基于边缘引导的输电线路数据增强方法研究
陈永铧
梁其帅
赵凯
曾壮东
段府秀
符树波
摘要：在现代电力系统中,输电线路的巡检和维护是确保电网安全稳定运行的关键环节.随着无人机技术的发展,利用无人机进行输电线路巡检已成为一种高效、经济的方法.在雨天等恶劣天气条件下,无人机拍摄的输电线路图像质量受到严重影响,给后续的故障检测和分析带来困难.为解决这一问题,文章提出了一种基于边缘引导的输电线路数据增强方法.该方法首先利用多方向Sobel算子和拉普拉斯算子对雨天条件下的输电线路图像进行特征提取,这两种算子能够有效地捕捉图像中的边缘信息,尤其是输电线路的显著边缘.将提取的特征应用于深度学习网络中,通过训练网络模型实现对雨天输电线路图像的复原增强.结果表明,本文提出的方法能够显著提高雨天输电线路图像的质量,为后续的故障检测和分析提供了更可靠的数据支持.
关键词：输电线路图像增强边缘引导边缘算子深度学习
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-07-31
页数：6( 54-59 )
英文信息