根據(jù)國家電網(wǎng)最近幾年架空輸電線路運(yùn)行故障原因統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),涉鳥故障已經(jīng)成為繼雷擊、外力破壞后的第三大輸電線路故障。針對鳥類故障,國家電網(wǎng)采用了大量防鳥裝置,但是效果并不理想,這主要是因?yàn)榘惭b防鳥裝置的盲目性和鳥類適用能力比較強(qiáng)。為了有針對性進(jìn)行防鳥,因此有必要開展輸電線路相關(guān)鳥種智能識別。由于不同鳥類之間顏色、紋理和形狀一般不同,因此,本文將其作為特征量,采用支持向量機(jī)對輸電相關(guān)鳥種進(jìn)行分類。本文主要研究內(nèi)容及取得的成果如下:1)圖像預(yù)處理:針對輸電線路相關(guān)鳥種圖像的特點(diǎn),本文分別采用了直方圖均衡化、均值濾波、中值濾波和同態(tài)濾波對輸電線路相關(guān)鳥種圖像進(jìn)行去噪,其中同態(tài)濾波能較好的去除光照等噪聲的影響。2)圖像分割:由于輸電線路相關(guān)鳥種圖像一般有復(fù)雜的背景,本文使用的GrabCut的圖像分割方法比經(jīng)典圖像分割方法或基于經(jīng)典圖像分割的顏色分割方法分割精度更高,效果跟好。3)特征提取:對于分割出來的目標(biāo)區(qū)域,本文分別提取其顏色、紋理和形狀特征。顏色特征本文采用的為顏色矩,其能有效提取顏色信息和計(jì)算量比較小;紋理特征本文采用的是灰度共生矩陣,并對比了不同的灰度共生距離條件下的分類效果;形狀特征本文... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１典型輸電線路涉鳥故障現(xiàn)場照片??

?第１章緒論???ＡＩ：?Ｉ?Ｉ?ｆ?＇Ｉ?ＩＥ?ａｇ：ｇｇ：？？??圖１－２輸電線路上的鳥類??針對鳥類故障，國家電網(wǎng)采用了大量防鳥裝置，但是效果并不理想，主要原??因如下：??（１?）現(xiàn)有防鳥裝置防治存在很大的盲目性。由于不同鳥類引起的危害不同，??例如鳥糞閃絡(luò)和鳥類身體短路一般都是由東方白鸛等大型鳥類導(dǎo)致的，而鳥啄??復(fù)合絕緣子都是由喜鵲等具有叨啄習(xí)性的鳥類導(dǎo)致的，針對不同的鳥類防治也??不同。目前輸電線路運(yùn)維人員缺乏對鳥類的了解。因此發(fā)生涉鳥故障往往不知??道是什么鳥類導(dǎo)致的，這給精確防鳥帶來了比較大的麻煩，而開展相關(guān)培訓(xùn)比??較費(fèi)時和浪費(fèi)財(cái)力，且不一定能達(dá)到預(yù)期效果。??（２）在輸電線路盲目安裝大量的防鳥裝置之后，由于鳥類的適應(yīng)能力比較??強(qiáng)，安裝的防鳥裝置往往初期有效，等過一段時間，鳥類適應(yīng)以后往往就起不??到應(yīng)有的效果，甚至有些防鳥裝置導(dǎo)致線路跳閘。??隨著生活水平的提高，人民對供電的穩(wěn)定性和可靠性也越來越高，因此有??必要開展鳥類智能識別，一方面可以為輸電線路運(yùn)維人員提供鳥類知識，提升??涉鳥故障防治的有效性和準(zhǔn)確性；另一方面可以避免盲目安裝防鳥裝置，減少??投資，減少涉鳥故障，提升供電可靠性。??２??

?第２章涉鳥故障鳥類圖像預(yù)處理???二幅為白鷺在輸電線路周圍環(huán)境的圖像，選取這兩種背景環(huán)境是因?yàn)楸疚奶幚??的對象的特性決定的，輸電線路相關(guān)鳥種不僅會停留在輸電線路上，其也會停??留在周邊環(huán)境內(nèi)，分別選取這兩種條件對其進(jìn)行預(yù)處理，其結(jié)果分別如圖２－２??和圖２－３。??原始閣像?灰度化Ｗ??／．?Ｉ?４??＾?＼?技??ａ）??閣像均衡化?＿?３＊３均值濾波??７＊＾１?／??Ｉ?３＇??ｂ）??３＊３中值濾波?同態(tài)濾波??／?ｉ?Ｊ?Ａ??－Ｌ?１?ｉ?義??ｃ）??圖２－２輸電線路上八哥和黑領(lǐng)椋鳥幾種預(yù)處理對比圖??９??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閩江口濕地鳥類物種識別的研究[J]. 林菡,邢婷婷,吳帆旭.  網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2019(05)
[2]Lab空間的改進(jìn)k-means算法彩色圖像分割[J]. 霍鳳財(cái),孫雪婷,任偉建,楊迪,于濤.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2019(02)
[3]架空輸電線路桿塔黑領(lǐng)椋鳥和喜鵲的巢址選擇[J]. 李陽林,郭志鋒,徐陳華,張宇,植毅進(jìn),邵明勤.  江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[4]基于GrabCut的免交互圖像分割算法[J]. 楊小鵬,何小海,王正勇,吳小強(qiáng).  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(26)
[5]聯(lián)合語義部件的鳥類圖像細(xì)粒度識別[J]. 趙毅力,徐丹.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2018(08)
[6]運(yùn)動模糊圖像經(jīng)典復(fù)原算法[J]. 季亞男,劉光遠(yuǎn),陳通,李劍峰.  西南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(08)
[7]架空輸電線路絕緣子在典型鳥糞污染條件下的閃絡(luò)特性[J]. 張宇,況燕軍,陳銘業(yè),郭志鋒,李陽林,鄒建章.  高電壓技術(shù). 2018(06)
[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語義檢測的細(xì)粒度鳥類識別[J]. 李新葉,王光陛.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(10)
[9]江西省輸電線路常見鳥類習(xí)性分析[J]. 李陽林,徐寧,張宇,植毅進(jìn),邵明勤.  江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
[10]湖南輸電線路鳥害故障特征分析及防范措施[J]. 巢亞鋒,徐志強(qiáng),岳一石,王峰,王成,黃福勇.  高電壓技術(shù). 2016(12)

博士論文
[1]圖像及視頻超分辨率重建技術(shù)研究[D]. 張博洋.山東大學(xué) 2013

碩士論文
[1]結(jié)合姿態(tài)對齊和部位表達(dá)的鄱陽湖鳥類種群細(xì)粒度識別[D]. 陳淑嫻.江西師范大學(xué) 2017
[2]基于鳥鳴聲的移動式鳥類識別系統(tǒng)研究[D]. 萬鵬威.中國計(jì)量學(xué)院 2014
[3]基于鳴聲的鳥類智能識別方法研究[D]. 王恩澤.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2014
[4]基于改進(jìn)網(wǎng)格搜索法SVM參數(shù)優(yōu)化的說話人識別研究[D]. 王健峰.哈爾濱工程大學(xué) 2012
[5]基于隱馬爾可夫模型的自動和弦識別[D]. 楊戰(zhàn).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010
[6]語音識別的矢量量化技術(shù)研究[D]. 魏艷娜.河北工程大學(xué) 2007
[7]圖像增強(qiáng)方法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 高彥平.山東科技大學(xué) 2005
[8]基于內(nèi)容的圖像特征提取算法的研究[D]. 劉鵬宇.吉林大學(xué) 2004



本文編號：3599364