[发明专利]一种输电线路绝缘子挠度检测方法

权利要求书

1.一种输电线路绝缘子挠度检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：绝缘子图像获取，通过连接移动端摄像头获取待检测绝缘子的图像；

S2：通过YOLO-fastest算法获取绝缘子前景信息，得到待测绝缘子在采集图像上的位置与尺寸信息；

S3：结合GrabCut算法进行前景与背景的分割；

S4：对分割结果进行灰度化和二值化处理，经过中值滤波，滤除环境噪声；

S5：通过骨架提取算法提取出绝缘子的骨架；

S6：对绝缘子骨架用最小二乘法进行二次拟合，根据拟合方程对绝缘子的挠度进行计算，若挠度值超出绝缘子使用的安全阈值，发出危险预警信号；

获取绝缘子图像具体为：

S1.1对双目摄像头进行标定修正；

S1.2利用与移动手持设备相连接的双目摄像头采集包括待检测绝缘子在内的完整现场图像，对其进行预处理；

通过YOLO-fastest算法获取绝缘子前景信息具体为：

S2.1对现场采集到的大量绝缘子图像进行标注，生成学习样本文件；

S2.2通过YOLO-fastest算法对绝缘子标注学习样本文件进行深度学习，获取待测绝缘子前景图像和前景框位置、尺寸信息；

结合GrabCut算法进行前景与背景的分割具体为：

S3.1根据YOLO-fastest算法返回的待测绝缘子前景图像和前景框位置、尺寸信息，使用高斯混合模型GMM对前景和背景进行建模，初始化位置框内除目标像素点外的像素点，即作为“可能是目标的像素点”；

S3.2对每个像素分配高斯混合模型GMM中的高斯分量；

S3.3对于给定的图像数据，学习优化高斯混合模型GMM的参数；

S3.4根据输入图像，得到图像Gibbs能量函数建立流量网络描述图像，通过计算出区域能量项和边界能量项优化能量函数，使图像的总能量达到最小，即Gibbs能量函数取得最小值；

S3.5然后通过最大流、最小割算法来进行分割；经过最大流最小割算法分割后，每个像素属于目标还是背景就变了，又由于步骤S3.2到S3.4是能量递减的过程，故保证迭代过程会收敛；重复步骤S3.2到S3.4使得迭代能量最小化即收敛，从而最终分割出图像的前景和背景，进而得到待检测绝缘子的图像。

2.根据权利要求1所述的一种输电线路绝缘子挠度检测方法，其特征在于：对分割结果进行灰度化和二值化处理具体为：

S4.1将三通道RGB前景图像进行灰度化，使前景图像降为一通道灰度图，方便之后的二值化处理；其中，灰度化处理系数按照下式进行计算：

Gray＝0.3R+0.59G+0.11B；

S4.2计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg，将该平均值设置为二值化处理的阈值；

S4.3让图像中每一个像素点与平均值avg进行比较，小于等于平均值avg的像素点为0(黑色)，大于平均值avg的像素点为255(白色)；

S4.4创建3*3像素矩阵遍历处理后的图像，3*3像素矩阵里面有9个像素点，将9个像素进行排序，将这个像素矩阵的中心点赋值为这九个像素的中值作为输出；

S4.5然后，重复步骤S4.4直至收敛，从而滤除椒盐噪声，得到清晰的待检测绝缘子二值化图像。