基于局部特征和空间顺序的航拍绝缘子检测算法研究与实现(3)
1绪论
1.1课题研究背景及意义
绝缘子是架空线路上用于增加爬电距离和固定导线的重要部件。在恶劣的自然环境下，输电线长期受到机械负荷和强电场等因素的影响。因此，架空输电线路上的绝缘子承受的机械张力和极高的电压导致其出现老化、腐蚀、破损等故障，若不及时修复或更换会严重影响电网的安全运行。所以，及时对输电线路做出巡检是国家电力建设部门的重要任务。受地理因素的影响，我国的架空输电线路主要铺设在山川河流等许多复杂地形的上空，这给人工巡检带来了极大的挑战。
传统的绝缘子检测方法是检测员在一定的光照下通过肉眼检查绝缘子是否存在腐蚀、破损或缺失的情况。人工肉眼检测绝缘子的方法存在以下几个问题，首先，检测结果会受到检测员观察视角、主观意识、疲劳程度、以及检测熟练程度等因素的影响，在一定程度上容易造成缺陷的漏检；另一方面，人眼的检测速度较慢，已逐渐无法满足高度自动化的要求。另外，按照不同的依据进行划分，可将绝缘子划分为多个种类，其种类的不同为绝缘子检测工作增加了难度系数。
直升机巡检输电线路可以避免传统的人工绝缘子检测方法中出现的一系列问题，从而表现出极大的优越性。直升机巡检输电线路的流程主要是：首先，调整成像设备镜头的位置，对输电线路进行不间断地拍摄，从而减少漏检情况的发生[1]；接下来，对成像设备采集到的数据进行处理和分析，在较短的时间内完成输电线路的缺陷诊断，这是提高输电线路巡检和文护的效率[2]的重要环节，然而，在此过程中，需要解决的关键性问题在于在对采集的数据进行分析时如何从繁杂的数据中检测出输电线路中各部件的存在的故障；最后，自动生成诊断各类缺陷报告和检修方案。针对输电线缺陷检测的环节，计算机视觉技术可以通过自动检测和分割电力线绝缘子快速有效地检测到输电线路上的缺陷，在保证诊断结果质量的同时，从很大幅度地降低了绝缘子检测的工作量。
本文利用计算机图像处理技术，使用matlab作为开发工具，对航拍绝缘子图片进行局部特征提取，通过对局部特征的训练得到几个空间顺序特征，采用一种由粗到细的匹配策略检测到图片中的绝缘子，最终标识出绝缘子在航拍图片中的位置，能够节约许多人力和时间成本。
1.2国内外研究状况
1.2.1绝缘子检测研究现状
1.2.2相关技术现状
（1）图像特征提取技术现状
（2）基于特征的图像匹配技术现状
1.3本文的主要内容和结构安排
1.3.1本文的主要内容
本项目的研究内容如图1：
（1） 从训练样本中检测出绝缘子的局部特征，用一种MSMF描述符去表示这种特征。
（2）采用K-means算法将正、负样本的MSMF描述符进行训练，从而得到绝缘子的视觉词典。
（3）发现绝缘子的几个空间顺序特征，通过训练正样本点得到一组特征向量，通过负样本计算匹配阈值，得到绝缘子的SOF特征向量。
（4）采用一种由粗到细的匹配策略，分别用视觉词典和视觉词典的空间顺序特征匹配待检测特征点，得到匹配结果。
（5）通过相关算法确定绝缘子在图像中所在区域。