基于深度学习与Hu不变矩的绝缘子故障检测

摘要

针对高速铁路接触网绝缘子故障检测问题,提出一种基于深度学习EAST模型与Hu不变矩的图像检测方法.利用EAST模型生成检测图像的掩膜图,与图像进行掩膜操作得到绝缘子区域,实现定位功能;利用二值化边缘检测提取绝缘子每片轮廓;利用Hu不变矩逐片进行轮廓相似度对比,通过对比结果判断绝缘子是否存在故障.实验结果表明,本文方法可在不同场景下准确定位绝缘子区域,通过逐片对比避免了图像一致性差的问题,为绝缘子故障检测提供一种思路.