基于机器视觉的电力移动巡检作业安全检测方法研究

由于传统的电力移动巡检作业安全检测方法中图像带有较高噪声,使得检测结果误报率较高,因此设计一种基于机器视觉的电力移动巡检作业安全检测方法。通过VFW体系获取电力移动巡检图像,根据维纳滤波的方法实现巡检图像降噪,应用最大熵去模糊方法完成图像的清晰度提升。利用机器视觉技术提取并匹配巡检图像的特征点,最终完成整体的电力安全检测。仿真分析表明:与传统方法相比,所提方法安全故障的误报率明显降低。