相近色干扰下大型变电站玻璃绝缘子目标识别算法

摘要

【目的】在大型变电站监控系统中，玻璃绝缘子的目标识别是确保电力设备安全运行的重要环节。然而，受环境复杂性和图像采集条件的限制，玻璃绝缘子图像往往存在清晰度差、相近色干扰等问题，导致目标识别困难，直接影响变电站的安全监控效果。【方法】为了解决这一问题，提出一种相近色干扰下大型变电站玻璃绝缘子目标识别算法。针对图像清晰度不足和相近色干扰问题，将原始图像从RGB空间转换为HSV空间。通过精细分解HSV空间的色相H、饱和度S和亮度V分量，计算特征差值，增强图像的色彩表现和视觉效果，从而有效消除相近色干扰。采用自适应阈值分割技术，结合HSV空间的色彩特征，对图像进行精确分割，分离出玻璃绝缘子目标区域与复杂背景。设计了一种双尺度分类卷积神经网络(CNN),通过多尺度特征提取和分类，实现对复杂背景下玻璃绝缘子的高精度目标识别。该网络结合了局部细节和全局上下文信息，进一步提升了识别的鲁棒性和准确性。【结果】实验结果表明，研究提出的算法应用优势显著。在色彩增强方面，通过HSV空间的特征差值计算，显著提升了图像的色彩对比度和视觉效果，有效消除了相近色干扰。在图像分割性能上，自适应阈值分割技术能够精确分离玻璃绝缘子目标区域与复杂背景，分割准确性达到较高水平。在目标识别方面，双尺度分类卷积神经网络在复杂背景下表现出较强的抗干扰能力，对玻璃绝缘子的识别精度显著高于传统方法。【结论】研究提出的相近色干扰下大型变电站玻璃绝缘子目标识别算法，通过色彩增强、自适应阈值分割和双尺度分类卷积神经网络的有机结合，成功解决了图像清晰度不足和相近色干扰导致的目标识别难题。该算法在色彩增强、分割性能和抗干扰能力上均表现出色，能够高效、准确地识别玻璃绝缘子目标，为大型变电站的安全监控提供了可靠的技术保障。

关键词

相近色干扰 / 大型变电站 / 复杂背景 / 玻璃绝缘子 / 目标识别 / 自适应阈值分割 / 色彩增强 / 双尺度分类卷积神经网络