[发明专利]一种在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的方法及系统

权利要求书

1.一种在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的方法，其具体包括以下的步骤：步骤一、预先训练第一SVM分类器，得到第一SVM模型，具体为把接触网图片中的绝缘子作为正样本，其余部分作为负样本，计算所有样本的特征；步骤二、预先训练第二SVM分类器，得到第二SVM模型，具体为把绝缘子图片中有裂损的绝缘子片作为正样本，其余部分作为负样本，计算所有样本的特征；步骤三、采用步骤一训练的第一SVM模型定位出图片中绝缘子的位置；步骤四，采用步骤二训练的第二SVM模型，根据步骤三获得的绝缘子来定位此绝缘子是否有裂损的绝缘子片,如果定位成功表示此绝缘子有裂损，反之是完好的绝缘子。

2.如权利要求1所述的在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的方法，其特征在于第一SVM模型采用LBP特征+SVM分类器训练得到，第二SVM模型采用HOG特征+SVM分类器训练得到。

3.如权利要求1所述的在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的方法，其特征在于当拍摄到的接触网图像是2900万像素时，将绝缘子图像缩小16倍；当拍摄到的接触网图像是1600万像素时，将绝缘子图像缩小10倍。

4.如权利要求1或者4所述的在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的方法，其特征在于所述方法还包括，当绝缘子是平腕臂时，绝缘子图像旋转±25度。

5.如权利要求1或者4所述的在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的方法，其特征在于所述方法还包括当绝缘子是斜腕臂时，绝缘子图像旋转±45度。

6.如权利要求1所述的在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的方法，其特征在于所述定位绝缘子的过程还包括：31.把图像进行灰度增强；32.二值化图像；33.计算二值化图像的积分图；34.计算滑动窗口的积分，其中积分是图像灰度值的累加和，如果满足积分阈值，则计算LBP特征；35.把LBP特征向量送入第一SVM分类器；36.把分类结果满足绝缘子的滑动矩形框进行合并；37.输出最终的合并后的绝缘子矩形框作为定位后的绝缘子。

7.如权利要求1所述的在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的方法，其特征在于所述合并算法采用两两矩形框相交判定算法，具体为当两个矩形的中心坐标之差的绝对值小于等于他们的高度或者宽度一半之和，判定两个矩形框相交，则将两个矩形框进行合并。

8.一种在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的系统,其特征在于具体包括第一建模单元、第二建模单元、绝缘子定位单元和裂损识别单元；所述第一建模单元用于训练第一分类器，得到第一SVM模型，把接触网图片中的绝缘子作为正样本，其余部分作为负样本，计算所有样本的特征；所述第二建模单元用于训练第二分类器，得到第二SVM模型，把绝缘子图片中有裂损的绝缘子片作为正样本，其余部分作为负样本，计算所有样本的特征；所述绝缘子定位单元用于根据训练的第一SVM模型定位出图片中绝缘子的位置；所述裂损识别单元用于根据训练的第二SVM模型来判断定位出的绝缘子是否有裂损的绝缘子片,当第二SVM模型定位成功表示此绝缘子有裂损，反之是完好的绝缘子。

9.如权利要求7所述的在接触网图像中智能识别绝缘子裂损的系统,其特征在于所述第一分类器为LBP特征+SVM分类器，第二分类器为HOG特征+SVM分类器。