[发明专利]一种基于配电线路航拍图像的绝缘子污闪状态检测方法

摘要

本发明涉及一种基于配电线路航拍图像的绝缘子污闪状态检测方法，其训练绝缘子图像污闪检测分类模型的方法如下：将巡线时的航拍图像RGB空间转换到YCbCr空间；设置分割阈值，根据阈值对图像进行二值化；分离出绝缘子图像，规定背景及正常绝缘子的图像为正样本，含有绝缘子污闪的图像为负样本；数据增强；6)提取所有绝缘子图像在V通道颜色分量的均值、方差、斜度、峰度、熵等5个特征；设计和训练SVM分类器，得到分类器模型，从而得到绝缘子图像污闪检测分类模型。

主权项

1.一种基于配电线路航拍图像的绝缘子污闪状态检测方法，该方法首先训练绝缘子图像污闪检测分类模型，之后利用训练好的模型进行绝缘子污闪状态。其中，训练绝缘子图像污闪检测分类模型的方法如下：1)将巡线时的航拍图像预处理并按照一定比例分成训练集和测试集两个部分，并将训练集的图片从RGB空间转换到YCbCr空间；2)对训练集的图像设置分割阈值，根据阈值对图像进行二值化，在YCbCr范围内的像素点为白色，其余像素点为黑色，将图像分割开来；3)对分割之后的图像进行形态学图像处理；4)根据绝缘子在图像中的尺寸，对经过3)步处理后提取的区域进行筛选，分离出绝缘子图像并归入训练集，规定背景及正常绝缘子的图像为正样本，含有绝缘子污闪的图像为负样本。5)考虑到训练集中正负样本数量不均衡，对训练集中的负样本进行数据增强；6)对步骤5)的绝缘子图像分别在HSV和RGB颜色空间进行分解，得到绝缘子图像的H、S、V、R、G、B六个通道颜色分量，选择绝缘子V分量作为最能体现绝缘子污闪信息的可见光特征值，提取所有绝缘子图像在V通道颜色分量的均值、方差、斜度、峰度、熵等5个特征；8)提取步骤7)中所得的训练集的5个特征值组成分类器的训练集，并制作符合SVM格式的标签文件，将分类器训练集的正样本类别标签置为1，负样本的类别标签置为-1。9)设计和训练SVM分类器，得到分类器模型，从而得到绝缘子图像污闪检测分类模型。