國內(nèi)高壓輸電線路機(jī)器人巡檢存在運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜、傳感器信息量大且多樣和越障效率低等問題。本文以極寒條件下500 kV輸電線路典型障礙物為研究對象,提出一種利用圖像處理技術(shù)預(yù)處理提取目標(biāo)特征,機(jī)器學(xué)習(xí)SVM分類決策算法分類,再與結(jié)構(gòu)約束結(jié)合從而可以高效準(zhǔn)確地識(shí)別高壓輸電線路障礙物,并通過準(zhǔn)確性和有效性驗(yàn)證。結(jié)果表明,該算法可以準(zhǔn)確地識(shí)別定位防震錘等障礙物,對我國高壓輸電線路智能機(jī)器人巡檢技術(shù)的發(fā)展提供了參考和借鑒。 

【文章來源】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,51(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

輸電線路機(jī)器人巡檢示意圖

通常輸電線路上機(jī)器人巡檢作業(yè)受光照、惡劣環(huán)境條件的影響，其采集的圖像會(huì)有一定的噪聲等干擾，給障礙目標(biāo)圖像的特征提取帶來一定的影響。為降低噪聲干擾的影響，需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理，另外由于圖像邊緣提取方法的Canny算子在圖像邊緣檢測方面具有較強(qiáng)抗干擾性，為在惡劣外界環(huán)境如極寒條件下得到清晰的邊緣圖，本文采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法與Canny算子結(jié)合，去除灰度圖像中的毛刺，只留障礙目標(biāo)的大體形狀。以高壓輸電線路上的防震錘為例，對改進(jìn)前后算法進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別對比，如下圖2所示。從圖2中可以看出改進(jìn)的Canny算子（c）圖提取的目標(biāo)受噪聲對特征的影響更小。2.2 識(shí)別算法

可以通過結(jié)構(gòu)約束來解決，結(jié)構(gòu)約束利用分類器識(shí)別的區(qū)域分割，提取邊緣輪廓去除干擾因素后，然后擬合輪廓離散點(diǎn)的中心線。懸垂線夾由輪廓中心線和高壓線之間的橫坐標(biāo)距離通過約束條件來識(shí)別。通過對障礙物類型的檢測和識(shí)別，可以得到障礙物的具體位置，幫助巡查機(jī)器人提前做出控制策略越障，以下給出該方法檢測實(shí)物圖例如圖3所示。通過簡單的目標(biāo)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、位置識(shí)別定位與以上SVM特征分類方法結(jié)合，可以更快速、準(zhǔn)確的識(shí)別極寒條件下的輸電線上的障礙目標(biāo)，以下給出整個(gè)算法的流程圖如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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