Detecção automática de ninhos de cegonha em torres de MAT

Resumo

Este artigo propõe um método para a detecção automática de ninhos de cegonha no cimo de torres de linhas de muito alta tensão [VHV], usando dados de vídeo de inspecções de rotina de linhas eléctricas aéreas. O método inicia-se pela detecção das torres seguido pela busca de ninhos em cada uma das torres detectadas. No início, ambas as detecções são aplicadas a framesde vídeo consideradas independentemente. Posteriormente, a correlação temporal entre frames é explorada num esforço para melhorar os resultados. A detecção de torres baseia-se na busca de linhas rectas que correspondam ao modelo de torre. A busca de ninhos baseia-se na sua forma e cores típicas. Usando cinco vídeos com uma duração total de cerca de uma hora, o método foi capaz de detectar 83% das torres de linhas VHV e correctamente identificar as torres em risco (i.e., as torres com ninhos de cegonha).

Abstract

This paper proposes a method for the automatic detection of stork’s nests on the top of very-high voltage (VHV) towers, using video data from a regular inspection of aerial power lines. The method starts by detecting the towers, followed by a search for nests on each detected tower. At first, both detections are applied independently to the frames extracted from the videos. Afterwards, the temporal correlation between frames is exploited in an effort to improve the results. Tower detection relies on the search for straight lines that fit the tower model template. The search for nests is based on their typical color range and shape. Using five videos with a total duration of nearly one hour, the method was able to detect 83% of the existing VHV towers and
to correctly identify 79% of the towers in risk (i.e., towers with stork nests).

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