基于联合分量灰度化算法和深度学习的玻璃绝缘子目标识别算法

针对相近色干扰、不同光照条件下玻璃绝缘子颜色特征不明显而无法准确识别的问题,提出一种基于联合分量灰度化算法和深度学习的玻璃绝缘子目标识别算法。首先,提出一种联合分量灰度化算法,通过补偿玻璃绝缘子目标区域的颜色特征实现目标增强;然后,在均匀分块的基础上,采用动态分块阈值进行玻璃绝缘子图像粗分割,并结合玻璃绝缘子的颜色和空间信息等多尺度高维特征,提出一种双尺度分类卷积神经网络算法实现玻璃绝缘子图像细分割;最后,将细分割得到的所有子图像进行合并,实现复杂背景下玻璃绝缘子目标的准确识别。实验结果表明,所提算法能对图像中存在相近色干扰、光照变化影响的玻璃绝缘子目标进行精准识别,且其在Dice参数、杰卡德系数2项识别指标上均达到90%以上,平均识别准确率高达92%。