经典AV三级在线观看 无人机巡检图像的电力设备缺陷智能识别方法
2021-01-04 标签：电力设备
一种基于无人机巡检图像的
电力设备
缺陷智能识别方法
技术特征：
1.一种基于经典AV三级在线观看 无人机巡检图像的电力设备缺陷智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采用数据流的模式，批量的获取无人机巡检得到的输电线路图像数据；
步骤2，提取图像特征，并对所述图像特征进行整合分析，实现对典型部件的自动定位和识别；
步骤3，根据设定的缺陷识别规则对典型部件进行相应的缺陷分析，实现对常见缺陷的分析与识别；
步骤4，对分析识别结果进行汇总分析处理，依据部件类型、缺陷类型、缺陷等级进行分类，便于依据需求进行分类查询，并进行特定部件的局部放大展示。
2.根据权利要求1所述一种基于经典AV三级在线观看 无人机巡检图像的电力设备缺陷智能识别方法，其特征在于，步骤1包括：
通过无人机巡检，获取输电线路图像，以数据流方式批量读入后台处理系统；
对所述输电线路图像进行预处理，包括图像复原、图像超分辨重建、图像配准和图像融合。
3.根据权利要求1所述一种基于经典AV三级在线观看 无人机巡检图像的电力设备缺陷智能识别方法，其特征在于，步骤2包括：
对图像数据进行图像分割，利用检测算法，将图像数据中包含的电力设备及其故障检测的潜在感兴趣目标提取出来，并利用已知的感兴趣目标的单个特征或特征组合从分割后的图像数据中剔除虚假目标，保留图像数据中的感兴趣目标。
4.根据权利要求3所述一种基于经典AV三级在线观看 无人机巡检图像的电力设备缺陷智能识别方法，其特征在于，
所述感兴趣目标包括：杆塔、导线、地线、引流线、绝缘子、基础、防震锤、接地装置以及部件连通区域；
其中，
对于杆塔的识别：对图像进行LSD直线检测，快速准确的检测出图像中的直线特征；将图像分块，分析每块中的直线特征，结合杆塔交叉、对称的特性，确定每个图像块的属性；最终得到杆塔的标记区域；
对于导线的识别：由于导线在图像中呈现出直线、贯穿特性，对图像进行prewitt算子边缘提取；分析边缘方向信息并进行聚类处理；对各聚类中心进行像素区域生长操作；根据长度信息确定导线位置；
对绝缘子的识别：利用深度学习中CNN方法对绝缘子进行识别，包括构建训练样本集，训练、保存识别模型，利用滑动窗检测，然后直线拟合候选框，确定图像中绝缘子标记区域；
对防震锤的识别：构造防震锤、隔离棒的训练样本集，利用Faster-RCNN算法，训练识别模板，保留概率最大的目标候选框，确定图像中防震锤的标记区域。
5.根据权利要求4所述一种基于无人机巡检图像的
电力设备
缺陷智能识别方法，其特征在于，步骤3中所述的缺陷识别规则包括：绝缘子掉片缺陷识别规则、鸟巢缺陷识别规则、导线异物缺陷识别规则、导线断股缺陷识别规则、防震锤缺陷识别规则；
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