使操作者對(duì)數(shù)據(jù)有更清晰的了解。Matlab提供了一套豐富的工具和應(yīng)用程序接口（API），可以與其他編程語(yǔ)言和軟件進(jìn)行無(wú)縫集成。例如，Matlab引擎允許您在Python中調(diào)用Matlab函數(shù)，并通過Matlab編寫的API與C/C++、Java和其他語(yǔ)言交互，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的跨平臺(tái)開發(fā)和數(shù)據(jù)共享。Matlab還具有強(qiáng)大的并行計(jì)算和高性能計(jì)算功能。用者可以利用它的功能來(lái)達(dá)到并行計(jì)算，加快算法和數(shù)據(jù)處理速度。Matlab還支持GPU計(jì)算，可以利用圖形處理器加速數(shù)值計(jì)算和模擬運(yùn)算，提高計(jì)算效率和性能。2.5.2OpenCVOpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）一個(gè)用于圖像和視頻處理的開源庫(kù)。它為圖像處理、機(jī)器視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)提供了多樣性算法，涵蓋從基礎(chǔ)圖像處理到高級(jí)特征提取、物體識(shí)別和模式識(shí)別等領(lǐng)域。OpenCV被廣泛應(yīng)用到圖像識(shí)別和處理當(dāng)中，并發(fā)揮著重要的作用。在圖像處理系統(tǒng)中，首先是圖像預(yù)處理，OpenCV的處理圖像有很多操作功能，包括調(diào)整大小、裁剪、平滑、過濾、邊緣檢測(cè)等。這些功能可以用于標(biāo)準(zhǔn)化圖片圖像的尺寸和質(zhì)量，去掉其中的噪音，另特征提取和分類更具有準(zhǔn)確性和可靠性。然后特征提取是利用一系列算法從圖像中提取關(guān)鍵點(diǎn)和描述性元素，以識(shí)別和匹配圖像特征。使用OpenCV的特征提取功能，可以捕捉到圖片的紋理、形狀和結(jié)構(gòu)等特征，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的結(jié)果。在通過目標(biāo)檢測(cè)算法檢測(cè)圖像中的特定目標(biāo)，如Haar級(jí)聯(lián)、基于特征的分類器（CascadeClassifier）等。通過訓(xùn)練分類器，這些算法可用于識(shí)別圖像中的特定目標(biāo)。同時(shí)使用OpenCV的目標(biāo)檢測(cè)功能可實(shí)現(xiàn)定位和自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。同時(shí)，OpenCV提供了多種圖像分割算法，有助于將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。這些算法可以將物體從圖像背景中分離出來(lái)，更好地獲取屬性。最后在通過OpenCV的模式識(shí)別功能，根據(jù)圖像的特征和屬性，將其分類。2.6總結(jié)本章介紹了雙目立體視覺系統(tǒng)的原理、標(biāo)定方法、立體匹配算法等內(nèi)容。雙目立體視覺系統(tǒng)根據(jù)了動(dòng)物雙眼觀看物體的原理，利用兩邊的攝相機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行匹配，從而得到對(duì)拍攝的現(xiàn)場(chǎng)的三維重建和立體感知。其次系統(tǒng)的標(biāo)定原理保證了左右相機(jī)成像結(jié)果的一致性和可靠性，為接下來(lái)的立體匹配和深度估算提供了一定的數(shù)據(jù)。立體匹配算法包括局部、半全局和全局匹配方法，通過計(jì)算匹配點(diǎn)的視差值獲得三維場(chǎng)景信息。雙目立體相機(jī)的設(shè)計(jì)方案采用了可變基線和可互換鏡頭，并對(duì)處理器進(jìn)行了封裝，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需要。在特征檢測(cè)和匹配方面，介紹了廣泛使用的特征檢測(cè)算法和匹配方法，如SIFT、SURF、ORB等。