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基于統計形狀模型的絕緣子掉串檢測算法
DOI:
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作者:
作者單位:

國網(wǎng)安徽省電力檢修公司,國網(wǎng)安徽省電力檢修公司,國網(wǎng)安徽省電力檢修公司,安徽南瑞繼遠電網(wǎng)技術(shù)有限公司,國網(wǎng)安徽省電力公司,安徽大學(xué)電子信息工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然科學(xué)基金項目(面上項目,重點(diǎn)項目,重大項目),國家電網(wǎng)公司科技項目


The Detection Algorithm of Cracked Insulator Based on Statistical Shape Models
Author:
Affiliation:

State Grid AnHui Electric Power Maintenance Company,State Grid AnHui Electric Power Maintenance Company,State Grid AnHui Electric Power Maintenance Company,Anhui Nari Jiyuan Electric Network Technology Co Ltd,State Grid AnHui Electric Power Company,

Fund Project:

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    摘要:

    在電力系統中,利用計算機視覺(jué)和圖像處理技術(shù)對絕緣子的狀態(tài)進(jìn)行檢測,在保障電力系統的安全運行方面具有非常重要的作用。針對絕緣子掉串問(wèn)題,本文提出了一種基于統計形狀模型的絕緣子掉串檢測算法,該算法首先對輸入圖像進(jìn)行預處理;其次提取感興趣的目標區域,該區域內應包含絕緣子信息;然后利用GLOH描述子來(lái)精確定位絕緣子,再利用統計形狀模型在圖像分割方面的優(yōu)勢來(lái)精確分割絕緣子;最后對分割出的絕緣子的位置進(jìn)行分析,以達到檢測絕緣子是否掉串的目的。實(shí)驗結果說(shuō)明了本文方法可以準確地判斷出絕緣子是否存在掉串現象。

    Abstract:

    In the power system, there is a very important role in the protection of the safe operation of the power system by using computer vision and image processing technology to detect the cracked Insulator. Aiming at the problem of the cracked insulator because of self leads to the shedding of glass insulator, this paper presents a detection algorithm of cracked insulator based on Statistical Shape Models(SSMs). The algorithm firstly preprocesses the input image. Secondly, we extract the interest target region which should contain insulator information. Then GLOH descriptor is used to accurately locate the insulator, and then the SSMs are used to accurately segment the insulator with their advantages in the image segmentation; Finally, that the insulator is cracked or not is determined by analyzing the positions of the separated insulators. The experimental results show that the algorithm can accurately locate the cracked insulator.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

汪曉,郭可貴,王遠,陳江,嚴波,姚強.基于統計形狀模型的絕緣子掉串檢測算法計算機測量與控制[J].,2018,26(3):26-28.

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歷史
  • 收稿日期:2017-07-13
  • 最后修改日期:2017-08-29
  • 錄用日期:2017-08-29
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-03-29
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