【摘要】：電力線作為電力線路中的重要組成部分,承擔(dān)著電力傳輸?shù)闹匾氊?zé)。由于其長(zhǎng)期暴露在自然環(huán)境下,電力線上會(huì)出現(xiàn)斷股和異物懸掛等故障。若不及時(shí)發(fā)現(xiàn)處理,會(huì)對(duì)電力線路產(chǎn)生不良影響。目前主要電力線巡檢方式有人工巡檢和直升機(jī)巡檢,這兩種方式工作強(qiáng)度大、易受天氣影響,且后期人力篩選故障圖像效率低。因此,本文針對(duì)無(wú)人機(jī)航拍的電力線圖像,圍繞如何識(shí)別出電力線路中導(dǎo)線斷股和異物懸掛的問(wèn)題展開(kāi)研究。針對(duì)電力線圖像的背景復(fù)雜,噪聲多樣等特點(diǎn),對(duì)圖像預(yù)處理進(jìn)行研究。利用圖像灰度化、直方圖均衡化、基于小波變換去噪等技術(shù),從而提高航拍圖像的質(zhì)量。為了保證電力線提取更精確,先對(duì)電力線進(jìn)行邊緣檢測(cè)。研究了常用的幾種邊緣檢測(cè)算法,對(duì)傳統(tǒng)Canny邊緣檢測(cè)算法在計(jì)算梯度幅值和閾值確定兩方面進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的算法準(zhǔn)確性和精度都有提高。依據(jù)電力線的直線特性,對(duì)直線檢測(cè)算法進(jìn)行研究。采用基于Hough一維變換的直線檢測(cè)算法進(jìn)行電力線提取,該算法能有效解決傳統(tǒng)直線檢測(cè)算法中易產(chǎn)生虛假直線的問(wèn)題。針對(duì)電力線上存在的導(dǎo)線斷股和異物懸掛,設(shè)計(jì)了一個(gè)故障識(shí)別算法模型。該模型針對(duì)兩種故障類(lèi)型對(duì)應(yīng)兩種故障識(shí)別算法,能依次實(shí)現(xiàn)斷股和異物懸掛的精確識(shí)別。對(duì)斷股的識(shí)別,提出基于局部輪廓特征的交叉點(diǎn)識(shí)別算法。該算法先對(duì)斷股處交叉點(diǎn)形狀對(duì)象的整體模板輪廓進(jìn)行分解,統(tǒng)計(jì)形狀對(duì)象所有可能的2AS或3AS的局部輪廓特征,然后使用本文重新定義語(yǔ)義模型的2AS描述子對(duì)模板進(jìn)行特征描述,通過(guò)k均值聚類(lèi)建立樣本庫(kù),最后通過(guò)Chi-square法將待匹配圖像與樣本庫(kù)中模板進(jìn)行特征匹配,實(shí)現(xiàn)斷股識(shí)別。對(duì)電力線上寬度像素進(jìn)行分析,提出基于電力線寬度像素的異物識(shí)別算法,通過(guò)設(shè)置電力線寬度變化率閾值達(dá)到識(shí)別異物懸掛的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)本文設(shè)計(jì)的算法模型能準(zhǔn)確高效的識(shí)別出電力線上斷股和異物懸掛。
【圖文】：

股和異物懸掛，，另外還對(duì)防震錘進(jìn)行識(shí)別。由于對(duì)異物檢測(cè)時(shí)，經(jīng)常會(huì)把防震逡逑錘當(dāng)作異物對(duì)待，防震錘的識(shí)別為了排除對(duì)異物檢測(cè)的干擾。無(wú)人機(jī)巡檢流程逡逑如圖１．２所示。逡逑２逡逑

感圖像共同性的基礎(chǔ)上還多了一些獨(dú)有的特點(diǎn)％分析電力線圖像的特點(diǎn)是研宄逡逑電力線故障檢測(cè)的基礎(chǔ)。電力線跨過(guò)地域背景復(fù)雜，而且差異較大。防震錘依逡逑附于電力線，導(dǎo)致誤判為異物。這無(wú)疑給故障識(shí)別增加了難度。圖１．３為無(wú)人機(jī)逡逑航拍的電力線圖像。下面是電力線特點(diǎn)及電力線上故障識(shí)別難點(diǎn)：逡逑攀W逡逑３逡逑
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TM75

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本文編號(hào)：2592034