[发明专利]一种基于绝缘子图像特征词典的污秽状态评估方法

摘要

本发明涉及一种基于绝缘子图像特征词典的污秽状态评估方法，包括绝缘子图像特征词典构建、区域分割和分类器训练三部分，利用样本绝缘子图像构建特征词典，对拍摄到的复杂背景下的绝缘子通过与特征词典比对，提取被识别绝缘子区域，通过分类器训练实现对不同污秽程度绝缘子判别。与现有技术相比，本发明方法具有识别准确度高、便于工作人员操作、有利于减少绝缘子污闪停电事故，且可用于变电站、输配电线路巡检等复杂背景下绝缘子污秽状态检测场合等优点。

主权项

1.一种基于绝缘子图像特征词典的污秽状态评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)获取不同类型的样本绝缘子可见光图像，对样本绝缘子可见光图像利用Hog算法提取不同类型的样本绝缘子的九维特征向量；2)采用聚类算法对提取的九维特征向量进行聚类，获取每类样本绝缘子的特征中心，并将聚类的最小值到最大值范围作为特征参数范围，建立绝缘子图像特征词典；3)对拍摄到的复杂背景下的绝缘子图利用区域生长点算法进行分割，并进行特征提取，将提取的特征与绝缘子图像特征词典进行比对，判断其是否属于绝缘子图像特征词典内的分类，若是，将其视为一个种子生产区域，并作为被识别绝缘子区域；4)对被识别绝缘子区域提取Hog描述子特征，选择Hog描述子特征中最大的三维特征向量作为组成污秽特征向量，作为分类器训练特征参数；5)对每类绝缘子进行污秽程度分级，利用SVM分类器对训练样本特征参数进行训练，对识别的污秽程度进行分类评估。