最后介紹了Matlab和OpenCV等開發(fā)應(yīng)用，它們有著大量的功能，讓我們更好的處理圖像和計(jì)算機(jī)視覺的研究和開發(fā)工作。第三章需求分析3.1絕緣子覆冰對(duì)電力系統(tǒng)的影響在電力系統(tǒng)中，絕緣子覆冰是一種常見的問題，它可能對(duì)電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性產(chǎn)生重大影響。因此，對(duì)絕緣子覆冰問題進(jìn)行深入的需求分析是非常必要的。安全性需求：絕緣子覆冰可能導(dǎo)致線路設(shè)備絕緣性能下降，增加了設(shè)備擊穿的風(fēng)險(xiǎn)，從而引發(fā)線路短路事故和設(shè)備故障。因此，保障電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行是對(duì)絕緣子覆冰進(jìn)行需求分析的首要目標(biāo)?？煽啃孕枨螅航^緣子覆冰會(huì)降低線路的絕緣強(qiáng)度，導(dǎo)致設(shè)備絕緣擊穿、線路故障等，使得電力系統(tǒng)的不能安全有效的輸電了。所以要研究如何增強(qiáng)電力系統(tǒng)的耐用性，降低因絕緣子覆冰引發(fā)的故障率。穩(wěn)定性需求：絕緣子覆冰可能導(dǎo)致線路絕緣子與支架之間的電場(chǎng)分布不均勻，進(jìn)而影響線路的電氣穩(wěn)定性。如何確保電力系統(tǒng)在絕緣子覆冰情況下的穩(wěn)定運(yùn)行，避免因電氣問題引發(fā)的系統(tǒng)失穩(wěn)是一個(gè)重大問題。監(jiān)測(cè)與預(yù)警需求：及時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警絕緣子覆冰是確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵。需求分析需要確定監(jiān)測(cè)手段和預(yù)警系統(tǒng)的性能指標(biāo)，以確保能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)絕緣子覆冰問題，減少潛在的安全隱患。應(yīng)急處置需求：一旦發(fā)生絕緣子覆冰引發(fā)的故障，需要及時(shí)有效地進(jìn)行應(yīng)急處置，快速恢復(fù)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。需要考慮如何建立健全的應(yīng)急處置機(jī)制，包括故障診斷、故障修復(fù)等方面的需求。成本效益需求：在對(duì)絕緣子覆冰問題進(jìn)行需求分析時(shí)，需要綜合考慮監(jiān)測(cè)、預(yù)警、應(yīng)急處置等方面的成本和效益。需要明確投入資源與獲取安全穩(wěn)定運(yùn)行所能帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益之間的平衡點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)成本最優(yōu)化[11](9,10)。3.2絕緣子覆冰檢測(cè)的技術(shù)要求絕緣子覆冰檢測(cè)技術(shù)的要求包括準(zhǔn)確性、靈敏度、實(shí)時(shí)性、自動(dòng)化、適應(yīng)性、抗干擾能力、成本效益性和數(shù)據(jù)安全性。首先，絕緣子覆冰檢測(cè)需要具備高度的準(zhǔn)確性和靈敏度，以確保能夠準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)和定位絕緣子表面的冰層，及時(shí)預(yù)防潛在的安全隱患。同時(shí)，檢測(cè)技術(shù)還需要具備較高的實(shí)時(shí)性，能夠及時(shí)監(jiān)測(cè)冰層情況并發(fā)出預(yù)警信號(hào)，以便及時(shí)采取措施防止故障發(fā)生。此外，自動(dòng)化是提高檢測(cè)效率和可靠性的關(guān)鍵，適應(yīng)性要求技術(shù)能夠適用于各種類型的絕緣子和復(fù)雜環(huán)境?？垢蓴_能力是保障檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性和可靠性的重要保障，而成本效益性則需要在保證檢測(cè)質(zhì)量的前提下盡可能降低成本。