1.本发明涉及输电线路巡检技术领域，具体涉及一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法。
背景技术：2.我国输电线路长、地形复杂，因此传统人工巡检存在速度慢、危险系数高等问题。使用无人机、固定摄像头、机器人等工具拍摄线路图像进行巡检的方式可以解决上述问题，提高巡检效率，因此得到越来越广泛的应用。
3.为了提高智能化水平，很多企业训练人工智能算法进行线路缺陷智能识别，训练智能巡检算法需要收集图像构建训练集。训练集中的图像一般是巡检部门在日常巡检工作中积累的历史图像，其中，存在由同一张图像文件进行编辑得到的重复图像，如图1所示，图像(b)、(c)、(d)是由图像(a)复制、翻转、剪切得到的，这些图像即为同源文件的图像。同源文件图像会影响智能算法训练质量，因此，在收集图像训练集的过程中要检测并删除同源文件图像。
4.目前，采用平均哈希(ahash)、感知哈希(phash)等方法相似图像搜索可以辅助检测相同或者相似图像，但相应的工具软件功能单一，自动化程度不高，不能针对图像训练集一键检测复制、翻转和剪切所得到的同源文件图像。
5.随着人工智能的发展，很多智能算法也可以判断图像是否属于同源文件，但需要构建海量训练数据集，训练过程比较复杂，针对图像训练集一键检测复制、翻转和剪切所得到的同源文件图像的需求时，效率低。因此，针对海量图像训练集，可快速、自动检测出属于同源文件的电力巡检图像，是现阶段本技术人员亟需解决的问题。
技术实现要素：6.本发明需要解决的技术问题是提供一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法，可快速、自动检测出属于同源文件的电力巡检图像。
7.为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
8.一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法，包括以下步骤：
9.s1:读取待检测图像文件中的两张图像到img_a和img_b，并对img_b进行翻转，得到图像img_r；
10.s2:计算出图像img_a、img_b和img_r的感知哈希值；
11.s3:计算出图像img_a与img_b以及img_a与img_r之间的海明距离；
12.s4:通过图像感知哈希值之间的海明距离判定图像是否属于同源文件。
13.优选的，所述步骤s1包括：
14.s11：使用imread函数读取图像文件到img_a和img_b；
15.s12：使用flip函数将img_b进行水平翻转，得到图像img_r。
16.优选的，所述步骤s2包括：
17.s21:压缩待检测图像，使用opencv的resize函数将图像压缩至32*32大小，获得图像img_resize；
18.s22:图像灰度化，将压缩后的图像img_resize使用cvtcolor函数灰度化，获得图像img_grey；
19.s23:离散余弦变换，使用dct函数对灰度化图像img_grey的每一个像素进行离散余弦变换，得到变换矩阵img_cos；
20.s24:计算像素均值，对余弦变换矩阵img_cos的所有元素求平均值avg；
21.s25:计算感知哈希值，使用余弦变换矩阵img_cos每一个元素值与avg进行比较，如果大于等于avg则该元素哈希值标注为1，否则标注为0，得到图像的感知哈希值img_phash，img_phash为64位二进制数；图像img_a、img_b和img_r的感知哈希值分别为pha、phb和phr。
22.优选的，所述步骤s3包括：
23.s31：分别读取img_a和img_b的感知哈希值pha和phb，逐位对比pha和phb，统计不相同的二进制位数，得到图像img_a和img_b的海明距离dab；
24.s32：分别读取img_a和img_r的感知哈希值pha和phr，逐位对比pha和phr，统计不相同的二进制位数，得到图像img_a和img_r的海明距离dar。
25.优选的，所述步骤s4包括：
26.s41：选定海明距离阈值th，th依据同源文件的判定条件选取，所述检测方法依据输电线路巡检图像训练集的实际数据进行测验，选定th为10；
27.s42：海明距离与th值比较，将dab和dar的值与th进行比较，如果dab或dar的值有1个小于等于th，则判定img_a和img_b为同源文件图像；否则，判定img_a和img_b为非同源文件图像。
28.由于采用了以上技术方案，本发明所取得技术进步如下。
