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1.
基于机器视觉和激光测距的输电线故障定位   总被引:2,自引:0,他引:2  
结合定位技术和激光测距技术,提出了一种基于机器视觉的电力巡线故障定位新方法.通过无人机搭载可见光相机进行巡线拍摄,将航拍图像实时传回地面站进行处理.采用数学形态学的图像处理方法和模式识别方法进行故障检测与识别.通过惯性测量系统进行初步定位,得到无人机的经纬度坐标.利用无人机机载激光测距模块,测量故障点到无人机的距离来修正坐标.最后,经过空间大地坐标系和空间直角坐标系的变换,以及两个空间直角坐标系的基准转换,计算出了故障点的准确位置,并且很大程度地提高了定位的准确性,其空间直角坐标测量精度可达0.11m.  相似文献   
2.
提出将类Haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别,以解决目前仅能针对单一防震锤进行识别的问题。首先,基于积分图计算快速得到图像的扩展类Haar特征,然后利用AdaBoost算法选取关键的具有较强分类特性的特征,产生一系列弱分类器以构成强分类器,最后通过级联的方式将强分类器组成级联AdaBoost分类器进行防震锤的分类识别。以实际的航拍图像作为测试样本进行实验,结果表明,该方法能够在复杂背景中有效地识别出防震锤,为后续的防震锤故障的诊断工作奠定了基础。  相似文献   
3.
电网巡检图像中绝缘子的识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高电网巡检时绝缘子故障诊断的效率,提出一种从巡检图像中识别绝缘子的方法。首先将绝缘子彩色图像从RGB空间转换到HSI空间,提取出S分量,然后基于形态学算法改进最佳熵阈值分割算法分割S分量图,再利用图像的灰度信息复原图像并滤波,最后分别计算绝缘子和背景区域的形状特征值,设计分类决策条件。结果表明,该方法能准确识别绝缘子。  相似文献   
4.
基于航拍图像的输电线路异物识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高无人机电网巡线故障点排查的效率,针对输电线路走廊悬挂异物的潜在故障,提出一种可从大量航拍输电线路图像中筛选出挂有异物的图像的方法.基于形态学算法改进Otsu(最大类间方差)自适应阈值分割算法分割图像背景,提出一种新的基于输电线路特征的滤波方法进一步滤除背景;通过梯度法获取电力线的边缘,选取Hough变换累加器中局部极大值个数与最终检测到的线路数量作为异物特征向量来识别异物.最后,开发出批处理系统识别验证.结果表明,该算法能将挂有异物的电力线图像准确识别,为输电线路可靠性提供保障.  相似文献   
5.
绝缘子在制作不良、污秽等故障情况下表现为温度升高,红外成像技术是绝缘子温升故障检测的一种新手段。针对绝缘子的温升故障,提出了基于多元信息的图像识别和故障诊断方法。通过对图像预处理,利用边缘检测和数学形态学算法去除红外图像中的复杂背景,将绝缘子准确的识别出来,再结合红外图像的温度信息,判断绝缘子的温度是否超出设定的阈值,实现绝缘子的故障诊断。利用红外摄像仪获取故障绝缘子的红外图像,验证了本方法的可行性。  相似文献   
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