刘 琦，翟瑞聪，曾群生，王鹏凯

（1.广东电网有限责任公司，广东广州 510000；2.广东电网有限责任公司机巡管理中心，广东 广州 510000；3.南方电网数字电网研究院有限公司，广东广州 510000）

“机巡+人巡”协同巡航研究现已在国内外展开，无人机的设备管理、数据采集、数据处理、数据分析等是其主要功能和工作重点，可降低巡航作业难度，实现巡航过程的制度化管理[1]。但是其对有缺陷的图像、视频的自动识别和处理还处于发展阶段，随着管理要求的提高，精细检测已经成为一种趋势[2]。在检测过程中会产生大量的图像、视频数据。对架空输电线路的视频图像和图片资料进行日常电力线路巡查，一般由人工进行对比核实，工作量大，费时费力，容易造成遗漏[3]。此外，由于有大量的图像需要验证，图像中涉及的缺陷数据与传输线的安全运行有密切的关系，实现精确识别面临着巨大的考验[4]。以往通信信号处理系统在异构高性能计算集群的基础上，采用基于异构高性能计算集群图像识别方法，并结合异构高性能计算技术进行机群图像识别。当把宽带大容量数据传输到并行计算机网络中时，用聚类计算的方法实现了强、弱通信信号的高增益和低时延均压环。但是这种方法受噪声的影响，难以实现图像数据的有效解译。

为有效地对线路缺陷图像进行识别，提出了架空输电线路均压环缺陷图像智能识别方法。

1 均压环断裂原因分析

均压环在不同方向的风力作用下会产生轻微振动，引起支撑应力的变化，且应力集中于支承软面，则会在应力集中面附近形成裂纹[5-7]。……