基于语义分割与证据理论的电杆倾斜检测及风险评估方法

随着无人机成为电力巡检的重要方式，基于机器视觉技术的无人机图像分析方法可为电杆倾斜检测及风险评估提供辅助手段。提出一种基于语义分割与证据理论的电杆倾斜检测及风险评估方法。基于U-Net和连通区域标记算法的电杆图像分割方法，对图像按照语义类别进行逐像素分类，并利用连通区域标记算法消除非电杆区域。在构建电杆倾斜判据的基础上，提出基于证据理论的电杆倾斜检测方法，利用合成规则将多个判据的结论融合。给出电杆倾斜风险评估方法，并将倾斜等级作为评估结果。实验结果表明所提方法可提高检测的准确性。     

一种新的图像连通域快速标号算法

本文提出了一种新的基于像素的二值图像连通域快速标号算法。本方法采用等价链表来记录连通关系,并实时修正等价标号,仅通过一次全局扫描即可标记图像中的所有二值连通区域。本文算法克服了基于像素的方法需要多次扫描图像才能确定连通域的缺点。与现有算法相比,速度快、实现简单,而且能够准确地对各种复杂形状的连通区域进行标号。     

基于NSST图像融合的变电站开关状态识别

针对变电站中开关状态图像识别易发生误判的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)图像融合的变电站开关图像识别方法。该方法采用可见光和红外光双摄像模式,得到开关可见光图像和红外图像,根据两者的特点与互补特性,采用基于NSST的图像融合算法对可见光图像和红外图像进行融合,生成含有两种开关图像丰富细节信息和特征量的融合图像,采用改进加速稳健特征(SURF)算法对融合图像进行目标特征量提取和匹配,再采用基于混沌布谷鸟(CCS)算法的多阈值图像分割技术进行处理,最后基于霍夫变换得到开关臂和触点所在直线的斜率,根据两者角度差判别开关状态。仿真实验表明:所提方法对闭合与断开状态隔离开关的识别率分别为94.4%和100%,验证了所提方法的有效性。     

基于形态学标记连通的分水岭图像分割

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,本文提出一种基于H-minima标记连通的图像分割的分水岭算法.该算法首先利用形态学中的H-minima方法对预处理后的梯度图像进行初始标记,然后利用连通域标记的方法进行重标记,利用强制最小标定技术使极小值只出现在标定的位置,最后,对标记后的梯度图像进行分水岭算法的图像分割.实验结果...     

基于BP神经网络的高压隔离开关分合闸监测识别

为了监视电动式高压隔离开关合闸状态,采用图像识别方法对高压隔离开关是否合闸进行监测,确保检修人员的安全。提出了一种融合NSCT和二维最大熵分割方法对图像进行分割,并提取出感兴趣区域(闸刀)。再通过像素积分投影法对闸刀分合闸情况进行特征提取,将提取到的特征值导入BP神经网络中进行训练,得出一个能够自动识别闸刀位置的分类器。将采集的图片导入BP神经网络分类器中进行识别实验论证。实验表明,处理后的图像抗噪能力强,训练出的BP神经网络对闸刀合闸状态的识别率高,达到95%以上。     

基于灰度熵多阈值分割和SVM的火焰图像状态识别

为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于灰度熵多阈值分割和支持向量机(supportvector machine,SVM)的火焰图像状态识别方法。对火焰图像进行基于灰度熵准则的多阈值分割,采用改进粒子群优化算法选取最优多阈值,由此快速准确地分割出火焰图像中的背景区域、有效燃烧区域及高温燃烧区域;然后,提取火焰图像的10个特征参数,以此作为训练样本训练支持向量机,最后采用支持向量机依据提取的特征对火焰图像进行分类,并通过上述改进粒子群优化算法优化支持向量机中的2个参数。实验结果表明,提出的方法分割结果正确,与采用将图像像素作为训练样本的方法相比,该方法的分类识别正确率更高,运行速度大大加快。     

