一种基于集成分类器在线学习的绝缘子异常自动检测方法

摘要

本发明公开了一种基于集成分类器在线学习的绝缘子异常自动检测方法，具体步骤为，以无人机/杆塔为载体搭载高清云台摄像机，拍摄输电线路可见光绝缘子图像，对获取到的图像进行预处理、图像分割、图像多特征提取等，得到异常绝缘子图像的多种典型特征并作归一化处理；然后选择决策树作为弱分类器，将归一化特征作为其分类属性训练弱分类器，重复训练得到若干个决策树及其分类权重，最后通过加权投票生成分类准确率高的强分类器，同时结合在线学习技术及时更新强分类器，将各类型异常绝缘子图像分开，以做后续处理。本发明原理简单、直观易行，结合图像处理技术及机器学习算法智能化识别诊断绝缘子异常，为绝缘子异常运行监测提供了新思路和方法。