易继禹，陈慈发，龚国强

（三峡大学计算机与信息学院，湖北宜昌 443000）

0 概述

绝缘子是输电线路中的重要组成部分，在长期自然环境以及恶劣条件作用下，绝缘子可能发生故障，影响电力系统的稳定运行［1］，因此定期巡检输电线路绝缘子，及时发现并处理故障绝缘子对电力系统的稳定性与可靠性具有重要意义。目前，我国主要的输电线路巡检方式是无人机巡检［2］，它在一定程度上弥补了传统人工巡检的不足，有效降低了巡检人员登杆检查的工作强度并提高了安全性，能快速且准确地判断缺陷情况［3］，显著提高巡检效率以及线路维护的响应速度。无人机巡检主要通过采集海量航拍图像进行检测，因此航拍图像中的绝缘子自动检测研究就显得十分重要。

最初的图像识别算法主要通过搜集图像，再对图像进行处理以实现绝缘子检测。文献［4］采用边缘检测方法实现对绝缘子的检测。文献［5］利用自适应形态学算法实现可见光图像中绝缘子的检测。文献［6］通过图像的灰度信息计算绝缘子和背景区域的形状特征值，设计分类决策条件进行绝缘子检测。文献［7］提出基于可见光图像的绝缘子识别与故障检测方法。文献［8］利用阈值分割进行分步定位提取绝缘子。文献［9］通过结合形态学、Lab 彩色空间与最大类间方差法来实现绝缘子“掉串”故障检测。文献［10］提出基于最优阈值的改进型Canny 算子电力设备图像检测算法。上述方法能实现简单目标的绝缘子检测，但局限于某一类别，在现实应用中受到环境等因素的影响，导致检测结果不理想。……