赵小鱼+++徐正飞+++付渊

摘 要： 针对在户外条件下进行图像处理的特点，提出一种适合智能变电站巡检机器人的对变电站设备悬挂异物识别的算法。该算法经过国内某500 kV智能变电站巡检机器人实地反复测试，对有异物与无异物的正负样本图像识别率超过95%，对实时巡检具有高精度高鲁棒性，完全满足变电站现场应用的要求。

关键词： 智能变电站； 巡检机器人； 异物检测； 相似匹配

中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）10?0124?04

0 引 言

变电站往往建设在四周空旷的农村平原地带，且主要设备安置在室外，经常会受到外来“异物”的侵扰，可能会对变电站设备造成安全运行隐患。智能机器人在对变电站设备状态执行巡检工作任务的同时，对变电站设备中有无悬挂异物进行检测，当发现有外来异物悬挂时提供报警等指示标识功能，保障变电站设备的安全运行。随着近几年图像处理算法的飞速发展，基于计算机视觉技术的缺陷、异物检测算法也在不断的提升[1]。对于异物，或者外来物体的检测与跟踪的算法，在视频应用中主要的研究是采用放置固定摄像机，对连续的输入帧进行高斯背景建模，在这其中位置相对固定的“场景”形成背景图像模型，当有外物进入图像中时则被背景模型自动的分割为前景，可对其进行物体分割、跟踪等处理[2]。虽然变电站中的各类型设备都已安置完毕，位置、形态长期固定，为背景模型的算法提供了有利条件。巡检机器人携带的是一台移动式摄像机，穿梭于各个电力设备之间采集待检测设备的图像，但是系统无法支持对每个设备的周边环境进行背景建模，所以这种算法并不适合用于巡检机器人。……