29.本发明针对现有图像同源文件检测工具效率低、功能单一、不能完全满足实际需求的问题，通过在感知哈希(phash)检测相似图像的基础上，集成图像翻转、感知哈希、海明距离等功能，利用程序实现输电线路巡检图像是否为同源文件的自动检测，在针对海量图像训练集的同源文件检测中，可以快速、自动检测出属于同源文件的电力巡检图像，虽准确率不能达到100％，但可以作为初步筛选工具来辅助人工检测。
附图说明
30.图1为本发明的电力巡检图像中的同源文件图像示例图；
31.图2为本发明的流程图；
32.图3为本发明的翻转图像并计算图像感知哈希值的示意图。
具体实施方式
33.下面将结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步详细说明。
34.一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法，其工作原理是通过比对所有巡检图像及其翻转图像的感知哈希(phash)值的差距来判断图像是否同源。如图1所示，复制的同源文件图像和源文件是相同的，因此感知哈希值也是相同的；翻转的同源文件图像和源文
件是镜像关系，只要将其翻转后再计算感知哈希值也是相同的；经过边缘剪切的同源文件图像与源文件整体相似，两者之间的感知哈希值差别较小。
35.判断的过程可以采用c++/python等编程语言利用opencv的函数进行图像处理、计算感知哈希值和海明距离，实施流程如图2所示，包括以下步骤：
36.s1:读取图像
37.本步骤的目标是读取待检测的图像文件，并对其中一张图像进行翻转，为计算感知哈希值做好准备。可读取待检测图像文件中的两张图像img_a和img_b，为了检测镜像翻转(如水平翻转)的同源图像，将其中一张图像(如img_b)翻转得到图像img_r。读取图像的具体包括以下步骤：
38.s11：使用imread函数读取待检测图像文件中的两张图像文件到img_a和img_b。
39.s12：使用flip函数将img_b进行水平翻转，得到图像img_r。
40.s2:计算图像感知哈希值
41.本步骤的目标是计算出图像img_a、img_b和img_r的感知哈希值。对比两个图像文件最基本的方法是逐像素对比，或者对比文件散列值，但这两种方法的对比效率低且要求文件必须完全相同，不能检测剪切的同源文件。感知哈希可以忽略部分图像细节，提高对比效率，不但能够检测出复制、翻转得到的同源文件图像，还能够检测出剪切得到的同源文件图像。
42.可分别计算图像img_a、img_b和img_r的感知哈希值，得到固定长度的二进制，具体包括以下步骤：
43.s21:压缩待检测图像，本发明使用opencv的resize函数将图像压缩至32*32大小，获得图像img_resize。
44.s22:图像灰度化，将压缩后的图像img_resize使用cvtcolor函数灰度化，获得图像img_grey。
45.s23:离散余弦变换，使用dct函数对灰度化图像img_grey的每一个像素进行离散余弦变换，得到变换矩阵img_cos。
46.s24:计算像素均值，对余弦变换矩阵img_cos的所有元素求平均值avg。
47.s25:计算感知哈希值，使用余弦变换矩阵img_cos每一个元素值与avg进行比较，如果大于等于avg则该元素哈希值标注为1，否则标注为0，得到图像的感知哈希值img_phash，img_phash为64位二进制数；图像img_a、img_b和img_r的感知哈希值分别为pha、phb和phr。
48.本发明中，翻转图像并计算图像的感知哈希值的示意图如图3所示。
49.s3:计算海明距离
50.本步骤的目标是计算出待检测图像img_a与img_b以及img_a与img_r之间的海明距离。逐位对比两个图像文件的感知哈希值，记录不同的位数，即为两张图像的海明距离，具体包括以下步骤：
51.s31：分别读取img_a和img_b的感知哈希值pha和phb，逐位对比pha和phb，统计不相同的二进制位数，得到图像img_a和img_b的海明距离dab。
52.s32：分别读取img_a和img_r的感知哈希值pha和phr，逐位对比pha和phr，统计不相同的二进制位数，得到图像img_a和img_r的海明距离dar。
53.s4:判定同源文件
54.本步骤的目标是通过图像感知哈希值之间的海明距离判定图像是否属于同源文件，海明距离越小说明两张图像越相似，反之则两张图像差别越大。首先，设定一个同源图像的海明距离阈值，小于等于此阈值则判定为同源文件图像，否则判定为非同源文件图像，具体包括以下步骤：
55.s41：选定海明距离阈值th，th依据同源文件的判定条件选取，本发明依据输电线路巡检图像训练集的实际数据进行测验，选定th为10。
