本發(fā)明涉及電力圖像處理領(lǐng)域，尤其是一種無人機(jī)巡檢圖像實(shí)時壓縮與快速傳輸方法。

背景技術(shù)：

1、隨著無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，無人機(jī)巡檢在電力、石油、交通、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。無人機(jī)巡檢通過搭載高清攝像頭，能夠?qū)崟r采集目標(biāo)區(qū)域的圖像，從而實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)區(qū)域的遠(yuǎn)程監(jiān)控和檢測。然而，無人機(jī)巡檢圖像的實(shí)時壓縮與快速傳輸面臨著諸多挑戰(zhàn)，主要包括以下幾個方面：圖像數(shù)據(jù)量大、傳輸帶寬有限、數(shù)據(jù)傳輸可靠性低、缺陷識別難度大等問題。

2、現(xiàn)有的圖像壓縮算法在壓縮效率和圖像質(zhì)量之間難以取得平衡，尤其是在高分辨率圖像的壓縮過程中，壓縮效率較低；現(xiàn)有的傳輸協(xié)議在應(yīng)對無線傳輸?shù)牟环€(wěn)定性和信號干擾方面表現(xiàn)不佳，傳輸可靠性較低；現(xiàn)有的缺陷識別算法在復(fù)雜背景和光照變化的情況下，識別準(zhǔn)確率較低，難以滿足實(shí)際應(yīng)用需求；現(xiàn)有的系統(tǒng)在各模塊的協(xié)同和優(yōu)化方面存在困難，難以實(shí)現(xiàn)高效的圖像采集、壓縮、傳輸和分析。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的，提供一種無人機(jī)巡檢圖像實(shí)時壓縮與快速傳輸方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題。

2、技術(shù)方案，一種無人機(jī)巡檢圖像實(shí)時壓縮與快速傳輸方法，包括如下步驟：

3、步驟s1、圖像采集與預(yù)處理，包括：圖像采集，通過無人機(jī)搭載高清攝像頭采集圖像，得到原始圖像；圖像預(yù)處理，對原始圖像進(jìn)行去噪和增強(qiáng)，得到預(yù)處理后的圖像；

4、步驟s2、圖像實(shí)時壓縮：采用小波變換對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分解，得到分解后的圖像；并對分解后的圖像采用動態(tài)調(diào)整及多級壓縮方法進(jìn)行壓縮，得到壓縮后的圖像；

5、步驟s3、數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化：采用分塊傳輸策略并結(jié)合前向糾錯及冗余數(shù)據(jù)方法，選擇udp協(xié)議對壓縮后的圖像進(jìn)行傳輸，用以提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕?/p>

6、步驟s4、地面控制站數(shù)據(jù)處理：地面控制站接收無人機(jī)傳輸?shù)膲嚎s后的圖像，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷識別，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和專家系統(tǒng)，進(jìn)行缺陷分析和預(yù)警；

7、步驟s5、系統(tǒng)性能評估與優(yōu)化：采用仿真和實(shí)際測試相結(jié)合的方法，對系統(tǒng)的圖像壓縮效率、傳輸速度、缺陷識別準(zhǔn)確率進(jìn)行評估，并根據(jù)評估結(jié)果對圖像壓縮算法、傳輸協(xié)議、缺陷識別算法進(jìn)行優(yōu)化。

8、根據(jù)本技術(shù)的另一個方面，所述步驟s1進(jìn)一步為：

9、步驟s11、圖像采集：圖像采集頻率為設(shè)置為30fps，得到原始圖像，其格式為：

10、d＝w×h×f×b；

11、其中，4k寬度w＝3840，4k高度h＝2160，幀率f＝30，rgb格式每像素字節(jié)數(shù)b＝3；

12、步驟s12、圖像去噪：采用高斯濾波器對原始圖像進(jìn)行去噪處理，通過加權(quán)平均鄰域內(nèi)的像素值來平滑圖像，得到去噪后的圖像，具體方法如下：

13、i^(x,y)＝∑(i,j)∈ωi(i,j)·g(i,j)；

14、其中，其中，ω是像素(x,y)的鄰域，i(i,j)是原始圖像在(i,j)處的像素值，i^(x,y)是去噪后的圖像在(x,y)處的像素值，g(i,j)是高斯核在(i,j)處的權(quán)重；

