摘要：本文针对传统人工巡线耗费大量人力物力问题，提出通过图像识别算法来识别采集的架空线照片。该方法主要采用自适应中值滤波，综合Canny边缘检测算法、形态学处理及膨胀边缘完成边缘检测，并通过Hough直线检测算法实现直线的提取。测试结果表明，该方法可有效提取出不符合规定的架空线，对电力架空线的合规检测具有重要意义。

    电力架空线承担着电力输送和电能分配的重任，其架设有严格的规范要求，但是长时间运行后会出现耐张性不够、杆塔与线路角度不够、倾斜等不合规范情况，从而造成倒塌、断裂等电网灾害隐患。
    目前，国家电网公司已相当重视电力架空线的合规性，并作为主要绩效指标。然而，传统人工巡线方法耗费大量人力和物力，为此本文研究采用图像识别算法对采集回来的图像进行自动识别，从而实现对电力架空线的形态自动识别。

    1 基于图像识别的电力架空线形态识别设计
    电力架空线按装置形式和所起作用可分为直线杆、跨越杆、耐张杆、转角杆、分支杆、终端杆等。为实现架空线的直线提取，本设计主要采用图像处理的自适应边缘检测法、Canny的边缘检测算子，结合形态学处理、膨胀边缘，并综合Hough直线算法，具体实现流程框图如图1所示。首先，将普通图像转换为灰度图像，选择合适的参数利用边缘检测算子canny进行边缘检测；而后，进行形态学处理，膨胀边缘，闭运算连接边缘断点处，并利用hough直线检测工具检测提取出的边缘轮廓中属于直线的部分；接着，根据检测出的可能为直线的参数rho和the-ta，将相近参数归属于一条直线，去除垂直和接近垂直的直线；最后，统计检测出的相同斜率的直线条数。

    1.1自适应中值滤波
    本设计采用自适应中值滤波法实现图像的降质改善，以提高边缘检测的准确度。中值滤波器设计框图如图2所示，fmin、fmed、fmax分别表示亮度的最小值、中值和最大值，fx，y表示图像（x，y）坐标处的亮度值，Sxy表示此时的滤波器窗口大小，其自适应最大值为Smax。

    1.2 Canny边缘检测
    一个边缘检测算法的好坏，需根据其是否能检测出真正边缘点、检测点是否准确、抗噪性能是否强来判断。因Canny边缘检测算法具有信噪比高、定位准确且可进行单一边缘检测，故本设计结合中值滤波与Canny边缘检测算法进行边缘检测。
    Canny边缘检测算法具体实现如下：
    BW=rgb2gray（I）  //RGB图像转化为灰度图像
    thresh=0. 1
    sigma= 0.2／／设定边缘检测算子参数
    f＝edge （double （BW） ,'canny, thresh, sigma）／／利用canny算子提取出边缘
    1. 3 Hough算法
    Hough算法对于直线提取检测非常有效，其鲁棒性较好、抗干扰性强，并适应各类图像中的噪声，可很好地解决局部遮挡与覆盖等问题。
    为了提高端点检测性能、抗干扰能力等，本设计使用的Hough算法在传统基础上进行了改进，主要是综合采用峰值检测过程和清零法。采用设置闽值法防止过连接和虚假类直线的出现，保证检测结果包含肯定的端点与长度的直线。Hough改进算法流程如图3所示。

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