56.s42：海明距离与th值比较，将dab和dar的值与th进行比较，如果dab或dar的值有1个小于等于th，则判定img_a和img_b为同源文件图像；否则，判定img_a和img_b为非同源文件图像。
57.本发明在使用时，针对海量图像训练集，可以快速、自动检测出属于同源文件的电力巡检图像，但准确率不能达到100％，因此，可以作为初步筛选工具来辅助人工检测。
技术特征：1.一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：s1:读取待检测图像文件中的两张图像到img_a和img_b，并对img_b进行翻转，得到图像img_r；s2:计算出图像img_a、img_b和img_r的感知哈希值；s3:计算出图像img_a与img_b以及img_a与img_r之间的海明距离；s4:通过图像感知哈希值之间的海明距离判定图像是否属于同源文件。2.根据权利要求1所述的一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法，其特征在于：所述步骤s1包括：s11：使用imread函数读取图像文件到img_a和img_b；s12：使用flip函数将img_b进行水平翻转，得到图像img_r。3.根据权利要求1所述的一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法，其特征在于：所述步骤s2包括：s21:压缩待检测图像，使用opencv的resize函数将图像压缩至32*32大小，获得图像img_resize；s22:图像灰度化，将压缩后的图像img_resize使用cvtcolor函数灰度化，获得图像img_grey；s23:离散余弦变换，使用dct函数对灰度化图像img_grey的每一个像素进行离散余弦变换，得到变换矩阵img_cos；s24:计算像素均值，对余弦变换矩阵img_cos的所有元素求平均值avg；s25:计算感知哈希值，使用余弦变换矩阵img_cos每一个元素值与avg进行比较，如果大于等于avg则该元素哈希值标注为1，否则标注为0，得到图像的感知哈希值img_phash，img_phash为64位二进制数；图像img_a、img_b和img_r的感知哈希值分别为pha、phb和phr。4.根据权利要求1所述的一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法，其特征在于：所述步骤s3包括：s31：分别读取img_a和img_b的感知哈希值pha和phb，逐位对比pha和phb，统计不相同的二进制位数，得到图像img_a和img_b的海明距离dab；s32：分别读取img_a和img_r的感知哈希值pha和phr，逐位对比pha和phr，统计不相同的二进制位数，得到图像img_a和img_r的海明距离dar。5.根据权利要求1所述的一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法，其特征在于：所述步骤s4包括：s41：选定海明距离阈值th，th依据同源文件的判定条件选取，所述检测方法依据输电线路巡检图像训练集的实际数据进行测验，选定th为10；s42：海明距离与th值比较，将dab和dar的值与th进行比较，如果dab或dar的值有1个小于等于th，则判定img_a和img_b为同源文件图像；否则，判定img_a和img_b为非同源文件图像。
技术总结本发明公开了一种输电线路巡检图像同源文件的检测方法，包括读取待检测图像文件中的两张图像到Img_a和Img_b，并对Img_b进行翻转，得到图像Img_r；计算出图像Img_a、Img_b和Img_r的感知哈希值；计算出图像Img_a与Img_b以及Img_a与Img_r之间的海明距离；通过图像感知哈希值之间的海明距离判定图像是否属于同源文件。本发明针对现有图像同源文件检测工具效率低、功能单一、不能完全满足实际需求的问题，通过在感知哈希(pHash)检测相似图像的基础上，集成图像翻转、感知哈希、海明距离等功能，利用程序实现输电线路巡检图像是否为同源文件的自动检测，在针对海量图像训练集的同源文件检测中，可以快速、自动检测出属于同源文件的电力巡检图像，从而作为初步筛选工具来辅助人工检测。检测。检测。
技术研发人员：潘洪涛 姚宏坤 张国云 潘祯
受保护的技术使用者：国家电网有限公司 保定电力职业技术学院
技术研发日：2022.03.29
技术公布日：2022/7/5
