輸電線路絕緣子視覺跟蹤技術(shù)應(yīng)用研究.pdf

1、隨著輸電系統(tǒng)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的人工巡檢方式已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代化建設(shè)與發(fā)展的需求，新興的無人機巡檢已經(jīng)開始得到應(yīng)用。本文針對無人機輸電線路巡檢的應(yīng)用場景，研究絕緣子的多尺度跟蹤，為未來無人機巡檢的智能化提供技術(shù)支持。
　　尺度變化的準(zhǔn)確估計是跟蹤算法中一個具有挑戰(zhàn)性的問題，基于時空上下文的跟蹤算法，難以適應(yīng)絕緣子這類尺度變化劇烈的目標(biāo)。論文研究絕緣子多尺度跟蹤算法，主要內(nèi)容有：
　　首先，總結(jié)傳統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤算法，分析它們的原理及

2、優(yōu)缺點；針對跟蹤算法難以適應(yīng)絕緣子的尺度變化，論文提出時空上下文與相關(guān)濾波結(jié)合的方法，解決絕緣子多尺度跟蹤的問題。
　　然后，針對在時空上下文模型的學(xué)習(xí)過程中，僅通過灰度特征來描述目標(biāo)，對目標(biāo)的外觀表述能力較弱，學(xué)習(xí)得到模型的判別能力差的問題。論文將單通道的灰度特征改進為多通道HOG特征，且HOG特征經(jīng)過主成分分析法降維，提升算法的實時性。
　　其次，為了彌補時空上下文算法難以適應(yīng)絕緣子尺度變化的缺陷，受相關(guān)濾波原理的啟發(fā)，

3、提出將時空上下文與相關(guān)濾波結(jié)合的方法。將絕緣子跟蹤看成目標(biāo)位置估計和目標(biāo)尺度估計兩個獨立部分，首先用HOG特征訓(xùn)練時空上下文模型，負(fù)責(zé)檢測目標(biāo)位置的變化，通過計算目標(biāo)在樣本各個點的概率值，根據(jù)最大概率值確定目標(biāo)位置；然后用HOG特征訓(xùn)練尺度相關(guān)濾波器，負(fù)責(zé)檢測目標(biāo)尺度變化，確定絕緣子目標(biāo)位置后，提取不同尺度的樣本與尺度濾波器進行相關(guān)運算，根據(jù)最大響應(yīng)結(jié)果確定目標(biāo)新尺度。
　　最后，在實驗室與野外環(huán)境下，以鋼化玻璃絕緣子和陶瓷絕緣子