基于數(shù)字圖像的輸電線故障識別與定位方法研究.pdf

1、輸電線路巡檢對保證電力供應(yīng)的安全穩(wěn)定至關(guān)重要，其中直升機(jī)和無人機(jī)等是當(dāng)前主要的巡檢方式，巡檢過程中會采集到大量的圖像信息，通常采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對其進(jìn)行處理與檢測。由于傳統(tǒng)檢測算法多依賴開發(fā)者對于圖像內(nèi)容的先驗(yàn)知識，因此算法只對特定場景有效，其通用性和適用性普遍較差。深度學(xué)習(xí)算法通?？梢宰詣犹崛D片特征，并形成特征的分布式表示，這更有利于圖像目標(biāo)的識別與分類，同時深度學(xué)習(xí)算法也具有更好的泛化能力；為了提高檢測效果并提高檢測算法的適用性

2、，本文提出基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對輸電線故障進(jìn)行識別與定位。
　　本文提出一個六層結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于目標(biāo)識別，并根據(jù)輸電線本身的特點(diǎn)提出基于輸出圖信息的定位算法。首先利用滑動窗口法使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入圖片的各個窗口進(jìn)行識別并獲得輸出圖，然后對輸出圖做二值化和開操作預(yù)處理，最后根據(jù)輸出圖信息對相應(yīng)目標(biāo)進(jìn)行定位。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，利用圖像增強(qiáng)算法對拍攝的輸電線故障模型圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充，獲得由17000張圖片塊組成的訓(xùn)練集和由