电力架空线路巡检可见光图像智能处理研究综述

• 作者: 刘志颖 江灏 缪希仁 陈静
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力巡检 深度学习 图像处理 目标检测 图像测距
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 1057-1069
• 页数: 13页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2019.0349

摘要

当前电力巡检工作中,有大量缺陷需要人工观测可见光图像进行检测,工作量大、效率低下且容易受工作人员技能水平影响使检测效果参差不齐.为了应对这一问题,人们进行了大量研究以求实现视觉检查的自动化,但远不能满足工程应用需要.首先介绍电力巡检可见光图像的来源,总结可见光巡检的内容及缺陷特点,将可见光图像视觉检查问题分解为2类问题:图像目标检测和图像测距;然后分别对2类问题的研究与应用现状进行综述,结合实验数据分析可见光巡检图像智能处理技术的发展趋势,探讨深度学习技术在该领域的应用前景;在此基础上,阐述进一步推进巡检图像智能处理所面临的挑战及可能的解决方案,并给出若干点建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	缪希仁		140	1113	18.0	26.0
2	陈静		52	120	6.0	8.0
3	江灏		8	3	1.0	1.0
4	刘志颖		5	13	2.0	3.0