航拍输电线路图像中工程车辆识别方法的研究（电力系统及自动化论文资料）.docVIP

航拍输电线路图像中工程车辆识别方法的研究（电力系统及自动化论文资料） 目录 TOC \o "1-9" \h \z \u 目录 1 正文 2 文1：航拍输电线路图像中工程车辆识别方法的研究 2 1.引言 2 2.各类设备及作业行为对输电线路安全的影响 3 1）爆破施工 3 2）塔式起吊机 3 3）挖掘机 3 4）起重机 3 3.研究理论基础 4 3.1特征提取和选择 4 3.2机器学习模型 5 4.车辆识别方法研究 5 5.总结 6 文2：输电线路防雷改进措施的研究 6 1　线路的基本情况及改造情况 7 1.1　寿遵线路的基本情况 7 1.2　寿遵线路129～167号杆的改进情况 7 2　避雷器的选择及参数的确定 8 2.1　避雷器的选择 8 2.2　避雷器参数的选择 9 3　避雷器的安装情况 10 3.1　避雷器的交接试验 10 3.2　避雷器安装位置的确定 10 4　避雷器的运行状况及分析 10 4.1　避雷器带电试验 10 4.2　避雷器动作情况 10 4.3　寿遵线的运行情况 11 5　小结 11 参考文摘引言： 12 原创性声明（模板） 12 正文 航拍输电线路图像中工程车辆识别方法的研究（电力系统及自动化论文资料） 文1：航拍输电线路图像中工程车辆识别方法的研究 1.引言 随着经济快速发展，各行各业对电力的需求越来越多，我国电网的建设规模越来越大，高压架空输电线路大幅扩建，有很多威胁输电线路安全的情况不能及时发现。近年来，由于高空施工机械过于靠近高压架空输电线路而引起的事故越来越多，很多施工人员不懂电力，对于安全距离的概念没有一定的了解，也没有电力专业人员对其进行指导，事故发生就不可避免。因此，需要经常观察和监测输电线路下的情况，对于处在输电线路下的高空施工工程要对其行为进行监测。 目前，无人机巡检逐渐成为高压输电线路巡检的重要发展方向。但是，航拍巡检过程中获取的图像或者视频资料，数量非常大，如果采用人工筛查、人工分析和判断的方式，直接处理巨大的视频和图片信息，无疑是非常艰苦的工作，并且很容易遗漏关键信息。显然，这种人工判读的方式效率低、受主客观因素影响大、测量精度、巡检效率难以保证。因此，对航拍图像中的工程车辆进行智能识别，及时发现威胁输电线路安全运行的施工工程，降低事故发生率。 2.各类设备及作业行为对输电线路安全的影响 1）爆破施工 ①爆破施工时容易产生飞石，碰到导线或者杆塔，会对其造成损失；②当爆破距离较近时，爆破产生的杂物容易悬挂到导线上，可能造成线路短路跳闸；③爆破施工会引起较强的震动，有可能导致杆塔损伤。 2）塔式起吊机 ①塔式起吊机的吊臂、斜拉杆等较长，容易与导线距离较近，当安全距离不足时，会产生放电；②作业过程中塔式起吊机的吊臂有可能会折断，塔身有可能会倾倒，碰到导线或者杆塔，会对其造成损伤。 3）挖掘机 ①挖掘机作业时斗壁易与导线过近，因安全距离不足会产生放电，造成施工人员触电等事故；②当挖掘机作业区域离杆塔较近时，易将杆塔接地网挖断，也可能导致杆塔周围塌方事故；③挖掘机作业时会引起较强的震动，可能导致杆塔基础不稳定；④行驶时穿越导线时，容易造成安全距离不足而发生放电。 4）起重机 ①起重机吊臂较长，易与导线距离过近，导致安全距离不足发生放电，造成人员损伤及电力设施损坏；②作业过程中起重机有可能会发生整体倾倒、吊臂折断等情况，容易碰到杆塔，对杆塔造成损伤；③行驶时穿越导线时，容易造成安全距离不足而发生放电。 3.研究理论基础 3.1特征提取和选择 特征提取和选择的基本任务是从许多特征中找出那些最有效的特征。特征分为物理的、结构的和数学的三种。现实中，人们通常利用物理和结构特征来识别对象，因为这样的特征容易被视觉、触觉以及其他感觉器官所发现。但在用计算机构造识别系统时应用这些特征比较复杂，而机器在抽取数学特征的能力方面则又比人强得多，且数学特征也便于计算机分析和处理。 特征提取是在图像处理过程中进行的第一个运算，是对图片中的每个像素进行检测，确定其是否代表一个特征。特征提取过程是通过高斯模糊核将输入的图像在尺度空间中被平滑，然后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。特征提取的特点是“可重复性”，即对于不同图像，提取同一场景的特征是相同的。图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等。针对不同的特征有不同的提取方法。例如，对于颜色特征，通常采用颜色直方图法；纹理特征的提取方法有统计法、几何法、模型法、信号处理法等；对于形状特征，常用的提取方法有边界特征法、傅里叶形状描述符法、几何参数法等；图像空间关系特