近年來(lái)，無(wú)人機(jī)檢查逐漸取代了人工檢查。價(jià)格電纜本文提出了一種基于視覺(jué)顯著性的航空?qǐng)D像隔離器缺陷分割與檢測(cè)方法。于圖論的視覺(jué)顯著性算法用于初始定位絕緣子。機(jī)森林算法提取圖像突起的邊緣，并使用與突起邊緣交叉的超像素區(qū)域作為起始區(qū)域，YC橡套電纜向外擴(kuò)展以實(shí)現(xiàn)絕緣體的區(qū)域分割，單股最后使用滑動(dòng)窗口以執(zhí)行局部局部分析以找出答案。緣子的自爆位置。算法通用性強(qiáng)，適用于傳輸線檢查，變電站檢查等各種供電場(chǎng)景，可以節(jié)省大量的人力物力。了對(duì)傳輸線絕緣狀況進(jìn)行自動(dòng)分析，必須首先檢測(cè)圖像中絕緣的位置。離目標(biāo)的檢測(cè)類似于普通目標(biāo)的檢測(cè)。
　　統(tǒng)的絕緣檢測(cè)方法有利于點(diǎn)特征，價(jià)格紋理特征，形態(tài)特征和多功能融合方法，單股但是每種方法都有其局限性。覺(jué)顯著性檢測(cè)算法可以模擬人類快速定位顯著區(qū)域的能力?？梢蕴崛D像的顯著區(qū)域。上顯著性檢測(cè)算法根據(jù)顏色，亮度和方向提取基本圖像特征的顯著區(qū)域。系列特征以查找與其他位置明顯不同的圖像區(qū)域。空影像隔離器通常與周圍地區(qū)有很大不同。

　　單股本文使用基于圖論的視覺(jué)顯著性檢測(cè)算法[1]來(lái)比較圖像的隔離器。緣子長(zhǎng)時(shí)間暴露在自然環(huán)境中，可能會(huì)出現(xiàn)各種缺陷。對(duì)絕緣子的自爆故障，本文使用霍夫線調(diào)整算法對(duì)絕緣子進(jìn)行校正，單股然后使用滑動(dòng)窗方法發(fā)現(xiàn)絕緣子的自爆區(qū)域。

　　芯可以更精確地識(shí)別圖像中的絕緣體，并可以檢測(cè)絕緣體的自爆位置。

　　下顯著性檢測(cè)方法通用性較低，價(jià)格不能應(yīng)用于所有絕緣子。電纜芯圖像的絕緣紋理通常與周圍的背景紋理非常不同，并且與周圍環(huán)境具有強(qiáng)烈的對(duì)比度，價(jià)格橡套電纜也就是說(shuō)，它與周圍環(huán)境明顯不同。芯選擇了基于數(shù)據(jù)特征的上升顯著性檢測(cè)方法。視覺(jué)顯著性檢測(cè)算法（GBVS，電纜電纜基于圖的視覺(jué)顯著性）[1]上，測(cè)試了幾張航拍圖像，YC結(jié)果如下。過(guò)GBVS算法獲得的顯著性圖中，價(jià)格電纜以絕緣體為圖像顯著性目標(biāo)，芯計(jì)算速度快，可以滿足實(shí)時(shí)性要求。過(guò)GBVS算法計(jì)算出的顯著圖是一種簡(jiǎn)單的分割方法，價(jià)格單股找到比顯著圖的灰度圖的平均值大的區(qū)域，檢測(cè)連通區(qū)域，截取連通區(qū)域的最小邊界矩形，單股執(zhí)行絕緣的初始定位。
　　使用結(jié)構(gòu)化隨機(jī)森林算法[2]提取顯著區(qū)域的邊緣。

　　種邊緣提取算法可在很大程度上消除不規(guī)則照明和云的干擾，芯并準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的強(qiáng)邊緣和弱邊緣，橡套電纜并將強(qiáng)邊緣和弱邊緣顯示為灰度圖像。
　　于這些是突出區(qū)域中的提取邊緣，因此將強(qiáng)邊緣定義為顯著邊緣。用簡(jiǎn)單的線性迭代聚類算法SLIC算法，電纜對(duì)隔離器位置的外接矩形區(qū)域的圖像執(zhí)行超像素分割，YC橡套電纜然后選擇超像素區(qū)域作為該區(qū)域。展的起點(diǎn)是顯著邊緣的函數(shù)，芯灰度共生矩陣[3]主要用于描述紋理。過(guò)使用LAB顏色空間的距離來(lái)表達(dá)顏色的相似度，相似度根據(jù)這兩個(gè)特性而發(fā)展，價(jià)格價(jià)格以實(shí)現(xiàn)絕緣鏈的分段。態(tài)學(xué)運(yùn)算和滑動(dòng)窗口方法主要用于查找絕緣自爆的具體位置。電纜在用孔填充絕緣材料的區(qū)域并進(jìn)行其他操作后，YC使用圓盤形狀的膨脹系數(shù)來(lái)擴(kuò)大絕緣材料的圖像以擴(kuò)大周圍的坯料，橡套電纜留下絕緣子的骨架，單股并使用霍夫線檢測(cè)算法對(duì)絕緣子的骨架成像。擇最長(zhǎng)的安裝直線，并校正分段絕緣子的傾斜度。將使用滑動(dòng)窗口了解絕緣體自爆的位置。
　　檢測(cè)到絕緣的比例小于閾值時(shí)，認(rèn)為在該位置發(fā)生了絕緣的自爆，并記錄了當(dāng)前位置。借助逆計(jì)算，可以計(jì)算并標(biāo)記絕緣子在初始絕緣圖像中的自爆位置，芯如圖2所示。本文中，一種用于檢測(cè)的算法基于圖論的視覺(jué)顯著性用于實(shí)現(xiàn)絕緣子的初始定位。
　　方法對(duì)環(huán)境和絕緣子類型的敏感性較低，可應(yīng)用于多種環(huán)境和多種絕緣子的初步定位。用結(jié)構(gòu)化隨機(jī)森林邊緣提取算法計(jì)算圖像的顯著邊緣，并使用顯著邊緣通過(guò)的超像素區(qū)域作為起始區(qū)域，橡套電纜單股并向外部根據(jù)質(zhì)地和顏色特征來(lái)劃分實(shí)際隔熱區(qū)域;校正絕緣子的傾斜后，請(qǐng)使用形態(tài)學(xué)操作和滑動(dòng)窗口方法來(lái)計(jì)算絕緣子在窗口中的比例，芯并確定絕緣子的自動(dòng)爆轟位置。
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