基于改进 U-Net 的高压电缆绝缘层图像分割研究

针对目前高压电缆绝缘层检测操作繁琐、效率低、重复测量差异大等问题,设计了一种新型电缆绝缘层检测装置,提出 了一种基于改进 U-Net 的高压电缆绝缘层图像分割方法。 首先替换主干特征提取网络为 VGG16 网络,结合迁移学习将 VGG16 在 Pascal VOC2012 数据集中训练的权重作为预训练权重,利用通道注意力模块在跳跃连接处融入自适应特征加权机制,在上 采样过程中添加分组卷积,提高了语义分割精度;然后利用训练的最优权重进行绝缘层图像分割,提取轮廓区域特征并进行二 值化处理,使用连通区域算法对轮廓区域进行填充;最后,融合原始图像和分割区域生成完整绝缘层分割图像。 实验结果表明, 平均交并比和平均像素准确率达到 99. 56%和 99. 81%,较原网络效果提升明显,验证了该方法在高压电缆绝缘层分割上的 有效性。     

结合分水岭和区域合并的彩色图像分割

图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤之一。研究提出了一种基于区域块的聚类分割新算法。高斯混合模型(GMM)聚类算法已广泛应用于图像分割领域,但在真实彩色图像分割中,由于忽略了像素间的空间相关性,使之对高斯噪声非常敏感。首先对彩色图像求其彩色梯度,然后对彩色图像梯度图进行分水岭分割,分水岭分割会产生过分割区域,但基本得到同质区域,提取区域的区域块特征并把其作为高斯混合模型聚类的输入样本值,完成聚类并实现最终分割。新算法把简单的基于像素的聚类提升到基于区域块特征聚类,很好的抑制了噪声对分割结果的影响。通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明本算法能够有效提高分割结果的准确性。     

基于图像的数字仪表字轮定位分割算法的研究

机械式数字仪表的图像识别是一种新兴的抄表技术,该技术通过在仪表前方安装图像采集及处理模组实现.为解决当前图像抄表技术效率低、耗时大等问题,本文提出基于模板匹配的最大稳定极值区域定位分割算法TM-MSER(template matching-maximally stable extremal regions)以提高字轮定位分割效率,达到降低设备能耗的目的.TM-MSER算法基于MSER算法,将图像灰度值g和仪表字轮读数区域模板s作为提取参数,将MSER(g)提取算法扩展为二维的TM-MSER(g,s)提取方法.TM-MSER算法在一定程度上排除了背景噪声的干扰,能达到更加快速的定位分割.     

异源特征差异化融合引导的变电站场景语义分割

变电站场景图像语义分割能够为巡检机器人提供像素级的场景理解,是变电站智能化巡检、管控的关键步骤之一,但由于设备种类众多、背景环境复杂,仅依赖单一模态图像的语义分割方法准确性受限。针对该问题,提出一种基于多尺度特征差异化融合的语义分割网络,根据不同层次、不同模态特征图的特点,利用差异化的融合策略,提取红外与可见光图像在空间细节与语义信息的互补内容,从而利用融合信息引导解码过程,实现稳定的异源图像语义分割。为了验证算法的性能,利用无人机与机器人平台采集大量异源图像,手工标注并构建了数据集。实验证明本文提出的算法可以准确识别各类电力设备,对于保障电力系统安全稳定的运行具有实用价值。     

水面无人艇可行域及障碍物快速分割算法研究

针对水面无人艇(USV)可行域及障碍物分割系统对图像处理过程的快速性和准确性要求,研究了一种根据无人艇机载视觉传感器对水上图像快速分割的算法。首先经过多地实验采集实验图像,经过数据清洗、图像去重和人工筛选构建原始数据库,并采用人在回路数据标注方法构造了无人船可行域及障碍物分割数据集,共5 620张图像和25 875个标签;其次实践了主流的基于深度学习的语义分割方法,包括FCN、DeeplabV3 Plus、U-Net;最后针对水上图像的特点和快速分割的任务需求,提出了一种基于改进DeeplabV3 Plus的快速分割网络DeeplabV3-CSPNet。网络学习实验、离线航行实验和模型部署结果表明,DeeplabV3-CSPNet算法取得快速且准确的分割效果,平均精度达到84.17%,运算速度达到49.26 fps,在边缘计算平台上运算速度达到45.45 fps。     