最后，數(shù)據(jù)安全性是確保檢查數(shù)據(jù)的完整性和保密性的一個(gè)重要考慮因素。3.3系統(tǒng)非功能性需求分析1.系統(tǒng)的完整性系統(tǒng)必須具備滿足業(yè)務(wù)需求和無(wú)障礙要求所需的功能。系統(tǒng)必須可在線使用、管理用戶權(quán)限并可升級(jí)。。2.系統(tǒng)的可擴(kuò)充性與可維護(hù)性系統(tǒng)必須能夠適應(yīng)技術(shù)和業(yè)務(wù)需求的變化。隨著技術(shù)或業(yè)務(wù)的變化，系統(tǒng)必須能夠相應(yīng)地適應(yīng)和調(diào)整。系統(tǒng)必須能夠擴(kuò)展其功能，以滿足用戶不斷變化的需求。同時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)易于維護(hù)，并能及時(shí)修正功能異常和故障。3．性能要求系統(tǒng)必須運(yùn)行良好，其中包括反應(yīng)速度、處理能力和吞吐量等。系統(tǒng)應(yīng)能夠高效地處理用戶請(qǐng)求和數(shù)據(jù)操作，以確保用戶的流暢體驗(yàn)和高效率的工作。3.4總結(jié)本章主要介紹了絕緣子覆冰對(duì)電力系統(tǒng)的影響以及絕緣子覆冰檢測(cè)技術(shù)的要求，同時(shí)還包括了系統(tǒng)非功能性需求分析。介紹了絕緣子覆冰可能會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和穩(wěn)定性產(chǎn)生重大影響。其次絕緣子覆冰檢測(cè)技術(shù)需要具備準(zhǔn)確性、靈敏度、實(shí)時(shí)性、自動(dòng)化、適應(yīng)性、抗干擾能力、成本效益性和數(shù)據(jù)安全性等要求。這些要求保證了檢測(cè)技術(shù)能夠及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)絕緣子覆冰問題，提前預(yù)防潛在的安全隱患，并確保系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。最后簡(jiǎn)述了系統(tǒng)的非功能性需求，里面有系統(tǒng)的完整性、可擴(kuò)充性與可維護(hù)性以及性能要求。這些要求確保了系統(tǒng)具備必要的功能以滿足業(yè)務(wù)需求和正常運(yùn)行的要求，同時(shí)能夠適應(yīng)技術(shù)和業(yè)務(wù)變化，并具備良好的性能表現(xiàn)，以提高系統(tǒng)的效率和用戶體驗(yàn)。第四章系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)4.1.1圖像處理和特征提取該研究側(cè)重于在復(fù)雜環(huán)境中識(shí)別和檢測(cè)冰絕緣體的算法，重點(diǎn)是冰絕緣體的圖像處理。第一步是對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，如去除噪音和優(yōu)化算法，以提高對(duì)比度和整體清晰度。接下來(lái)，預(yù)處理后的圖像用于確定目標(biāo)緩沖區(qū)分割的位置。這一步驟的目的是最大限度地降低算法的處理復(fù)雜度。然后利用圖像厚度識(shí)別來(lái)檢測(cè)被分割的目標(biāo)絕緣子。在此過程中，使用圖像邊緣檢測(cè)算法提取目標(biāo)絕緣體的邊界，并以輪廓跟蹤和幾何特征描述等方式對(duì)提取的邊界進(jìn)行處理，以獲得完全覆蓋后絕緣體的邊界和相關(guān)像素計(jì)數(shù)。最后，使用照相機(jī)校準(zhǔn)技術(shù)將圖像坐標(biāo)的像素值轉(zhuǎn)換為米世界坐標(biāo)單位的值，并計(jì)算冰覆蓋絕緣子的厚度。[12](26,27)。圖4-1算法流程圖為了測(cè)量冰覆蓋絕緣子的厚度，使用了邊緣檢測(cè)、輪廓跟蹤、幾何形狀表征和相機(jī)校準(zhǔn)算法來(lái)處理目標(biāo)區(qū)域的絕緣子，主要步驟如下：先觀察目標(biāo)絕緣子有沒有覆冰的兩組圖片，。圖像預(yù)處理，包含光照和顏色變換、去噪和增強(qiáng)等等。