基于全景立体智能感知终端的架空输电线路覆冰厚度检测方法.pdf
Th****84
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本发明公开了一种基于图像监测的输电线路覆冰厚度检测方法,具体步骤是:A、对输电线路图像进行预处理;B、使用边缘检测算子进行边缘检测;C、对边缘直线进行分类;D、利用hough变换算法对分类的边缘直线进行边缘过滤;G、根据提取边缘轮廓测量输电导线的覆冰厚度。由于输电线路的边缘直线具有方向性,对边缘直线进行分类,利用hough变换算法对分类的边缘直线进行边缘过滤,根据提取未覆冰和覆冰输电导线图像的边缘轮廓,从而确定未覆冰和覆冰输电导线的宽度,输电导线的覆冰厚度即为覆冰的输电导线宽度与未覆冰的输电导线宽度的差值
基于激光着色的架空输电线路覆冰厚度监测方法和系统.pdf
本发明公开一种基于激光着色的架空输电线路覆冰厚度监测方法和系统,该方法包括:A.接收架空输电线路覆冰厚度的监测命令或者设定架空输电线路覆冰厚度的监测到达时间;B.根据监测命令或者监测到达时间对架空输电线路进行着色;C.通过对所着色的架空输电线路进行拍摄,获取该架空输电线路的清晰轮廓,并参考未覆冰的架空输电线路的轮廓计算该架空输电线路的覆冰厚度值。该技术方案实现了架空输电线路覆冰厚度的精确监测,为电力部门解决输电线路覆冰灾害提供可靠的数据支撑,并且显著降低了覆冰灾害导致的电力事故发生率,极大地提高电网运行的
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基于深度学习的输电线路覆冰厚度检测方法研究论文标题:基于深度学习的输电线路覆冰厚度检测方法研究摘要:随着电网的不断发展和扩展,输电线路覆冰问题对电力系统的安全运行至关重要。然而,传统的人工方法在输电线路覆冰厚度检测上存在一定的局限性。为了提高检测效率和准确性,本研究选用了基于深度学习方法进行输电线路覆冰厚度检测。本文首先介绍了输电线路覆冰问题的背景和重要性,并对相关研究现状进行了综述。接着,详细介绍了基于深度学习的输电线路覆冰厚度检测方法的设计和实施过程。该方法主要分为数据采集、数据预处理、深度学习模型构
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基于图像处理的输电线路覆冰厚度检测方法研究的开题报告一、研究背景和意义输电线路是电力系统中重要的组成部分,输电线路的运行状况直接关系到电力系统的稳定和可靠运行。在冬季,由于气温较低,空气中的水分容易凝结成冰,在输电线路的导线、绝缘子等部位容易结冰,从而影响输电线路的电气性能,降低其运行能力,甚至导致输电线路的停运,造成电力系统停运事故。因此,实时监测输电线路上的覆冰厚度,对保障电力系统运行安全具有重要意义。原有的输电线路覆冰厚度检测方法大多采用人工巡检的方式,由人员到现场进行检查,不仅费时费力,而且容易出