摘要
为了实现智能提取直升机巡检视频中的绝缘子图像,基于ASIFT原理的图像处理技术和数据库技术,提出了一种新的绝缘子图像识别与定位方法。该方法首先建立标准的绝缘子图库,通过改进UL-PCNN红外图像分割算法提取绝缘子特征值,然后将输电线路视频与标准图库中的绝缘子图片利用ASIFT算法进行匹配,进而识别和定位视频中的绝缘子。实验结果表明,ASIFT方法具备良好的抗绝缘子图像仿射变形性能,可以在少量人工辅助的条件下对图像进行处理,提高了架空输电线路绝缘子故障检测的自动化处理程度。
A new insulator image identification and location method based on the principle of ASIFT was proposed in this paper to achieve intelligent extraction of insulator images from helicopter patrol videos. Firstly, astandard insula- tor gallery is established and the characteristics values are extracted by improved UL-PCNN infrared image segmenta- tion algorithm, then the transmission line video and the images in the established gallery are matched by ASIFT, final- ly, identification and location of insulators can be done. Experimental results show that ASIFT method has good anti - affine deformation properties, it can process the images with less human involvement and improve the automation of fault detection of the insulators on overhead transmission line.
出处
《电测与仪表》
北大核心
2015年第7期106-112,共7页
Electrical Measurement & Instrumentation
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2014MS134)
作者简介
苑津莎（1957-），男，教授，博士生导师，研究方向为智能信息处理，电磁场理论及应用。
崔克彬（1979-），男，博士研究生，讲师，研究方向为图像处理技术在电力系统中的应用。Email：ncepuckb@163．com
李宝树（1955-），男，教授，研究方向现代电磁测量技术和电力设备状态监测。
