【摘 要】
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针对变压器套管在线监测的现状,为进一步提高变电站的安全性,研制了一种基于计算机视觉的变压器套管智能监测及评价系统。利用远程网络摄像机获取套管的实时图像,用于识别套
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针对变压器套管在线监测的现状,为进一步提高变电站的安全性,研制了一种基于计算机视觉的变压器套管智能监测及评价系统。利用远程网络摄像机获取套管的实时图像,用于识别套管的憎水等级和运行工况。给出了该系统的整体结构和工作流程,采用同态增晰的局部直方图均衡化方式进行图像预处理,采用改进的Canny算子检测图像边缘和数学形态学运算修正进行图像分割,采用基于Hausdorff距离的并行算法进行图像匹配,通过改进型BP神经网络构建分类器,实现套管憎水等级和运行工况的识别,最后给出了运行结果与分析。通过实验和现场测试验证
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