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摘要：本发明涉及电力巡检领域，具体为一种基于多感知设备联合的无盲点巡检方法及系统，构建巡检目标的三维模型；获取无人机从不同角度拍摄的红外热成像图和可见光图，将同一位置拍摄的红外热成像图和可见光图进行配准；采用实例分割方法从可见光图中分割出巡检目标的组件图像，并根据配准分割出巡检目标的组件热成像图；将组件图像纹理映射到所述三维模型的巡检组件上得到巡检目标的视觉三维模型中，根据配准情况将组件热成像图纹理映射到所述三维模型上得到巡检目标的热成像三维模型，若视觉三维模型和或热成像三维模型中存在没有纹理映射到的关键区域，则发出存在巡检盲点的提示。本发明能够自动确定是否存在巡检盲点，避免巡检中出现漏检。

主权项：1.一种基于多感知设备联合的无盲点巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：采用无人机搭载的激光雷达从不同角度采集巡检目标的点云数据，根据所述点云数据构建巡检目标的三维模型；获取搭载红外热成像设备和可见光成像设备的无人机从不同角度拍摄的红外热成像图和可见光图，将同一位置拍摄的红外热成像图和可见光图进行配准；采用实例分割方法从可见光图中分割出巡检目标的组件图像，并根据所述配准分割出巡检目标的组件热成像图；将组件图像纹理映射到所述三维模型的巡检组件上得到巡检目标的视觉三维模型中，根据所述配准情况将组件热成像图纹理映射到所述三维模型上得到巡检目标的热成像三维模型，若视觉三维模型和或热成像三维模型中存在没有纹理映射到预先设置的关键区域，则发出存在巡检盲点的提示；所述将同一位置拍摄的红外热成像图和可见光图进行配准，具体为：采用NSP对红外热成像图像和可见光图分别进行分解，将低频部分作为第一低频图像，并对高频部分再次进行NSP分解，将分解得到的低频部分作为第二低频图像；计算红外热成像图像和可见光的第一低频图像的特征点，对特征点进行匹配，将匹配成功的特征点在可见光图中的位置放入第一集合；计算红外热成像图像和可见光图的第二低频图像的特征点，对特征点进行匹配，将匹配成功的特征点在可见光图中的位置放入第二集合；若元素同时存在于第一集合和第二集合，则将元素作为红外热成像图和可见光图的配准特征点，基于所述配准特征点将红外热成像图和可见光图进行配准；所述将组件图像纹理映射到所述三维模型的巡检组件上得到巡检目标的视觉三维模型，具体为：对组件图像进行识别获得组件名称，记录组件和组件所在的可见光图中其他组件的位置关系，从三维模型中获取和所述组件名称相同的三维组件，根据三维模型中所述三维组件和其他三维组件位置关系，建立三维模型中三维组件和组件图像的对应关系；获取不同视角下三维模型中待贴图三维组件的二维视图，并根据所述对应关系获取三维组件对应的组件图像，将组件图像和所述二维视图进行匹配，保留匹配度大于预设值的所述二维视图，选取匹配度最大时的组件图像作为三维组件的一个纹理贴图；根据视角和三维组件纹理贴图的关系对三维组件进行纹理映射；所述将组件图像和所述二维视图进行匹配，具体为：获取所述组件图像的轮廓和所述二维视图的轮廓，计算二值化后轮廓的Hu矩中前6个不变量对应的值，根据所述组件图像的6个不变量对应的值和所述二维视图的6个不变量对应的值的欧氏距离得到匹配度。

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百度查询： 山东广瑞电力科技有限公司 基于多感知设备联合的无盲点巡检方法及系统