基于图像识别的电力作业场景目标检测
基于图像识别的电力作业场景目标检测(任务书,开题报告,外文翻译,论文19000字)
摘要
随着机器视觉在中国的不断发展，对于一些物体的检测也渐渐得从传统的人工检测走向了智能化的机器检测。在国家经济的发展过程中，有着非常重要的一个影响因素，那就是电力行业，它起着非同一般的作用。故电力巡查就显得尤为重要。由于人眼会在长期工作下会出现视觉疲劳容易产生错误判断。所以对于一些重要的图像检测处理采用智能化，批量化，高效化的机器检测已经成为了现在电力行业的发展趋势。
本文首先对机器视觉和传统的检测方法进行了介绍，总结了现有的电力线，绝缘子和塔杆的检测方法，然后根据课题需求，提出了一种基于opencv的简单图像检测方法。
接着，重点讲解了图像检测和识别的步骤以及每一步的作用和达成的效果。然后针对课题所研究的实际对象，从绝缘子，塔杆，电力线的特征进行了详细分析，针对不同的检测目标制作了不同的检测算法，而且通过实际检测，能够在指定的图片中分辨出所需要的物体轮廓。
最后，采用c#界面开发，将采用c++写的代码封装成dll文件，制作了项目所需要的电力场景目标检测软件。同时，还单独加入了一个大轮廓物体检测窗口。经过测试，该软件在输入指定图片时能够在原图像中标出检测轮廓。
关键词：机器视觉;目标检测;绝缘子识别;塔杆识别;电力线识别；
Abstract
With the continuous development of machine vision in China, the detection of some objects has gradually changed from traditional manual detection to intelligent machine detection. As the pillar industry of the country, the electric power industry plays a decisive role in the country's economic development. Therefore, power inspection is particularly important. Because the human eyes will appear the vision fatigue under the long-term work and easy to produce the wrong judgment. So using a intelligent, mass, efficient machine detection for these important image detection processing has become the development trend of the power industry.
This paper first introduces the machine vision and the traditional detection methods, summarizes the existing power line, insulator and tower rod detection methods. Then ，I propose a simple image detection method based on opencv according to the requirements of the subject.
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The steps of image detection ,recognition and the effects of each step are explained. Then, according to the actual object studied in this subject, analyzing the detail for the characteristics of the object and different detection algorithms are made for different detection targets. Moreover, through the actual detection, the required object contour can be distinguished in the specified picture.
Finally, c# interface is adopted for development, and the code written in c++ is packaged into a DLL file to produce the power scene target detection software required by the project. At the same time, a large contour object detection window is added separately. After testing, the software can mark the detected contour in the original image when the specified image is input.
Keywords:Machine vision; Target detection; Insulator identification; Column identification; Power line identification;
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目录
第一章绪论 1
1.1国内研究现状 1 [来源：http://Doc163.com]
1.2国外研究现状 2
1.3研究的目的以及意义 3
第二章图像识别的步骤 5
2.1预处理 5
2.2.1灰度化 5
2.2.2去噪声 6
2.2.3图像增强 7
2.2阈值化处理 8
2.3膨胀和腐蚀处理 8
2.4边缘检测 9
2.5轮廓绘制 10
第三章绝缘子和跳线夹检测 11
3.1绝缘子图像特征分析 11
3.2绝缘子和跳线夹检测 12
3.3检测过程中出现的问题分析及处理 17
3.3.1情况一：识别效果与实际请款完全不符 17
3.3.2情况二：识别出了多余的轮廓 18
3.3.3情况三：跳线夹识别没问题，绝缘子识别出一部分 19
第四章塔杆检测 22
4.1塔杆特征分析 22
4.2塔杆检测 22
4.3塔杆检测过程中出现的问题分析及处理 26 [资料来源：Doc163.com]
4.3.1情况一：出现了多余轮廓 26
4.3.2情况二：只有最长的轮廓被显示 26
第五章电力线检测 28
5.1电力线图像特征分析 28
5.2电力线检测 29
5.3电力线检测过程中出现的具体问题及分析 33
5.3.1情况一：背景深色部分出现了杂乱线条 33
5.3.2情况二：电力线完全没有被检测出来 34
5.3.3情况三：线条形状或者线宽不对 35
第六章软件界面及检测结果 36
6.1总体界面设计 36
6.2软件模块 37
6.2.1电力线检测模块 38
6.2.2绝缘子检测模块 39
6.2.3塔杆检测模块 39
6.2.4物体检测模块 40
6.3检测结果 41
6.3.1电力线检测结果 41
6.3.2绝缘子检测模块结果 41
6.3.3塔杆检测模块结果 42 [资料来源：www.doc163.com]
6.3.4物体检测模块结果 43
结尾和展望 44
参考文献 45
致谢 46
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