檢查圖像清晰度是否符合標(biāo)準(zhǔn)，如果是，則進(jìn)行下一環(huán)節(jié)；否則，返回上一步。利用圖像分割技術(shù)識(shí)別和定位覆冰前后的絕緣子，并確定要處理的區(qū)域范圍。判斷目標(biāo)絕緣子是否成功識(shí)別定位，如果是，則進(jìn)行下一步；否則，返回上一步步驟。檢測(cè)區(qū)域中的覆冰絕緣子的像素。校準(zhǔn)相機(jī)，記下相機(jī)相關(guān)參數(shù)，并將像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系，以計(jì)算冰層厚度。確定絕緣子冰層厚度是否超過規(guī)定的范圍，如果是，就有機(jī)器發(fā)出響音；否則，返回第一步。4.1.2覆冰識(shí)別算法覆冰識(shí)別算法主要包括立體匹配和圖像立體校正兩個(gè)主要步驟。在立體匹配中，第一步是計(jì)算匹配值，即通過計(jì)算左右圖像像素的相似度來(lái)確定匹配值。常用的相似度函數(shù)有像素絕對(duì)差值和灰度絕對(duì)差值截?cái)嗪?、像素點(diǎn)灰度差值平方和和歸一化交叉相關(guān)。完成匹配成本計(jì)算后，需要進(jìn)行匹配成本匯總，即在相鄰像素之間建立直接聯(lián)系，通過支持匯總窗口內(nèi)像素的匹配成本，獲得更精確的匹配代價(jià)值。最后，進(jìn)行視差計(jì)算和優(yōu)化，根據(jù)聚類得到的匹配成本矩陣，確定每個(gè)像素的最佳視差值，同時(shí)用視差優(yōu)化算法對(duì)視差圖進(jìn)行處理，包括錯(cuò)誤視差的消除、調(diào)整平滑和子像素細(xì)化等步驟，以提高視差圖的質(zhì)量[13](27,28)。在圖像立體校正方面，需要解決左右圖像的不完全水平和行對(duì)齊問題。立體校正可以達(dá)到單原點(diǎn)、平行光軸和圖像平面，是利用去除圖像差和解決左右圖像行的對(duì)齊實(shí)現(xiàn)的。校正方法包括未知攝像機(jī)參數(shù)校正法和已知攝像機(jī)參數(shù)校正法。未知參數(shù)的校正方法利用Hartley算法或其他算法，通過計(jì)算使左右圖像視差最小的單應(yīng)矩陣來(lái)完成校正；已知相機(jī)參數(shù)的校正方法利用Bouguet算法，在已知攝像機(jī)的立體標(biāo)定參數(shù)的前提下，通過計(jì)算標(biāo)定參數(shù)中的旋轉(zhuǎn)和平移矩陣來(lái)執(zhí)行校正，關(guān)鍵是使左右圖像的重投影陣最小，校正后兩圖像間重疊面積增大。Bouguet算法將得到的目標(biāo)外參矩陣??分解為????和????，它們分別代表左右相機(jī)旋轉(zhuǎn)時(shí)夾角的二分之一。通過讓兩個(gè)攝像機(jī)分別旋轉(zhuǎn)一半的角度，確保了左右相機(jī)有效觀測(cè)到側(cè)面積最大化[14](19,23)。因此，????和????之間應(yīng)該滿足以下關(guān)系：旋轉(zhuǎn)相機(jī)之后，左右圖像雖然在一個(gè)水平面上，但還要進(jìn)一步達(dá)到行對(duì)齊。所以，我們?cè)俅螛?gòu)建選擇矩陣??????????，將左右圖像沿著光線進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以實(shí)現(xiàn)目的。設(shè)左相機(jī)的旋轉(zhuǎn)矩陣為????_????????，然后將矩陣分解為[15](25,27)：同樣的，右攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)矩陣求解步驟與左攝像機(jī)相同，得到的計(jì)算結(jié)果與左攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)向量????_????????相同Bouguet算法的整個(gè)過程包括對(duì)左右圖像平面的坐標(biāo)系進(jìn)行組合平面旋轉(zhuǎn)，然后再進(jìn)行組合線性旋轉(zhuǎn)，以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)平面之間的組合全線對(duì)齊，從而實(shí)現(xiàn)完美的平行立體圖像結(jié)構(gòu)。