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據(jù)悉，最近廣東電網(wǎng)現(xiàn)已實(shí)現(xiàn)全省110kV及以上線路巡視全覆蓋，無人機(jī)年巡視規(guī)模已達(dá)到80000km，實(shí)現(xiàn)“白天+夜間”全時(shí)段巡視，由傳統(tǒng)每人4km/日，提升至14.51km/日，效率提升了2.6倍；此外還可對新建輸電線路實(shí)施無人機(jī)驗(yàn)收，工作效率提高了6倍。

隨著特高壓大容量輸電線路長度的增加以及輸電線路所經(jīng)過的區(qū)域面積的增加，輸電線路發(fā)生故障的可能性越來越大。為了防止故障發(fā)生，保障輸電線路安全，需要經(jīng)常對輸電線路進(jìn)行巡檢與維護(hù)。采用無人機(jī)和直升機(jī)巡檢，能在更廣的視角內(nèi)快速獲取輸電線路設(shè)備的影像資料，成功采集輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)，大大降低巡檢人員高空作業(yè)的人身安全風(fēng)險(xiǎn)，且更加高效、快捷，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)工作方式的不足。

輸電線路中的絕緣子作為一種特殊的絕緣控件，在架空輸電線路中對導(dǎo)線支撐和防止電流回地等方面起到至關(guān)重要的作用。一旦絕緣子發(fā)生故障，就會(huì)導(dǎo)致輸電線之間或輸電線與塔臺(tái)之間發(fā)生接觸，進(jìn)而導(dǎo)致短路引發(fā)供電中斷，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)l(fā)生大范圍停電事故，造成巨大的財(cái)產(chǎn)損失。因此，對于輸電線路絕緣子的識(shí)別以進(jìn)行狀態(tài)檢測與維護(hù)顯得十分重要，然而對處于復(fù)雜背景下的絕緣子識(shí)別與定位也是無人機(jī)識(shí)別的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。

為了解決復(fù)雜背景下的電網(wǎng)巡檢航拍圖像中絕緣子的識(shí)別與定位問題，安徽大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院的科研人員提出了一種基于頻率調(diào)諧的更精確的絕緣子識(shí)別與定位算法，能從背景復(fù)雜的巡檢圖像中準(zhǔn)確地識(shí)別、定位出絕緣子。有關(guān)研究成果已發(fā)表在2018年《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》第23期，論文題目為“基于頻率調(diào)諧的絕緣子識(shí)別與定位”。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者利用計(jì)算機(jī)視覺與數(shù)字圖像處理技術(shù)對絕緣子的識(shí)別與定位進(jìn)行了多方面的研究，現(xiàn)有方法主要從絕緣子的顏色、形狀和紋理特征入手進(jìn)行分割與識(shí)別：

（1）基于絕緣子的顏色特征，提出色調(diào)直方圖折疊法，分別對航拍圖像的色度和飽和度分量進(jìn)行分割，然后對兩者的分割結(jié)果求交集，最后得到絕緣子的分割結(jié)果，該方法對航拍圖像質(zhì)量要求高，對復(fù)雜環(huán)境下的絕緣子分割效果不好，且識(shí)別結(jié)果含有較多噪聲。

（2）基于絕緣子的形狀特征，利用改進(jìn)的OET分割算法對圖像的飽和度分量進(jìn)行分割，然后計(jì)算絕緣子的各形狀特征值，設(shè)計(jì)特征向量，根據(jù)分類條件區(qū)分絕緣子區(qū)域和背景區(qū)域，該方法對分割的質(zhì)量要求高，絕緣子形狀特征值的計(jì)算過于依賴分割結(jié)果，且計(jì)算量大。

（3）通過改進(jìn)的UL-PCNN紅外圖像分割算法提取絕緣子特征值，然后將輸電線路視頻與標(biāo)準(zhǔn)圖庫中的絕緣子圖片利用ASIFT算法匹配，最終識(shí)別和定位視頻的絕緣子，該方法需要少量的人工幫助，并且需要建立絕緣子標(biāo)準(zhǔn)圖庫，工作量大，適用于單個(gè)或少量的絕緣子識(shí)別，對大容量超高壓輸電線路絕緣子串識(shí)別定位效果較差。

上述研究主要集中在絕緣子的特征提取，計(jì)算量較大，且沒有考慮圖像頻率信息，對復(fù)雜環(huán)境下的絕緣子串提取與識(shí)別不具有普適性。

針對這一情況，科研人員基于頻率調(diào)諧方法實(shí)現(xiàn)了對輸電線路絕緣子的識(shí)別與定位：①將航拍的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間；②利用頻率調(diào)諧方法計(jì)算航拍圖像絕緣子的顯著性；③采用最大類間方差法和形態(tài)學(xué)運(yùn)算對顯著圖進(jìn)行分割；④通過連通域的提取，實(shí)現(xiàn)航拍圖像中絕緣子的識(shí)別與定位。

該方法從圖像的頻率域考慮，在HSV的三個(gè)分量圖像上分別進(jìn)行處理，計(jì)算量適中，能夠彌補(bǔ)對于分割單個(gè)HSV圖像分量的不足，對航拍圖像的質(zhì)量要求不高，可有效實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜背景的去除，且保留了完整的絕緣子部分。

試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在復(fù)雜自然背景下具有較好的識(shí)別效果，可為電網(wǎng)絕緣子智能檢測與維護(hù)提供參考信息，具有較高的工程實(shí)踐價(jià)值。