智能变电站巡检机器人异物检测算法研究

""一种适用于智能变电站巡检机器人的异物检测算法研究 (2015年)。本文探讨了一种针对智能变电站巡检机器人的异物检测算法，该算法在500 kV智能变电站的实际测试中，对异物与非异物图像的识别率超过95%，具有高精度和鲁棒性，能满足现场应用需求。" 在智能变电站的维护中，户外设备可能因外来异物而面临安全隐患。为此，智能巡检机器人需具备识别和检测悬挂异物的能力，以便及时发出警告，保障设备的安全运行。随着图像处理技术的进步，基于计算机视觉的异物检测算法得到了显著提升。 传统的视频监控中，常采用高斯背景建模来检测移动物体，但这种方法在巡检机器人应用中并不适用，因为机器人携带的移动摄像机无法为每个设备建立背景模型。因此，研究人员提出了帧间差分法，这是一种针对静态图像差异比较的异物检测方法。通过获取背景模板图像，并与实时采集的图像进行逐像素或区域差异计算，当差异达到一定阈值时，可判断可能存在异物。 帧间差分法的优势在于背景模板生成简单，计算量相对较小。在智能变电站巡检机器人的应用场景中，此算法可以快速有效地检测设备上的异物，确保巡检过程的高效和准确性。论文作者赵小鱼、徐正飞和付渊对此进行了深入研究，并在实际测试中验证了算法的有效性。 该研究为智能变电站的自动化运维提供了关键技术支持，提高了异物检测的准确性和效率，减少了人工干预的需求，对于提升变电站的安全性和运维效率具有重要意义。这一成果对于推动电力行业的科技进步和智能变电站的发展具有积极的促进作用。