杨 蔚，李 陈，杨生兰，周 辉（国网四川省电力公司检修公司，四川成都，610000）



航拍宽幅图像的玻璃绝缘子定位研究

杨 蔚，李 陈，杨生兰，周 辉
（国网四川省电力公司检修公司，四川成都，610000）

针对绝缘子爆裂和缺失将导致整个输电线路绝缘能力下降的常见故障，在宽幅航拍图像如何快速实现玻璃绝缘子的定位是绝缘故障检测的关键。提出一种通过机器学习的绝缘子定位算法。输电线路玻璃绝缘子串，利用Retinex算法与高斯滤波及形态学滤波对图像进行预处理和粗定位，建立不同样本数据提取特征，通过将二分类问题转化为多分类问题的集成学习方式，克服数据不平衡的问题，实现精准绝缘子定位，为进一步故障检测奠定了良好的基础。

航拍绝缘子；高斯滤波；LSPTSVM

0　引言

为确保整个电网的安全运行，采用多旋翼无人机机进行输电线路巡线代替传统人力巡检，自动生成诊断各类缺陷报告已成为当前巡线技术的发展方向。

绝缘子是架空线路上固定导线的重要部件。利用多旋翼无人机机携带的数码相机获取待检测绝缘子的图像，通过图像分析与处理，判断绝缘子健康状态，具有多快好省的优点。但采集的各种图像随着不同时段、天气、角度、环境而变化，复杂自然背景下目标的提取与识别是输电线路状态检测的主要技术问题和瓶颈。特别是玻璃绝缘子与陶瓷绝缘子相比较，其光线的反射、折射强，颜色变化大，纹理也受到外界影响呈现非均匀且变化的特点；……