基于力矩--转角曲线的水平折臂式隔离开关机械状态检测方法

瓷柱式高压隔离开关结构简单,成本较低,其调试维护往往不受人们重视,导致隔离开关故障频发,其中占比较大的机械故障仍缺乏有效的检测方式。文中以水平折臂式隔离开关为研究对象,采用非植入式力矩检测系统,测得分合闸过程操作力矩-转角曲线,并详细分析了曲线的变化趋势与对应的运动过程。设计了不同故障模拟实验,测得不同故障状态下的操作力矩-转角曲线。对比正常状态与故障状态的检测曲线,平衡弹簧疲劳状态下合、分闸曲线面积比小于1;卡涩状态下力矩明显增大;动作不到位状态下主轴转动角度明显减小。据此,提出了基于力矩-转角曲线的该型号隔离开关机械状态的诊断方法与检修策略,为该型号隔离开关检修作业应用提供参考。     

基于加权灰靶理论的隔离开关健康状态评估

文中针对隔离开关可靠性的研究缺少定量计算评估,提出了一种定量计算评估隔离开关运行可靠性的方法,该方法采用灰靶理论对隔离开关状态样本数据进行整合,并结合层次分析法确定状态指标量的权值实现对隔离开关的健康状态定量分级。并以南方电网江门供电局投入运行的隔离开关为例,计算出隔离开关的健康状态等级,其结果符合实际情况,表明了该方法具有一定的实际工程意义,可以为隔离开关运行维护和检修提供一定的指导。     

基于颜色分离与形态特征分析的保护压板定位及状态识别研究

为了提高变电站中密集排布,颜色多样的拔插式压板智能识别水平,提出一种色差法与形态特征分析的保护压板定位及状态识别方法。该方法首先对采集的压板图像进行同态滤波增强与透视校正;其次,根据压板图像颜色特征,利用RGB三分量色差法结合形态特征分析实现有效压板区域的分割;然后,通过的矩形结构元素对有效压板区域进行膨胀,从而定位出每块压板区域的位置。最后,结合每块压板图像外接矩形框的形态特征与其重心位置的4联通区域灰度值总和判断出压板的投退状态。对不同拍摄角度及不同光照环境下的保护压板状态识别测试结果表明,该算法具有识别精度高、鲁棒性好的特点。     

直升机巡检航拍图像中绝缘子图像的提取算法

提出了一种新的绝缘子图像提取算法,可用于直升机智能巡检图像中绝缘子图像的提取。该算法首先将航拍得到的高分辨率玻璃绝缘子彩色图像进行RGB到HSI彩色空间的转换;然后对HSI空间的S分量,采用基于遗传算法的最大熵阈值的方法进行图像分割;接着对分割后的图像用双结构级联滤波器滤除噪声;最后用连通区域方法将分割出的绝缘子串轮廓标识出来。算例结果表明:该算法能够从背景复杂的航拍图像中完整地提取绝缘子图像,有较高的工程应用价值。     

基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别

目前变电站保护压板巡检仍主要采用人工进行,耗时费力且容易出错,制约着变电站二次设备智能化的发展.为此,提出一种基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别方法.通过移动端设备采集屏柜压板图像后,首先对压板区域进行透视变换,消除拍摄角度产生的畸变影响.然后采用多策略分割融合方法获取有效压板区域,即在HSV空间...     

基于二次聚类弱监督学习的图像语义分割

针对在给定大量用户标注图像基础上,将图像分割成一系列具有单一语义的完整区域,并同时对各区域实现语义标注的问题,提出了一种基于弱监督学习的二次聚类的图像语义分割算法。将谱聚类和判别式聚类相结合,用谱聚类学到的类标指示函数来指导判别式聚类,学习特征的潜在数据结构,利用弱监督信息对聚类分配标签。该方法能够充分利用区域上下文信息,为每个类别选择判别式特征,并且输出鲁棒的多类分类器,对外来没有标签的图像也可以进行有效的区域标注。通过在公用数据集上的充分实验,证明了本方法的有效性。     

基于测量的量子图像识别研究

目前,已有的量子相似度比较算法:1)逐个比较图像对应位置的像素值;2)将两幅图像分别用量子态表示,再将两幅图像进行连接(意味着将两个量子态连接成一个态),再进行相关的量子操作。所提出的比较算法,是在不连接图像的基础上,将图像用量子态表示,进行控制交换(c-Swap)操作,再进行量子测量,根据测量结果判断两幅图像的相似度。将所提的量子相似度比较算法应用到量子手势识别中,实验结果表明所提算法在识别问题上具有可行性。在经典领域中,手势识别的流程比较复杂。而在量子领域中,无需提取手势的颜色、纹理、特征等步骤,直接可以将手势进行二值化表示,再根据所提的图像相似度算法来实现手势识别。