输电线路导线断股与损伤的图像识别算法研究

发布时间：2020-10-13 04:23

　　 输电线路是电力系统的动脉,输电导线是组成输电线路的重要部件。外力破坏、气象灾害、线路老化等因素造成的输电导线断股与损坏严重威胁线路稳定运行,给人们正常的生产、生活造成严重影响。通过对无人机巡线的航拍输电导线视频/图像进行图像处理,能够实现输电导线运行状态的实时检测,有效保障电网的安全运行。因此,基于无人机巡检的输电导线断股与损伤的在线检测技术研究具有非常重要的现实意义。在图像预处理部分,首先,针对航拍输电导线图像中导线区域与背景的清晰度不同这一图像特征,提出一种基于灰度方差归一化的颜色模型转换方法,以有效突出图像中的导线区域;其后,通过对比传统图像分割算法的处理效果,采用一种改进的K-means分割算法结合形态学处理,实现导线区域的准确提取。在输电导线故障识别检测部分,提出一种基于图像处理的输电导线断股与损伤的识别算法,其内容主要包括:(1)根据导线表面损伤区域灰度值分散程度相较于其他区域突出的特点,对导线区域灰度方差归一化结果进行横向投影及高通滤波,获取导线表面横向潜在损伤区域,再对该区域分别进行纵向投影和高通滤波,结合面积阈值处理,实现导线表面损伤区域的有效识别。(2)根据导线区域表面的循环特征,首先,通过拟合导线区域中心轴及其上下对称轴线,提取各轴线灰度值分布并进行去噪及阈值处理,获取各轴线上表征单股导线的Z字波形,比较单股导线实际宽度,获取各轴线上输电导线潜在断股区域;其次,根据获取的各潜在断股区域的最大值与单股导线实际宽度,实现输电导线断股数的准确识别。实验结果表明:本文提出的基于灰度方差归一化的颜色模型转换方法能够有效突出图像中的导线区域,为后续输电导线断股与损伤的检测奠定良好基础;基于航拍图像的输电导线损伤区域识别方法能实现导线表面损伤区域的准确识别,识别率可达95.72%;提出的输电导线断股识别方法将导线的断股检测问题简化为一维数据处理问题,实现导线断股的准确识别,准确率达93.60%。
【学位单位】：西安工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TM75;TP391.41
【部分图文】：

图2-2无人机巡检体方案设计复杂环境下航拍获取的输电导线特征的图的导线区域，对待识别图像进行颜色模线图像进行去噪与图像增强处理，以提高对预处理图像采用改进 K-means 算法及像中的导线区域；最后，根据输电导线布特征，分别对分割获取的导线区域进行断股与损伤的检测，本文算法主要完成以转换有效突出输电导线图像中的导线区域表面的对比度与清晰度；电导线区域的准确分割提取，及其中心轴损伤区域表面分散程度的分布特征，实

[50]。RGB 色彩的空间示意图如图 3-3 所示。图3-3 RGB色彩空间示意图彩色图像中的任何色彩都可以看作是 RGB 三色光矢量叠加的线性组合[57]。

（3-3）（a）H 分量 （b）S 分量 （c）I 分量图3-6 HSI分量（3）HSV 模型HSV 模型是由 A. R. Smith 根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间，也称六角锥体模型（Hexcone Model），该模型中的颜色参数分别是：色调（H），饱和度（S）和明度（V）[53,54]。如图 3-7 所示，HSV 模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥很好地描述了 HSV 模型空间。其顶面是一个圆形，每种颜色间相隔 60°。蓝（240°）黄绿（120°）S=1红（0°）S（饱和度）品红黑（V=0）青色彩角H（色相）白（V=1）图3-7 HSV的六棱锥模型在 RGB 3 个分量中，最大值用 MAX 表示
【参考文献】

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本文编号：2838726