1、“.....即视角问题输电线路有较大的跨度，般能跨越全图，在张图中并不能完全呈现同杆塔的多条线路之间般为近似平行关系，不存在相交情况，但是在些拍摄角度下可能存在影响重叠从而造成线线相交的情况架空线路监控的现较大误差。之后，随着图像识别技术的发展，视觉识别在输电线路的监控中有了长足发展。重庆大学基于图像识别技术，提出种输电线路中绝缘子覆冰情况的分析算法，可以初步识别绝缘子覆冰情况。本文通过采用灰度化处理滤波及差分增强计算过滤筛选及标识处理结合的方法，提出了种新的对于输电线路监控的方法。下文将通过对识别输电线路难点图像识别技术在输电线路监控中的应用论文原稿输电线路难点，及本文实现输电线路监控方法进行论述。图像识别技术在输电线路监控中的应用论文原稿......”。

2、“.....将上步骤中获得的输电线路轮廓图像在原图中进行标识，最终显示标识过的原图图像。整体流程框图如图所示。国内外各个研究机构对于该问题都进行了深入研究，提出了多种解决方案，如西安交通大学通过对覆冰厚度与倾角关冰厚度与倾角关系进行分析，建立了输电线路的力学模型华南理工大学在此基础上通过考虑风偏对于输电线路的影响，修改了输电线路的力学模型，使之更加精确。虽然通过力学模型能够对于输电线路覆冰及风偏情况进行分析，但力学模型方法中模型较为复杂，且对于传感器采集数据有较高同时性要求。当传感器由于采集或传输出现时间偏差时，对于线状明显，在图片中宽度较小，识别难度较高般呈弧垂状分布，些角度拍摄可能会成条直线，即视角问题输电线路有较大的跨度，般能跨越全图......”。

3、“.....不存在相交情况，但是在些拍摄角度下可能存在影响重叠从而造成线线相交的情况架空线路监控的背景般比较复杂，受天气等外界情况影响对灰度图像进行滤波后，得到滤波图像，即滤波后的灰度图像，然后将滤波前后的灰度图像作差分增强计算，得到增强图像，如图所示。在对输电线路识别监控中，将滤波前后的灰度图像进行差分增强计算，获得增强图像的步骤包括计算滤波前的灰度图像和滤波后的灰度图像的差值，获得增强图像，即式中，为增强图像的灰度值，为滤波前的有多种实现方式，其大类可分为线性滤波和非线性滤波两类。其中线性滤波因为其简单有效的特性较为常用。但由于其在去除噪声的同时也会对图像的边缘信息进行破坏，损失图像信息，因此不适合于输电线路边缘识别......”。

4、“.....因此本文选用了非线性滤波中的中值滤波算法。其在排除图像中的极值奇异点的同时，可以保护和输电线路覆冰预警系统力学计算模型中国电机工程学报电线路的轮廓点以及所述轮廓点的坐标轮廓点绘制单元，用于将所述原始图像作为背景图像，将所述轮廓点作为前景图像，根据所述輪廓点的坐标将所述轮廓点绘制在所述原始图像上。结论本文通过上述方案有效解决了复杂背景下输电线路图像识别问题，可实现线路快速识别，大大提高了输电线路识别的通用性和识别准确率，减少线路巡检工作中人工工义为如果方向上的最大值与最小值的差值大于，并且方向上的最大值与最小值的差值大于，则的值设置为，其它情况设置为。过滤后的轮廓图像如图所示，从图可以看出经过过滤......”。

5、“.....余下纯净的输电线路的轮廓图像，图像清晰。标识输电线路需要根据该轮廓图像对原始图像中的输电线路图像识别技术在输电线路监控中的应用论文原稿持图像的阶跃边缘和拓扑结构。其算法公式如式所示。式中，为滤波图像灰度值，即滤波后灰度图像中像素点的灰度值为偏移的权重值，和分别为横坐标和纵坐标的偏移值為灰度图像坐标的灰度值和分别为滤波模板的宽度和高度。图像识别技术在输电线路监控中的应用论文原稿。像轮廓提取方法研究计量学报，。滤波增强处理对灰度图像滤的同时，可以保护和维持图像的阶跃边缘和拓扑结构。其算法公式如式所示。式中，为滤波图像灰度值，即滤波后灰度图像中像素点的灰度值为偏移的权重值，和分别为横坐标和纵坐标的偏移值為灰度图像坐标的灰度值和分别为滤波模板的宽度和高度......”。

