基于視覺的電力系統(tǒng)輸電線檢測與跟蹤.pdf

1、隨著中國電力事業(yè)的迅猛發(fā)展，和電力事業(yè)智能化建設(shè)的需要，基于視覺的輸電線路的巡檢成為研究的熱點。本文研究基于視覺的輸電線的檢測與跟蹤，其目的:一是對未來輸電線損傷斷裂的識別奠定基礎(chǔ)，二是探討無人機跟蹤輸電線完成基于視覺的自動導(dǎo)航。本文的算法是在Win7操作系統(tǒng)下，借助MATLAB2009a開發(fā)工具實現(xiàn)并驗證的。主要內(nèi)容如下:
　　(1)首先，本文深入的研究并實現(xiàn)了多尺度線狀增強濾波器，Unit-linkingPCNN濾波器，均值比

2、例線檢測算子這三種邊緣檢測算法，通過對算法參數(shù)匹配的難易、實現(xiàn)速度的快慢和實際輸電線邊緣檢測的實驗效果等綜合因素考慮，本文確定后續(xù)工作中使用均值比例線檢測算子。
　　(2)其次，本文深入研究了霍夫變換和相位編組的線基元提取算法，分析了它們的優(yōu)缺點。傳統(tǒng)的相位編組法因梯度定位不準，使得輸電線的直線支持區(qū)支離破碎，針對該點本文提出了改進方法。同時，本文實現(xiàn)了相位編組與霍夫變換的結(jié)合，該算法擁有了相位編組對低對比度邊緣提取的優(yōu)點和霍夫變

3、換穩(wěn)定性的優(yōu)點，并且在運行速度上也有所提高。
　　(3)然后，本文研究了輸電線線基元的后期處理過程。首先針對線基元擬合直線，本文分析了最小二乘和RANSAC的方法兩種方法，RANSAC算法擁有排除噪聲點干擾，獲得穩(wěn)健直線模型的能力。然后在線的基礎(chǔ)上進行K均值聚類的方法排除線性背景的干擾。對于斷裂輸電線的連接，本文采用了基于證據(jù)理論的方法，使得輸電線最終呈現(xiàn)較為完整。
　　(4)最后，本文研究了離散卡爾曼濾波和擴展卡爾曼濾波的