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龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學申請的專利一種復雜環境下的紅外絕緣子與鋼帽的識別與分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114842367B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210419315.4，技術領域涉及：G06V20/20；該發明授權一種復雜環境下的紅外絕緣子與鋼帽的識別與分割方法是由賈學志;張波濤;余佳珂;許凱勝;涂昱坦;陳曠鎰設計研發完成，并于2022-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種復雜環境下的紅外絕緣子與鋼帽的識別與分割方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種復雜環境下的紅外絕緣子與鋼帽的識別與分割方法。本發明首先對絕緣子串所在區域進行初步識別，縮小范圍，去除電線桿等較大遮擋物的干擾，進行角度矯正操作使絕緣子串保持水平；在初步識別的基礎上，精確識別出絕緣子串所在區域，進一步縮小范圍，確定絕緣子串橫向的兩端點位置，去除連接絕緣子串兩端的電線以及連接件的干擾；最后，根據絕緣子串的形態特征，建立分割算法，對精確識別出的絕緣子串進行數學建模，分割出絕緣子串上的鋼帽。本發明可以推進絕緣子帶電故障檢測的智能化，減少人工現場檢測的人員安全問題，減少斷電檢測帶來的經濟損失，避免人工統計分析的實時性與人力成本，提高電網運行的安全性。

本發明授權一種復雜環境下的紅外絕緣子與鋼帽的識別與分割方法在權利要求書中公布了：1.一種復雜環境下的紅外絕緣子與鋼帽的識別與分割方法，該方法包括以下步驟：步驟1、獲取拍攝的絕緣子串紅外熱像圖像，對其進行初步處理，去除較大遮擋物的干擾，縮小范圍，對絕緣子串位置進行初步識別，得到絕緣子串的大致位置信息；1-1獲取絕緣子串所在區域的紅外熱像圖像，對圖像進行濾波操作去除噪聲；1-2對步驟1-1去噪后的圖像進行灰度化處理；根據公式1將步驟1-1RGB彩色圖像轉化為灰度圖像，將RGB圖像的像素在‘R’通道和‘G’通道上的值在轉換公式中所占的權重設置為較高的值，將像素在‘B’通道的值在轉換公式中所占的權重設置為較小的值；采用如下公式對紅外圖像進行灰度化操作：Ix,y＝0.01×[10·Bx,y+45·Rx,y+45·Gx,y]公式1其中：Ix,y是灰度圖像中坐標x,y的像素的值；Bx,y是RGB圖像‘Blue’通道中坐標x,y的像素的值；Rx,y是RGB圖像‘Red’通道中坐標x,y的像素的值；Gx,y是RGB圖像‘Green’通道中坐標x,y的像素的值；1-3對步驟1-2灰度圖像進行閾值分割，得到二值圖像；具體是：利用OTSU最大類間方差閾值分割算法對灰度圖像進行閾值分割，使灰度圖中較亮的目標前景部分為白色，較暗的背景部分為黑色；假設存在閾值K將圖像中的所有像素分為兩類，把灰度值小于K的像素歸為A類，灰度值大于K的像素歸為B類；遍歷0-255個灰度級，使類間方差最大化的閾值K即為OTSU閾值；類間方差表達式如下：σ2＝p1·p2·m1-m22公式2其中：p1為像素被歸為A類的概率；p2為像素被歸為B類的概率，p2＝1-p1；m1為A類像素灰度值的均值；m2為B類像素灰度值的均值；1-4對步驟1-3二值圖像進行形態學處理，消除電線與電線桿的干擾，獲取圖像中絕緣子串所在區域；具體是：1-4-1對步驟1-3二值圖像進行腐蝕，使較細的電線與絕緣子串斷開連接；1-4-2對步驟1-4-1腐蝕后圖像進行膨脹操作，使可能由于鋼帽腐蝕而互相斷開連接的單個絕緣子重新連接為一個整體；1-4-3對步驟1-4-2膨脹后圖像進行霍夫直線變換操作，檢測出長度大于0.3倍率于輸入圖像高度的直線段，并計算其斜率，獲取斜率的絕對值大于1的直線段的位置信息，在這些直線段所在的位置上畫出寬度為輸入圖像寬度的0.1倍的黑色直線；1-4-4利用基于嵌套輪廓層次結構的輪廓檢測算法找出步驟1-4-3處理后圖像中的所有輪廓，其中包圍白色區域的面積最大的輪廓即為絕緣子串所在的位置；步驟2、根據步驟1初步識別得到的絕緣子串的位置信息，在絕緣子串所在區域原紅外熱像圖像中確定絕緣子串的位置，并提取出絕緣子串所在區域的部分圖像，進行角度矯正操作；具體是：絕緣子串在圖像中的形態近似為矩形，其水平邊長大于垂直邊長，經過形態學處理，絕緣子串的整體形態變化不大；利用最小外接矩形獲取絕緣子串所在區域輪廓的最小包圍矩形的長寬、旋轉角度以及位置信息，利用掩膜操作在輸入圖像中提取出該矩形所包圍的區域；根據絕緣子串的整體形態特征以及最小包圍矩形傾斜角度，將提取出的區域矯正至水平，即讓矩形較長的一邊處于水平方向，完成對絕緣子串的初步識別；步驟3、對步驟2圖像進行進一步精確識別，確定絕緣子串橫向的兩端點位置，去除連接絕緣子串兩端的電線以及連接件的干擾；具體是：3-1對步驟2圖像根據公式3進行灰度化處理，得到灰度圖；然后對灰度圖采用公式2Otsu最大類間方差法對灰度圖進行閾值分割得到二值圖像，使灰度圖中像素強度較大的絕緣子串所在區域為白色，像素強度較小的背景區域為黑色；Ix,y＝0.01×[20·Bx,y+40·Rx,y+40·Gx,y]公式33-2對二值圖像中的像素進行縱向遍歷，找出位于黑白區域的上邊界像素，將這些像素的坐標記錄至高度變化函數hx，其中x為邊緣像素的橫坐標，hx為邊緣像素的縱坐標；3-3為進一步精確范圍，根據絕緣子串的形態特征，對絕緣子串的端點位置進行識別；步驟4、根據絕緣子串的形態特征，建立分割算法，對精確識別出的絕緣子串進行數學建模，分割出絕緣子串上的鋼帽；具體是：4-1在[st_left,st_right]區間上遍歷函數hx，根據局部極大值點和極小值點的判定條件找出高度變化函數hx的波峰與波谷，分別保存至波峰數組top[]、波谷數組bottom[]，其中top[k]存儲了第k個波峰像素的x坐標，bottom[k]存儲了第k個波谷像素的x坐標；4-2根據鋼帽在絕緣子串中的形態特征，確定鋼帽在水平方向上的分布位置及其寬度；根據如下公式確定第k個鋼帽中心的橫坐標center_x以及第k個鋼帽的寬度w_steel_cap； 4-3根據鋼帽中心的橫坐標，確定鋼帽在豎直方向上的厚度；在閾值分割后的二值圖像中，從坐標hmax-h[center_x]+2,center_x的像素點開始，遍歷其正下方的像素點，直至找到某個坐標m,center_x的像素點，其值為1，鋼帽厚度按照如下公式計算；det_y＝m-hmax-h[center_x]+2其中：hmax為二值圖像的高度；h[center_x]為橫坐標為center_x的邊緣像素的高度，即鋼帽上端中心位置的高度；4-4根據鋼帽的長度、厚度以及位置信息，將鋼帽在絕緣子串上的位置用矩形框出并編號，完成對鋼帽的分割。

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