基于航拍圖像的絕緣子識別與狀態(tài)檢測方法研究.pdf

1、電力絕緣子作為電力網(wǎng)絡不可或缺的設備，維護其安全的運行具有至關重要的意義。由于絕緣子數(shù)量大，分布廣，所以基于航拍圖像的絕緣子狀態(tài)檢測具有重要的現(xiàn)實意義。根據(jù)航拍絕緣子圖像，能夠快速準確的對運行電網(wǎng)中的絕緣子狀態(tài)進行檢測和維護。本文基于航拍絕緣子的特點以及圖像處理技術，深入研究了航拍絕緣子圖像的區(qū)域劃分，特征描述以及目標提取等方法，并且優(yōu)化了人工智能目標檢測的方法。主要研究工作如下:
　　按照航拍絕緣子圖像的特點，需要找出狀態(tài)正常絕

2、緣子圖像與故障絕緣子圖像的差異，根據(jù)差異大小判斷絕緣子狀態(tài);故圖像差異度量直接影響絕緣子狀態(tài)判別的準確性。本文提出了基于隸屬函數(shù)的差異度衡量方法，為事物的差異度的定量衡量提供了借鑒。深入分析事物差異的性質，將模糊數(shù)學中的隸屬函數(shù)引入到差異的定量衡量中，找到差異度與隸屬函數(shù)質之間的關系，并通過實例分析，表明該差異度的衡量更加能夠準確的度量差異。
　　針對尺度不變特征變換方法中尋找的關鍵點沒有實際的物理意義、變換方法計算復雜度高的缺點

3、，提出了基于差異度的改進尺度不變特征變換方法。根據(jù)差異度矩陣的描述，對特征點的差異值進行提取，得到了差異值矩陣。分析和實驗結果表明，此算法可以有效的匹配圖像，在同等的可重復率條件下，有效降低了匹配誤差和計算復雜度。
　　提出了基于差異值的圖像區(qū)域劃分方法和圖像特征向量描述方法，區(qū)域劃分方法采用改進的最大類間方差方法，將灰度值轉化為差異值，根據(jù)差異值進行了圖像的有效分割;根據(jù)圖像分割區(qū)域，對特征點進行特征向量描述，分別提出了單區(qū)域特