15、步驟s13、圖像增強(qiáng)：采用直方圖均衡化技術(shù)對去噪后的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的圖像，具體方法如下：

16、i^(x,y)＝round((i(x,y)-imin/(imax-imin)·(l-1))；

17、其中，imin和imax分別是圖像的最小和最大灰度值，l是灰度級的數(shù)量。

18、根據(jù)本技術(shù)的另一個方面，所述步驟s2進(jìn)一步為：

19、步驟s21、圖像分解：采用小波變換對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分解，包括：

20、步驟s211、小波變換：將圖像分解為不同頻率的子帶，從而實(shí)現(xiàn)圖像的壓縮，具體方法如下：

21、w(a,b)＝∫-∞∞∫-∞∞i(x,y)·ψa,b(x,y)dxdy；

22、其中，w(a,b)是小波系數(shù)，i(x,y)是預(yù)處理后的圖像，ψa,b(x,y)是小波基函數(shù)，a和b分別是尺度和平移參數(shù)；

23、步驟s212、分解層數(shù)：根據(jù)圖像的復(fù)雜度和壓縮需求，選擇2到4層分解，方法如下：

24、i＝ll+lh+hl+hh；

25、其中，ll是低頻子帶即近似圖像，lh、hl和hh是高頻子帶即細(xì)節(jié)圖像；

26、步驟s22、動態(tài)調(diào)整：對分解后的圖像進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，以進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)量，包括：

27、步驟s221、閾值處理：通過設(shè)定閾值，去除小波系數(shù)中的噪聲和冗余信息，方法如下：

28、w^(a,b)＝w(a,b)，若∣w(a,b)∣>t，否則w^(a,b)＝0；

29、其中，t是閾值，w(a,b)是小波系數(shù)，w^(a,b)是處理后的小波系數(shù)；

30、步驟s222、自適應(yīng)閾值：根據(jù)圖像的局部特性動態(tài)調(diào)整閾值，以提高壓縮效果，方法如下：

31、t(x,y)＝median(∣w(a,b)∣)·σ；

32、其中，σ是調(diào)整因子，通常取值為2.5到3.5；

33、步驟s23、多級壓縮：采用多級壓縮方法對動態(tài)調(diào)整后的圖像進(jìn)行進(jìn)一步壓縮，包括：

34、步驟s231、量化：對小波系數(shù)進(jìn)行量化，減少系數(shù)的精度，方法如下：

35、w^(a,b)＝round(w(a,b)/q)·q；

36、其中，q是量化步長；

37、步驟s232、熵編碼：采用熵編碼方法對量化后的系數(shù)進(jìn)行編碼，進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)量，方法如下：

38、c＝encode(w^(a,b))；

39、其中，c是編碼后的數(shù)據(jù)；

40、步驟s233、分塊壓縮：將圖像分成多個小塊，分別進(jìn)行壓縮，以提高壓縮效率和并行處理能力，方法如下：

41、i＝∪i＝1nbi；

42、其中，bi是第i個圖像塊，n是圖像塊的數(shù)量；

43、步驟s24、壓縮圖像重建：對壓縮后的圖像進(jìn)行重建，得到壓縮后的圖像，包括：

44、步驟步驟s241、小波逆變換：對壓縮后的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，重建圖像，方法為：

45、i^(x,y)＝∑a,bw^(a,b)·ψa,b(x,y)；

46、其中，i^(x,y)是重建后的圖像；

47、步驟步驟s242、圖像后處理：對重建后的圖像進(jìn)行后處理，如去塊效應(yīng)、增強(qiáng)對比度等，以提高圖像質(zhì)量，方法如下：

48、i^(x,y)＝postprocess(i^(x,y))。

49、根據(jù)本技術(shù)的另一個方面，所述步驟s3進(jìn)一步為：

50、步驟s31、分塊傳輸策略：將壓縮后的圖像分成多個小塊，分別進(jìn)行傳輸，包括：

51、步驟s311、分塊策略：根據(jù)圖像的大小和網(wǎng)絡(luò)帶寬，將圖像分成多個小塊，方法為：

52、i＝∪i＝1nbi；

53、其中，i是壓縮后的圖像，bi是第i個圖像塊，n是圖像塊的數(shù)量；

54、步驟s312、并行傳輸：利用多線程或并行處理技術(shù)，同時傳輸多個圖像塊，以提高傳輸速度，方法為：

55、speed＝∑i＝1nspeedi；；

56、其中，speedi是第i個圖像塊的傳輸速度；

57、步驟s32、前向糾錯：在傳輸過程中加入前向糾錯碼，以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，包括?/p>

