基于無人機巡線圖像的地面油氣管道識別方法

雍歧衛(wèi),喻言家

(后勤工程學(xué)院 a.軍事供油系； b.研究生管理大隊,重慶 401331)

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【信息科學(xué)與控制工程】

基于無人機巡線圖像的地面油氣管道識別方法

雍歧衛(wèi)a,喻言家b

(后勤工程學(xué)院 a.軍事供油系； b.研究生管理大隊,重慶 401331)

限于成本，無人機搭載的任務(wù)設(shè)備主要為普通數(shù)碼相機，采集的是可見光圖像，針對此種情況，提出了一種利用彩色分割及形狀檢測識別油氣管道的方法，首先需要設(shè)定感興趣區(qū)域ROI，計算出協(xié)方差矩陣C和均值m，并使用歐氏距離、馬氏距離對圖像進行彩色聚類分割，然后對分割圖像填色后進行邊緣檢測，最后根據(jù)邊緣圖像進行霍夫變換來檢測直線特征，實現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下對管道位置的自動定位。測試圖像庫包含300幅圖像，識別準(zhǔn)確率達到80.3%，實驗結(jié)果表明，在色彩差異較大背景中，基于顏色和形狀特征的識別方法能有效進行管線跟蹤定位。

油氣管道;無人機巡檢；彩色分割；形狀特征

目前，我國主要的油氣輸送方式依靠管道輸送，隨著管道覆蓋面不斷擴大，為了確保油氣管線的安全運行，展開無人機巡線技術(shù)研究能夠提高巡線效率，擁有巨大的市場潛力[1,2]。我國對無人機巡線系統(tǒng)的開發(fā)屬于起步階段，市場上的大多數(shù)無人機都只具備航線規(guī)劃，相機增穩(wěn)等簡單功能，扮演著一個小型飛行器的角色。圖像處理軟件還主要集中在圖像校正、圖像拼接、三維建模等方面，缺乏對智能飛行，遙感數(shù)據(jù)后處理方面的研究[3-5]。在依靠可見光圖像的目標(biāo)精確檢測與識別方面，主要依靠視覺特征、統(tǒng)計特征、變換特征、代數(shù)特征對目標(biāo)進行識別判斷[6-7]。基于此，作者提出了一種基于顏色與形狀特征的油氣管線識別方法，利用實驗圖像在Matlab平臺進行仿真實驗，實現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下對油氣管道的識別定位。

1 實驗管道顏色與形狀特征分析

實驗油氣管道鋪設(shè)環(huán)境復(fù)雜多樣，存在草叢、樹木、建筑等各種背景元素的干擾，采集的圖像如圖1所示，采集條件為晴天順光，管線目標(biāo)區(qū)域環(huán)境色差較小，目標(biāo)被部分遮擋，圖1(a)管線顏色呈亮銀色，圖1(b)管線顏色呈淡黃色；管線形狀均為直線。

圖1 實驗管線圖像

2 油氣管道的識別方法

2.1 顏色空間的分析選擇

計算機將圖片顏色數(shù)值化處理，建立相應(yīng)的顏色空間模型，如RGB、HSI、HSV、Lab、CMYK、YUV、YIQ、YCbCr等，顏色空間之間可以互相轉(zhuǎn)換。RGB顏色空間用一個三維矩陣表達顏色信息，每個元素值在0～255之間，優(yōu)點為直觀方便，便于轉(zhuǎn)換，缺點是每個顏色分量都包含亮度信息，不利于圖像分割。HIS、HVS是符合人眼視覺規(guī)律的顏色空間，優(yōu)點是亮度與色度相互獨立，在光照不均環(huán)境下色彩辨識度高，便于顏色的提取，但是在低光條件下對噪聲敏感[8]。本研究利用實驗圖像，通過在RGB、YCbCr、Lab、HSV 4種顏色空間對比實驗分析，如圖2所示，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)管線在HSV顏色空間下，與背景區(qū)分較大，受光強的影響小，特征明顯，適用于顏色的聚類分割。

2.2 顏色聚類分割

圖2 4種顏色空間下的顏色顯示

1) 歐氏距離

歐式距離是指對于一張圖像，將前景中像素的值轉(zhuǎn)化為該點到達最接近背景點的距離。該距離對圖像中屬性區(qū)別不敏感，對邊緣清晰的圖像分割效果好，計算式為

dk(euclid)=|X-μk|=

(1)

2) 馬氏距離

馬氏距離是多維空間中兩點相似性的度量，具有不受量綱影響的特點，但它放大了細微變化的作用。受協(xié)方差矩陣不穩(wěn)定的影響，馬氏距離并不總是能順利計算出，所以只適用于區(qū)域狹小的圖像。假設(shè)均值μ=(μ1, μ2, …, μp)，協(xié)方差矩陣是S，樣本向量X=(x1,x2,…,xp)T，馬氏距離可以由以下的公式定義

(2)

其中S為協(xié)方差矩陣為

(3)

圖3為不同T值下聚類分割的二值圖像。對于顏色區(qū)別較大的圖像，如圖3(a)所示的管線分割效果好，而圖3(b)中與管線顏色相近的地面也在顏色聚類范圍。

圖3 顏色聚類分割二值圖像

2.3 霍夫變換直線檢測

對分割圖像進行填色處理后，利用Canny算子進行邊緣檢測，邊緣輪廓明顯，噪聲較小。最后，通過霍夫變換可以非常容易地將這些直線檢測出來。霍夫變換就是利用點與線在直角坐標(biāo)系下和極坐標(biāo)系下的相互對應(yīng)關(guān)系，將直角坐標(biāo)系下的線轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)系下的點，通過圖像掃描，利用計數(shù)器對極坐標(biāo)系下的點累加，提取出代表峰值點作為目標(biāo)直線，完成直線的檢測，同時可以提取直線的端點坐標(biāo)以及對應(yīng)角度等相關(guān)信息。直線的極坐標(biāo)方程為

