[发明专利]基于多尺度重构误差融合的绝缘子显著性检测方法

说明书

本发明公开了一种基于多尺度重构误差融合的绝缘子显著性检测方法，包括：对绝缘子图像进行超像素分割，提取绝缘子图像四周的超像素图像块作为背景模板；计算绝缘子图像的每个超像素图像块所对应的稀疏重构误差和稠密重构误差；利用基于图像上下文信息的重构误差传播机制，使稀疏重构误差和稠密重构误差在每个类内的超像素图像块之间传播；将不同尺度超像素分割情况下得到的重构误差进行加权融合；利用条件随机场对稀疏重构误差和稠密重构误差进行融合，生成绝缘子显著图；本发明方法显著提高了复杂环境下绝缘子检测的准确性。

技术领域

本发明涉及一种基于多尺度重构误差融合的绝缘子显著性检测方法，属于技术领域。

背景技术

近几年，保障输电线路的可靠性及运行情况成为建设智能电网的重要内容。变电设备的安全运行是保障电力系统稳定和安全的前提。绝缘子作为电力输电线路不可缺少的绝缘元件，它的运行状况直接影响电网的可靠性和安全性。同时绝缘子在输电线路中起到电气绝缘及支撑的作用；而且它表面的污秽、裂纹、破损等问题严重威胁输电线路的安全运行。根据统计，目前电力系统故障中所占比例最高的事故是由绝缘子缺陷引起的。因此对绝缘子的状况进行监测，及时完成故障诊断尤为重要。

目前，在输电线路巡线方面，传统的人工巡检方式需要工作人员攀爬到高压铁塔设备上，通过人眼观察的方式来判断设备是否有故障，这种巡检方式已经根本无法适应逐渐增加的输电线路和巨大的巡检工作需求。近年来，自动巡检机器人成为变电站智能自动巡检的主要方式。利用平台上装载的摄像头获取了大量的绝缘子图像信息，如果对这些海量图像采用工作人员肉眼判读，不仅工作量大，容易发生漏判和误判现象，而且难以准确发现绝缘子存在的安全隐患。而实现故障自动检测的重要前提是识别和定位图像中的绝缘子。因此研究绝缘子的自动检测方法是非常必要的。

目前，虽然出现了一些有关绝缘子的自动识别方法，但是这些方法也存在一定的缺点。如：由于变电站图像背景复杂，图像中存在和绝缘子形状相似的其他电力设备，如电流互感器和避雷器等，容易产生误识别的结果。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于多尺度重构误差融合的绝缘子显著性检测方法，解决现有技术中绝缘子检测不精确的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：基于多尺度重构误差融合的绝缘子显著性检测方法，包括如下步骤：

对绝缘子图像进行超像素分割，提取绝缘子图像四周的超像素图像块作为背景模板；

计算绝缘子图像的每个超像素图像块所对应的稀疏重构误差和稠密重构误差；

利用基于图像上下文信息的重构误差传播机制，使稀疏重构误差和稠密重构误差在每个类内的超像素图像块之间传播；

将不同尺度超像素分割情况下得到的重构误差进行加权融合；

利用条件随机场对稀疏重构误差和稠密重构误差进行融合，生成绝缘子显著图；

进一步的，利用简单线性迭代算法对绝缘子图像进行超像素分割，具体包括如下步骤：

对原始图像进行初始化聚类及相似度度量；

采用K均值聚类方法更新迭代聚类中心；

将最相似的聚类中心标签赋予像素点，形成超像素图像块。

进一步的，利用稀疏表示方法求取稀疏重构误差，具体方法如下：

计算每个超像素图像块对应的稀疏系数；

计算每个超像素图像块在背景模板上的稀疏重构误差；

对稀疏重构误差进行归一化。

进一步的，利用主成分分析法求取稠密重构误差，具体方法如下：

计算背景模板的协方差矩阵：