[发明专利]基于多特征信息融合的绝缘子状态检测与诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征信息融合的绝缘子状态检测与诊断方法，通过引入具有人工智能意义的计算机视觉分析技术，使得现有的巡检系统将具备人眼的识别和人脑的分析能力，通过视觉分析，识别分析输电线路绝缘子破损等潜在威胁事件，并达到实时预警，降低事故发生率。

主权项

一种基于多特征信息融合的绝缘子状态检测与诊断方法，其特征在于：采用如下步骤实现，(1)首先通过与输电检修工区进行配合，从输电线路上拍摄不同场景、不同材质的大量绝缘子图片，然后通过对绝缘子图片进行增强处理，选取质量较好、背景清晰、绝缘子较为突出的绝缘子图片作为绝缘子训练样本；(2)对绝缘子训练样本进行预处理：首先将所有绝缘子训练样本依次进行灰度化处理，并从灰度化处理后的绝缘子训练样本中选取像素为24*24的绝缘子训练样本作为正样本，同时将其余绝缘子训练样本作为负样本，然后在负样本中添加机器学习容易误判的场景；(3)提取绝缘子训练样本的特征：采用扩展的Haar‑like特征方法对正样本和负样本进行特征提取；所提取的特征包括如下类型：边缘特征、线特征、中心环绕特征、对角线特征；(4)根据所提取的特征，采用AdaBoost算法训练得到分类器模型；(5)根据分类器模型，对绝缘子测试样本进行识别，由此识别出绝缘子；(6)根据识别结果，对绝缘子的状态进行分析及判断。