基于航拍的输电线路异物识别算法与应用

本文主要探讨了"基于航拍图像的输电线路异物识别"这一主题，由金立军等人提出，旨在提高无人机在电力线路巡检中的效率，特别是针对可能出现的输电线路走廊悬挂异物的潜在故障问题。该研究方法针对大量航拍输电线路图像，采用了一种创新的处理流程。 首先，论文利用形态学算法改进的Otsu（最大类间方差）自适应阈值分割技术，有效地分离图像背景。这种方法能够根据图像的特性自动调整阈值，从而实现对背景噪声的有效抑制。接着，为了进一步滤除背景并突出电力线，研究人员提出了一种基于输电线路特征的滤波方法，这有助于提高异物识别的精度。 论文的核心部分是利用梯度法来提取电力线的边缘信息。通过计算霍夫变换累加器中的局部极大值个数，可以量化图像中电力线的复杂性，并结合最终检测到的线路数量，构建了一个独特的异物特征向量。这个向量包含了关于异物存在与否的关键信息，用于区分挂有异物的图像与其他正常线路图像。 最后，研究团队开发了一个批处理系统，对识别结果进行验证和处理。实验结果显示，该算法在准确识别挂有异物的电力线图像方面表现出色，这对于提升输电线路的运行可靠性具有重要意义。 关键词集中在输电线路、异物识别、复杂背景、航拍图像以及霍夫变换等技术上，这些是本文研究的主要焦点。通过本文的工作，可以为电力行业的无人机巡检提供一种高效且精确的解决方案，对于保障电力系统的稳定运行具有实际价值。金立军教授作为第一作者，其在电气设备故障检测与诊断领域的专业知识和经验对本文的贡献尤为关键。