基于机载红外影像纹理特征的输电线路绝缘子自动定位

基于机载红外影像纹理特征的输电线路绝缘子自动定位

论文摘要

红外成像法是一种重要的绝缘子缺陷检测方法,但传统的人工诊断方式效率较低,难以满足无人机巡检的数据处理需求。为此提出一种从无人机红外影像中自动识别绝缘子的方法,首先对影像进行拉普拉斯边缘提取,然后遍历穿过影像的直线集,根据沿线的强度直方图探测影像中的周期纹理特征,再通过角度内特征聚类与角度间特征聚类,自动识别红外影像中的绝缘子中心线。选取包含不同背景(植被、农田、杆塔)的无人机红外影像数据集进行实验,该方法识别率在85%以上。结果表明,该方法能有效地从复杂地面背景的无人机红外影像中自动识别并定位绝缘子,为实现机巡作业红外诊断智能化奠定了基础。

论文目录

  • 0引言
  • 1 基于周期纹理特征的绝缘子自动定位
  •   1.1 算法流程
  •   1.2 边缘提取
  •   1.3 周期纹理特征提取
  •     1.3.1 边缘强度直方图生成
  •     1.3.2 直方图周期探测
  •   1.4 特征聚类识别和定位绝缘子
  •     1.4.1 角度内聚类
  •     1.4.2 角度间聚类
  • 2 实验分析
  •   2.1 实验数据
  •   2.2 实验结果
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 彭向阳,梁福逊,钱金菊,杨必胜,陈驰,郑晓光

    关键词: 输电线路,无人机巡检,红外影像,绝缘子,自动识别,周期纹理特征,聚类

    来源: 高电压技术 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 广东电网公司电力科学研究院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心

    基金: 中国南方电网公司科技项目(GD-KJXM201509),国家自然科学基金(41701530,41725005,41371431)~~

    分类号: TP391.41;TM216

    DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20190226033

    页码: 922-928

    总页数: 7

    文件大小: 925K

    下载量: 267

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