4.2實(shí)現(xiàn)效果覆冰絕緣子檢測(cè)系統(tǒng)首先通過拍攝標(biāo)定圖來(lái)獲取相機(jī)的校準(zhǔn)參數(shù)，然后對(duì)相機(jī)進(jìn)行校準(zhǔn)以確保圖像的準(zhǔn)確性和一致性。接下來(lái)，利用立體匹配算法處理標(biāo)定后的圖像，得到視差圖，并根據(jù)相機(jī)參數(shù)將視差圖轉(zhuǎn)換為距離信息。通過零樣本GroundingDINO和零樣本CLIP技術(shù)，對(duì)所檢測(cè)到的絕緣子進(jìn)行分類，并給出檢測(cè)結(jié)果。在該系統(tǒng)中，左側(cè)顯示了左相機(jī)的視角圖像，中間則展示了雙目立體匹配后計(jì)算得到的視差圖，并結(jié)合了中心點(diǎn)距離信息。右側(cè)呈現(xiàn)了檢測(cè)到的絕緣子并顯示了其與相機(jī)之間的距離。圖4-2(a)實(shí)現(xiàn)效果圖更新圖像后，可以實(shí)時(shí)展示對(duì)絕緣子的覆冰檢測(cè)效果，如圖圖4-2(b)所示。圖4-2(b)實(shí)現(xiàn)效果圖4.3總結(jié)本章重點(diǎn)介紹基于雙目立體視覺的絕緣子覆冰識(shí)別和檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)施的成果。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，重點(diǎn)是在具有挑戰(zhàn)性的條件下對(duì)覆冰絕緣體進(jìn)行圖像處理，包括絕緣體目標(biāo)區(qū)域的預(yù)處理、分割和定位，以及圖像厚度識(shí)別步驟。系統(tǒng)采用了邊緣檢測(cè)算法、輪廓跟蹤、幾何形狀特征描述、攝像機(jī)校準(zhǔn)等技術(shù)來(lái)處理圖像，通過逐步的算法流程實(shí)現(xiàn)了對(duì)覆冰絕緣子的識(shí)別和厚度測(cè)量。在實(shí)現(xiàn)效果方面，展示了在拍攝標(biāo)定圖后，校準(zhǔn)參數(shù)和相機(jī)，進(jìn)行立體匹配后得到視差圖等操作后給出檢測(cè)結(jié)果。第五章系統(tǒng)測(cè)試5.1數(shù)據(jù)集構(gòu)建構(gòu)建覆冰數(shù)據(jù)集是研究基于雙目立體視覺的絕緣子覆冰檢測(cè)研究的關(guān)鍵步驟，具體來(lái)說，分為以下步驟[16](15,19)：數(shù)據(jù)采集：使用雙目立體相機(jī)系統(tǒng)在實(shí)際場(chǎng)景中采集絕緣子的圖像數(shù)據(jù)。確保相機(jī)的配置能夠捕獲絕緣子的不同視角，以獲取立體信息。在不同的環(huán)境條件下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，包括不同的季節(jié)、天氣條件和光照情況。這有利于得到多樣性和魯棒性的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)標(biāo)注：對(duì)采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，以確定圖像中的絕緣子區(qū)域以及覆冰的部分。標(biāo)注可以通過手動(dòng)標(biāo)注工具或半自動(dòng)標(biāo)注算法完成。標(biāo)注的內(nèi)容應(yīng)包括絕緣子的位置、覆冰的位置和厚度等信息，以便后續(xù)的算法訓(xùn)練和評(píng)估。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、調(diào)節(jié)亮度和對(duì)比度等。這些預(yù)處理步驟有助于提高后續(xù)算法的性能和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)分割：將標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)分割成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集等不同部分。確保每個(gè)部分都能夠代表整個(gè)數(shù)據(jù)集的特征，并且在分布上保持一致性。