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基于智能视频的输电线路杆塔状态在线监测方法研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 课题研究目的和意义

1.2 国内外研究现状及发展趋势

1.3 本文主要研究内容

第2章 图像优化预处理理论及方法

2.1 灰度化处理

2.2 模糊滤波处理

2.3 阈值分割处理

2.4 形态学处理

2.5 边缘检测处理

2.6 本章小结

第3章 输电线路杆塔轮廓辨识及倾斜角度测量算法

3.1 杆塔图像的优化预处理方法

3.2 输电线路杆塔粗定位算法

3.2.1 Shi-Tomasi角点检测原理

3.2.2 杆塔粗定位结果

3.3 杆塔轮廓辨识算法

3.3.1 传统Hough直线检测原理

3.3.2 改进Hough直线检测算法辨识杆塔轮廓

3.3.3 传统Hough与改进Hough直线检测算法的比较

3.4 三角形法计算杆塔实际倾斜角度

3.5 杆塔倾斜检测算法及实例验证分析

3.6 本草小节

第4章 输电线路杆塔基本单元分割及鸟巢智能识别算舁法

4.1 杆塔基本单元分割算法

4.1.1 杆塔主体区域提取

4.1.2 杆塔基本单元分割算法

4.2 鸟巢辨识算法

4.2.1 辨识分类器设计

4.2.2 分类器错误率估计

4.3 算法实验验证

4.4 本草小节

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的学术论文

致谢

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摘要

输电线路杆塔是电能传输系统的重要组成部分,其运行状态对电能传输的稳定性起着至关重要的作用。现有的输电线路杆塔状态监测方法存在智能化程度偏低、实时性差、检测结果不够精确等缺陷。随着我国坚强智能电网的加速建设,现有的输电杆塔状态监测方法已不能满足智能电网发展的要求。针对以上问题,本文提出一种基于智能视频的输电线路杆塔状态在线监测方法,将智能视频技术应用到输电线路杆塔的状态监测中,有效解决现有监测方法智能化程度低、实时性差等问题,实现输电线路杆塔运行状态的实时在线智能监测。
  本文利用智能视频技术,重点对输电杆塔倾斜角度在线测量方法及杆塔鸟巢在线检测方法进行研究。根据输电杆塔原始图像的特点,选取具有较强通用性和容错性的图像优化预处理算法对原始杆塔图像进行优化预处理,包括图像灰度化、模糊滤波处理、阈值分割处理、形态学处理和边缘检测处理,降低后续处理难度,为后续处理奠定基础;提出杆塔外轮廓检测算法,利用改进Hough直线检测算法识别输电杆塔外轮廓,后续检测算法都是在此基础上进行的;提出杆塔倾斜角度测量算法,识别杆塔外轮廓后,计算外轮廓几何中心线的倾斜角度,结合三角形法实现杆塔实际倾斜角度的测量;根据鸟类在输电杆塔的筑巢规律,提出输电杆塔基本单元分割算法,利用目标像素行统计直方图局部最大值实现杆塔基本单元的分割;对杆塔基本单元分割后,利用有鸟巢基本单元和无鸟巢单元的特征设计鸟巢存在性辨识分类器,实现杆塔鸟巢的检测。
  本文提出输电线路杆塔外轮廓辨识算法、杆塔实际倾斜角度测量算法、杆塔基本单元分割算法和杆塔鸟巢检测算法,有效解决输电线路杆塔倾斜角度在线测量和鸟巢在线检测问题,推动智能视频技术在电网领域的应用,将为实现输电线路杆塔状态的在线监测奠定理论基础,也为满足智能电网对电气设备实时在线智能监测的要求开辟新的思路。

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