输电线路弧垂及异物智能图像检测算法研究

摘要

输电线路是电力系统输电的基础设施，是电网输电和供配电的重要组成部分，对电网的安全稳定运行是必不可少。目前，传统的输电线路弧垂和异物检测方式智能化程度低、时效性差，检测效果有限，无法满足电网智能化建设的需求。本文基于智能图像处理技术，提出了输电线路弧垂和异物检测的新方法，有效的解决了输电线路弧垂和异物检测智能化程度低、时效性差的问题。
　　本文利用智能图像处理技术，重点对输电线路的弧垂检测算法、异物检测算法和输电线轮廓提取算法进行研究，根据输电线路图像特点，选取合适的图像预处理算法，对采集的输电线路图像进行预处理，包括滤波去噪处理、灰度化处理、图像均衡化处理，为后续输电线路检测算法的研究奠定基础;提出一种基于像素数量统计算法的图像处理方法，像素数量统计算法是在图像阈值分割提取目标轮廓的基础上，再次使用阈值分割算法来统计图像每行每列像素的数量，后续检测算法是在像素数量统计算法的基础上进行的;利用像素数量统计结果对输电线路进行单一异物检测，对传统K均值算法做出改进，并利用改进后的K均值算法对输电线路图像像素数量统计结果进行聚类分析，根据分析结果进行输电线路多异物检测;结合输电线路异物图像特点，对霍夫变换直线检测算法进行了改进，并利用改进后的算法实现存在异物时输电线路轮廓的提取;利用像素数量统计算法实现输电线路图像弧垂的提取，然后提出一种由图像计算弧垂实际大小的方法，最后提出距离层次性算法，实现多输电线弧垂的提取。提出了输电线路异物检测算法、存在异物的输电线轮廓提取算法、输电线路弧垂提取和测量算法，有效的解决了输电线路弧垂和异物检测问题，促进了输电线路智能图像检测技术的发展，为实现输电线路弧垂和异物检测的智能化奠定了理论基础。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究目的和意义

1．2 输电线路弧垂及异物检测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 输电线路智能图像的图像预处理

2．1 图像滤波去噪处理

2．2 图像灰度化处理

2．3 图像增强处理

2．4 本章小结

第3章 基于阈值分割的像素数量统计算法

3．1 基于输电线路及背景灰度差异的阈值分割算法

3．1．1 阈值分割基本原理

3．1．2 基于灰度差异的双阈值分割

3．1．3 图像增强后基于灰度差异的双阈值分割图像处理

3．2 像素数量统计算法基本原理

3．3 本罩小结

第4章 基于像素数量统计算法的输电线路异物检测

4．1 基于像素数量统计的单一异物检测

4．2 基于改进的K均值算法聚类引导的图像分割

4．2．1 对传统K均值算法的改进

4．2．2 改进的K均值算法在图像分割中的应用

4．2．3 基于分割结果的异物检测

4．3 本章小结

第5章 基于改进霍夫变换的输电线轮廓提取

5．1 基于概率霍夫变换的直线检测

5．1．1 霍夫变换

5．1．2 基于概率霍夫变换的处理分析

5．2 概率霍夫变换的改进及其检测效果

5．2．1 直线段特征分析

5．2．2 基于输电线与异物图像差异的算法改进

5．2．3 采用改进算法的线路轮廓辨识效果

5．3 本章小结

第6章 基于像素数量统计算法的输电线路弧垂检测

6．1 基于像素数量统计结果的弧垂提取

6．1．1 输电线路图像轮廓提取及其像素数量统计

6．1．2 基于像素数量统计的图像分割

6．1．3 输电线弧垂提取过程

6．2 输电线路弧垂测量方法

6．2．1 弧垂测量原理

6．2．2 弧垂轮廓图像特征

6．2．3 基于图像的弧垂测量方法

6．3 多输电线弧垂的聚类提取

6．3．1 多输电线弧垂轮廓的整体提取

6．3．2 多输电线弧垂图像特征

6．3．3 基于距离层次性聚类的图像分割

6．4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的学术论文

致谢