(4)

式中：ρ表示極坐標(biāo)系下原點到直線的距離；θ表示直線與x軸的夾角。

通過直角坐標(biāo)到極坐標(biāo)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，直角坐標(biāo)系下中的直線就可以對應(yīng)極坐標(biāo)系下的點，用ρ值和θ值來表示。霍夫變換就是根據(jù)這個原理，設(shè)置累加器H(ρ,θ)；對直角坐標(biāo)系下圖像的每個像素點根據(jù)式(4)計算對應(yīng)的(ρ,θ)；利用計數(shù)器累加操作，提取出H(ρ,θ)的峰值坐標(biāo)，從而獲取檢測直線的ρ和θ值。

若提取直線區(qū)域接近，近似重合，對應(yīng)的ρ和θ值數(shù)值相近，即滿足

(5)

式中： Tp， Tσ分別代表閾值。

可將近似值進行擬合處理：

(6)

實驗管線直線提取圖像如圖4所示。

2.4 基于顏色與形狀特征的管線目標(biāo)識別算法流程

首先提取感興趣區(qū)域ROI，計算ROI樣本區(qū)域的顏色協(xié)方差矩陣C和均值m，進行樣本的顏色聚類分割；然后，利用Canny算子對分割圖像進行邊緣檢測，獲得分割圖像的區(qū)域輪廓，再進行直線霍夫變換檢測圖像中的直線，并進行直線擬合，提取出圖像中最長直線段作為管線目標(biāo)，并計算出直線中心點和端點坐標(biāo)以及方位角，用矩形標(biāo)記框標(biāo)記，流程如圖5所示。

圖4 霍夫變換直線峰值檢測

圖5 管線目標(biāo)的識別算法流程

3 實驗結(jié)果分析

本文利用提出的方法在Matlab，Windows08平臺編程仿真，測試圖像庫包含300幅圖像，所有的圖像均為JPG格式下1280×723的24位彩色圖像，檢測結(jié)果如圖6所示。該方法能夠較快檢測出管線位置，通過測試圖像發(fā)現(xiàn)，在管線與背景色彩差別較大的情況下，識別效果較好。在光線影響和背景色彩相似條件下，會產(chǎn)生檢測偏差。圖7因樹干與管線形狀顏色相似，將樹木誤識別為管線目標(biāo)。

圖6 管線識別效果

圖7 誤識別效果

4 結(jié)束語

本研究針對無人機巡線條件下的地面管線識別跟蹤問題，提出了利用管線的顏色和形狀特征進行管線目標(biāo)的識別方法。本方法對管線目標(biāo)特征進行了分析歸類，相比單一依靠顏色、輪廓、紋理特征的目標(biāo)檢測方法具有更好的魯棒性。測試圖像庫包含300幅圖像，識別準(zhǔn)確圖像達到241張。實驗表明，該方法在顏色區(qū)別較大的環(huán)境下識別效果良好，能夠快速地對目標(biāo)區(qū)域進行標(biāo)定，為無人機進行跟蹤巡線提供一種新的思路。對于動態(tài)圖像中的管線目標(biāo)，需對每一幀圖像目標(biāo)進行識別標(biāo)定，從而實現(xiàn)動態(tài)跟蹤。本文所研究的內(nèi)容還是相對比較有限，對于管道巡線，還需要研究干擾更小的管線跟蹤方法、故障檢測方法、油氣泄漏識別方法等。

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(責(zé)任編輯 楊繼森)

Research on Recognition Method of Ground Oiland Gas Pipeline Based on UAV Patrol Line Image

YONG Qi-weia，YU Yan-jiab

(a. The Military Supply Department; b.Graduate Management School,Logistical Engineering University, Chongqing 401331, China)

Limited to the cost, the unmanned aerial vehicles are equipped with ordinary digital cameras for the main task, collecting the visible light image. In this paper, we proposed a method to identify oil and gas pipelines by color segmentation and shape detection. Firstly, we needed to set the ROI of the ROI, and calculated the covariance matrixCand meanm, and had image color cluster segmentation with Euclidean distance and Mahalanobis distance. Then, the edge detection was performed after that the image is segmented. Finally, the Hough transform is used to detect the line features according to the edge image to realize the automatic positioning of the pipe position in the complex environment. The test image bank contains 300 images, and the recognition accuracy is 80.3%. Experimental results show that the method based on color and shape features can effectively track and locate the pipeline in the background of large color difference.

gas pipeline; unmanned aerial vehicle inspection; color clustering segmentation; shape feature

2016-11-25；

2016-12-21 作者簡介：雍歧衛(wèi)(1967—)，男，碩士，教授，主要從事石油與天然氣研究。

10.11809/scbgxb2017.04.022

雍歧衛(wèi),喻言家.基于無人機巡線圖像的地面油氣管道識別方法[J].兵器裝備工程學(xué)報，2017(4):100-104.

format:YONG Qi-wei，YU Yan-jia.Research on Recognition Method of Ground Oil and Gas Pipeline Based on UAV Patrol Line Image[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(4):100-104.

TE832

A

2096-2304(2017)04-0100-05