5.2系統(tǒng)性能評(píng)估評(píng)估系統(tǒng)性能的標(biāo)準(zhǔn)包括灰度對(duì)比度、區(qū)域內(nèi)的均勻性、像素計(jì)數(shù)誤差和像素間距誤差[18](21,23)?；叶葘?duì)比度：用于衡量圖像中不同區(qū)域之間的灰度級(jí)別差異，高對(duì)比度通常表示目標(biāo)更加清晰可見?；叶葘?duì)比度的計(jì)算公式如下：區(qū)域內(nèi)部均勻性可以用來(lái)評(píng)估特定區(qū)域內(nèi)像素灰度的均勻程度。其中C為歸一化參數(shù)。分割前的必然是由兩部分構(gòu)成，分割后圖像目標(biāo)和背景兩者之間像素誤差概率可用下面的公式計(jì)算：其中，P(B|O)和P(O|B)分別是將目標(biāo)誤分類為背景和將背景誤分類為目標(biāo)的概率，P(O)和P(B)分別是目標(biāo)和背景在圖像中所占比例的先驗(yàn)概率。像素距離誤差是評(píng)估檢測(cè)到的目標(biāo)邊界與實(shí)際邊界之間的距離誤差，可以通過以下公式計(jì)算。這里面，N是錯(cuò)分像素的數(shù)量，p是一個(gè)比例系數(shù)，d2(i)代表第i個(gè)錯(cuò)分像素與其位置的距離。5.3總結(jié)本章主要介紹了構(gòu)建覆冰數(shù)據(jù)集以及絕緣子覆冰檢測(cè)系統(tǒng)性能評(píng)估的關(guān)鍵步驟。先介紹了構(gòu)建覆冰數(shù)據(jù)集包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)分割四個(gè)步驟。數(shù)據(jù)采集階段通過雙目立體相機(jī)系統(tǒng)在不同環(huán)境條件下采集絕緣子的圖像數(shù)據(jù)，確保多樣性和魯棒性。隨后對(duì)采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，包括絕緣子區(qū)域和覆冰部分的位置和厚度等信息。數(shù)據(jù)預(yù)處理還包括降低亮度和調(diào)整亮度對(duì)比，以提高下面算法的性能。最后，標(biāo)記數(shù)據(jù)會(huì)被分成不同的部分，如訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以確保數(shù)據(jù)的代表性和一致性。系統(tǒng)性能評(píng)估包括灰度對(duì)比度、區(qū)域內(nèi)的均勻性、像素計(jì)數(shù)誤差和像素間距誤差等指標(biāo)?；叶葘?duì)比度用于衡量圖像中不同區(qū)域的灰度級(jí)別差異，區(qū)域內(nèi)的均勻性評(píng)估特定區(qū)域內(nèi)像素灰度的均勻程度。像素計(jì)數(shù)誤差和像素間距誤差用于評(píng)估檢測(cè)到的目標(biāo)邊界與實(shí)際邊界之間的距離誤差，以及目標(biāo)和背景之間的像素誤分類概率。結(jié)論結(jié)論絕緣子覆冰檢測(cè)被視為電力系統(tǒng)安全的重要環(huán)節(jié)，而基于雙目立體視覺的研究在這一領(lǐng)域有了一定的成果。以往的檢測(cè)方法存在成本高、技術(shù)不成熟等問題，而隨著深如學(xué)習(xí)，基于計(jì)算機(jī)輔助診斷的方法成為了一種有效的解決方案。本文介紹了雙目立體視覺在覆冰檢測(cè)中的應(yīng)用，并選擇Matlab作為開發(fā)工具，該框架具有實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn)，能夠有效提高模型開發(fā)效率。目前基于雙目立體視覺的絕緣子覆冰檢測(cè)算法已取得一定成果，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)集和標(biāo)注的問題，獲取大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集是一項(xiàng)耗時(shí)昂貴的任務(wù)，因此未來(lái)的研究可以探索半監(jiān)督學(xué)習(xí)或弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，