本文選題：無人機 + UAV　； 參考：《高電壓技術(shù)》2014年08期

【摘要】：目前使用紫外視頻進行絕緣子探傷需要人工判讀放電光斑,自動化程度較低。為此,提出了一種以無人機(UAV)搭載的紫外傳感器所獲取的影像為數(shù)據(jù)源,根據(jù)電暈放電的光譜特征和紫外成像的形態(tài)特征來自動檢測紫外視頻放電位置的方法。首先從紫外影像中獲取圖像幀;然后對圖像進行最大類間方差二值化和區(qū)域生長處理,根據(jù)區(qū)域生長后的結(jié)果來計算疑似放電區(qū)域;最后經(jīng)放電異常診斷,利用獲得的高精度位置姿態(tài)以及時間同步信息,得到高壓輸電線路絕緣子發(fā)生異常的具體地理位置。實驗結(jié)果表明上述方法可以自動提取紫外視頻中呈高密度、連續(xù)放電的區(qū)域。該方法可有效地對紫外影像中高壓輸電線路絕緣子進行放電異常診斷,對電網(wǎng)運行維護有實際意義。
[Abstract]:At present, using ultraviolet video to detect insulators requires manual interpretation of discharge spot, and the degree of automation is low. This paper presents a method for automatically detecting the position of ultraviolet video discharge based on the spectral characteristics of corona discharge and the morphological features of ultraviolet imaging based on the image obtained from the UV sensor carried by UAV unmanned aerial vehicle (UAV). First, the image frame is obtained from the ultraviolet image; then the maximum inter-class variance binarization and region growth are processed to calculate the suspected discharge area according to the results of the region growth; finally, the abnormal discharge is diagnosed. Based on the high precision position attitude and time synchronization information, the location of the insulator anomaly in HV transmission line is obtained. The experimental results show that the proposed method can automatically extract the high density and continuous discharge areas in ultraviolet video. This method can effectively diagnose the abnormal discharge of high voltage transmission line insulators in ultraviolet image, and has practical significance for the operation and maintenance of power network.
【作者單位】： 廣東電力科學(xué)研究院;武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點實驗室;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2012CB725301) 國家自然科學(xué)基金(41071268) 南方電網(wǎng)公司重點科技項目(K-GD2013-030)~~
【分類號】：TM75

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本文編號：2007384