6、“.....因此还需要对边缘轮廓，李俊生图像非线性滤波技术的研究常州工学院学报，章毓晋图像工程图像处理与分析北京清华大学出版社，吴凤和基于计算机视觉测量技术的图作量，提高巡检工作的工作效率，为输电线路监视提供了种便利方法。但其仍需高速快捷数据传输以保障图像处理的及时性。参考文献胡毅，胡毅，刘凯，吴田，刘艳，苏梓铭输电线路运行安全影响因素分析及防治措施高电压技术，黄新波，孙钦东，程荣贵，等导线覆冰的力学分析与覆冰在线监测系统电力系统自动化，阳林，郝艳捧，黎卫国，等架行标识，即在原始图像上重新绘制筛选后轮廓图像，以使用户准确识别出原始图像中的输电线路。在本文中采用轮廓点提取单元与轮廓点绘制单元结合的方法，来实现标识功能的......”。

7、“.....轮廓点提取单元与轮廓点绘制单元相对独立工作，以实现高效及准确绘制，其结构如图所示。其中轮廓点提取单元，用于从所述输电线路的轮廓图像中获得所述像进行过滤筛选，去除边缘轮廓图像中复杂背景的毛刺，得到纯净的输电线路的轮廓图像。在本文中图像目标为输电线路其轮廓为外接矩形，因此可根据根据下述函数对所述边缘轮廓图像进行过滤筛选式中，表示所述边缘轮廓图像中轮廓的点坐标，表示外接矩形的宽度，表示外接矩形的高度，为常数，例如为，表示逻辑运算符与。式的含图像识别技术在输电线路监控中的应用论文原稿强处理对灰度图像滤波有多种实现方式，其大类可分为线性滤波和非线性滤波两类。其中线性滤波因为其简单有效的特性较为常用。但由于其在去除噪声的同时也会对图像的边缘信息进行破坏......”。

8、“.....因此不适合于输电线路边缘识别。而非线性滤波对这问题有较大改善，因此本文选用了非线性滤波中的中值滤波算法。其在排除图像中的极值奇异景般比较复杂，受天气等外界情况影响较大，可能会由于雨雪天气导致图片模糊失真等情况出现。图像识别流程针对以上难点，本文采用以下流程来对输电线路识别进行优化灰度化处理。对于原始图像进行灰度化处理，去除图像中色彩信息，减小图像数据存储量，便于对对象轮廓信息进行处理。对灰度图像进行滤波后，得到滤波图像，即滤波后的灰度图及本文实现输电线路监控方法进行论述。图像识别技术在输电线路监控中的应用论文原稿。识别输电线路的难点图像识别技术需要通过对原始图像进行处理，来获得相关结果，般来说对于原始图像有较高要求......”。

9、“.....般即是监控图像。由于线路本身摄像机角度及天气影响，对于输系进行分析，建立了输电线路的力学模型华南理工大学在此基础上通过考虑风偏对于输电线路的影响，修改了输电线路的力学模型，使之更加精确。虽然通过力学模型能够对于输电线路覆冰及风偏情况进行分析，但力学模型方法中模型较为复杂，且对于传感器采集数据有较高同时性要求。当传感器由于采集或传输出现时间偏差时，对于线路情况判断就会情况判断就会出现较大误差。之后，随着图像识别技术的发展，视觉识别在输电线路的监控中有了长足发展。重庆大学基于图像识别技术，提出种输电线路中绝缘子覆冰情况的分析算法，可以初步识别绝缘子覆冰情况。本文通过采用灰度化处理滤波及差分增强计算过滤筛选及标识处理结合的方法......”。