58、步驟s321、fec編碼：在每個圖像塊中加入冗余數(shù)據(jù)，使得接收端能夠檢測和糾正傳輸過程中的錯誤，方法為：

59、bi′＝bi+ei；

60、其中，bi′是加入fec編碼后的圖像塊，ei是fec編碼產(chǎn)生的冗余數(shù)據(jù)；

61、步驟s322、fec解碼：在接收端對傳輸后的圖像塊進(jìn)行fec解碼，檢測和糾正錯誤，方法為：

62、b^i＝decode(bi′)；

63、其中，b^i是解碼后的圖像塊；

64、步驟s33、冗余數(shù)據(jù)：在傳輸過程中加入冗余數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，包括?/p>

65、步驟s331、冗余數(shù)據(jù)生成：在每個圖像塊中加入一定比例的冗余數(shù)據(jù)，使得接收端能夠檢測和糾正傳輸過程中的錯誤，方法如下：

66、bi′＝bi+ri；

67、其中，ri是生成的冗余數(shù)據(jù)；

68、步驟s332、冗余數(shù)據(jù)檢測：在接收端對傳輸后的圖像塊進(jìn)行冗余數(shù)據(jù)檢測，檢測和糾正錯誤，方法如下：

69、b^i＝detect(bi′)；

70、其中，b^i是檢測后的圖像塊；

71、步驟s34、選擇udp協(xié)議：選擇udp協(xié)議對壓縮后的圖像進(jìn)行傳輸，以提高傳輸速度和實(shí)時性；

72、步驟s35、傳輸調(diào)度：采用傳輸調(diào)度算法，優(yōu)化圖像塊的傳輸順序和優(yōu)先級，包括：

73、優(yōu)先級調(diào)度：根據(jù)圖像塊的重要性和緊急程度，動態(tài)調(diào)整傳輸順序和優(yōu)先級；

74、動態(tài)調(diào)度：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況和傳輸進(jìn)度，動態(tài)調(diào)整傳輸策略，以提高傳輸效率。

75、根據(jù)本技術(shù)的另一個方面，所述步驟s4進(jìn)一步為：

76、步驟s41、圖像接收：地面控制站接收無人機(jī)傳輸?shù)膲嚎s后的圖像；

77、步驟s42、圖像解壓縮：對接收到的壓縮圖像進(jìn)行解壓縮，恢復(fù)原始圖像；

78、步驟s43、缺陷識別：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對解壓縮后的圖像進(jìn)行缺陷識別，使用目標(biāo)檢測算法定位圖像中的缺陷區(qū)域；

79、步驟s44、缺陷分析：結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和專家系統(tǒng)，對識別出的缺陷進(jìn)行分析，將當(dāng)前識別出的缺陷與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，分析缺陷的變化趨勢，利用專家系統(tǒng)對缺陷進(jìn)行分析，提供診斷建議和處理方案；

80、步驟s45、缺陷預(yù)警：根據(jù)缺陷分析結(jié)果，進(jìn)行缺陷預(yù)警，根據(jù)缺陷的嚴(yán)重程度和變化趨勢，觸發(fā)相應(yīng)的預(yù)警信號，并將預(yù)警信息通知相關(guān)人員。

81、有益效果：本方案通過圖像采集與預(yù)處理、圖像實(shí)時壓縮、數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化、地面控制站數(shù)據(jù)處理以及系統(tǒng)性能評估與優(yōu)化等步驟，實(shí)現(xiàn)了高效、可靠的無人機(jī)巡檢圖像實(shí)時壓縮與快速傳輸。方案的有益效果包括提高圖像采集質(zhì)量、提升圖像壓縮效率、增強(qiáng)數(shù)據(jù)傳輸可靠性、提高缺陷識別準(zhǔn)確率、實(shí)時缺陷預(yù)警以及系統(tǒng)性能持續(xù)優(yōu)化。通過這些措施，本方案能夠顯著提高巡檢目標(biāo)的管理效率和安全性，為無人機(jī)巡檢應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。