基于DSP的高压输电线路故障监测：图像处理与深度分析

在"人工智能-图像处理-基于数字图像处理的高压输电线路异常图像的研究.pdf"中，该论文主要探讨了在高压输电线路维护中面临的两个关键问题：一是覆冰过重，二是线下异物凸起。中国幅员广大且地形多样，这使得高压输电线路的设计和维护面临着严峻挑战。传统的实时监测方法存在实时性差、人工成本高以及算法模型与实际问题匹配度不足的问题。 论文提出了一种创新的解决方案，即基于数字信号处理器(DSP)的高压输电线路覆冰监测算法。该算法通过对导线直径的精确测量，通过对比正常图像和异常图像的计算结果，确定一个安全阈值。当监测到的冰层厚度超过这个阈值时，系统会触发警报，减少因覆冰导致的线路故障风险。 针对线下异物凸起的问题，文章开发了一种基于虚拟线框技术的数字图像处理算法。此算法利用虚拟线框标定特定区域，实时监测其二值变化，以便及时发现和报告潜在的线下障碍。这一过程依赖于摄像头在线采集图像，通过DSP进行实时处理，与正常图像对比，异常情况下的图像会被压缩并发送至后方中心进行报警。 论文通过软硬件仿真验证了这两种新型监测算法的有效性。尽管存在一定的误差，但结果都在可接受范围内，显示出在实用性和实时性方面有显著优势，满足了高压输电线路异常检测的需要。然而，论文也揭示了算法设计和实施过程中的一些问题和挑战，如精度提升、适应不同气候条件下的性能优化等，这些问题为后续研究提供了方向。 关键词集中在数字图像处理、覆冰监测、线下异物检测、DSP以及软硬件仿真技术。作者总结了研究的成果和未来可能进一步探讨的问题，为高压输电线路的智能监测提供了有价值的新思路和技术支持。这项研究对于保障电力系统的稳定运行，防止因线路故障引发的安全隐患具有重要意义。