复杂背景无人机巡检图像输电线异物缺陷检测  

作　　者：蒋光遒 豆鹏涛 杨尔成 马宁宁 叶芳 

机构地区：[1]中国三峡新能源(集团)股份有限公司青海分公司,青海西宁810000 [2]北京金风慧能技术有限公司,北京102600

出　　处：《中国新技术新产品》2024年第10期30-32,共3页New Technology & New Products of China

基　　金：中国三峡新能源(集团)股份有限公司“基于多源感知和云边融合的西北干旱地区智能场站整体解决方案研究与示范应用”(项目编号:NBWL202200485)。

摘　　要：无人机巡检输电线图像的背景较为复杂,因此在对输电线异物缺陷进行检测的过程中,误检的情况较为严重。本文提出基于支持向量机的复杂背景无人机巡检图像输电线异物缺陷检测方法,采用直方图均衡化的方法增强输电线无人机巡检图像的对比度,利用固定大小的网格将输电线图像划分为多个区域,使用区域内的像素点计算特征,并对其进行加权平均融合操作,提取背景特征。为支持向量机模型选择合适的核函数和参数后,对其进行交叉验证,将提取的背景特征作为输入函数。根据像素与输电线之间的关系,检测异物缺陷,测试结果表明,误检率仅为0.5%。

关 键 词：支持向量机 复杂背景 无人机巡检图像 输电线异物缺陷检测 直方图均衡化 像素点 加权平均融合 核函数 交叉验证 

分 类 号：TN911[电子电信—通信与信息系统]