基于图像处理的输电导线异物识别算法综述.docx
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基于图像处理的输电导线异物识别算法综述 图像处理技术在输电导线异物识别中的应用是一个热门的研究领域。基于图像处理的输电导线异物识别算法可以自动检测输电导线中的异物附着、断股等异常情况,节约大量的人力物力,提高检测效率和准确性。 1. 输电导线异常检测的重要性 输电线路是电能输送的最主要方式,我国电力系统结构复杂,南北跨越纬度大,气候条件复杂,电线需要长期暴露在冰雪天气或者湿热天气,不同环境下的输电线路损坏程度不同。输电线路的异常情况严重可能导致输电线路断裂,造成电力能源输送中断,严重影响居民的生活和企业的工业生产。 2. 基于数字图像处理技术的线路检测技术 基于数字图像处理技术的线路检测技术,如无人机巡检,飞机巡检等,产生大量的图片,单一依靠人工判别的方式会耗费大量人力,并且工作强度大,精度低,人工疲劳时会产生大量误判。基于图像处理技术的异物自动识别技术可以省去人工复查巡检图像数据判断异物的过程,实现“巡”“检”一体的完全自动化过程。 3. 图像处理技术在输电导线异物识别中的应用 在输电导线检测方面,应用并取得较好成果的是 Canny 边缘检测算法和 Hough 变换直线检测算法,实验证明在进行 Canny 边缘检测后再进行直线的检测可以获得较好的效果。文献[3]针对 Canny 算法依据梯度幅值检测边缘易漏检弱边缘的问题设计了基于边缘对比特征和边缘方向的边缘连接方法。针对 Hough 变换运算量大、易检测出伪直线的问题,文献[4]首先对像素点进行边缘编组,然后再进行直线的检测。 4. 图像处理技术在输电导线异物识别中的挑战 图像处理技术在输电导线异物识别中的挑战主要来自两方面:(1)在不良的天气条件下获取的输电线路图像一般较暗,目标与背景对比度低,且往往含有大量噪声,从而导致了图像质量的下降;(2)从背景比较复杂的图像中正确地提取识别出输电导线也存在比较大的困难。 5. 최신研究进展 最新的研究进展表明,基于小波变换的浮动阈值算法和基于数学形态学的最佳阈值分割算法可以对导线和绝缘子进行目标的提取。文献[5]首先改进 Otsu 算法分割航拍图像的背景,通过目标几何特征进一步剔除图像背景信息;再采用梯度法检测高压线路;最终使用 Hough 变换检测区域的极值点,确定输电线路中的异物。文献[6]采用基于模拟退火微粒群算法的二维最大类间方差法的图形分割方法,结合 Freeman 链码和最小二乘法进行的输电线路的提取和恢复,和基于 Harr 特征的快速输电线路识别。 6. 未来研究方向 基于图像处理技术的输电导线异物识别算法的未来研究方向包括:(1)提高图像处理技术在不良天气条件下的鲁棒性;(2)解决基于图像处理技术的输电导线异物识别中存在的误判问题;(3)结合深度学习技术来提高输电导线异物识别的准确性和效率。
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