1、隨著智能電網(wǎng)和電力系統(tǒng)自動化的發(fā)展，計算機視覺技術(shù)越來越多地應(yīng)用在電力設(shè)備的智能巡檢和在線監(jiān)測中。輸電線路中的關(guān)鍵部件（絕緣子、輸電桿塔、輸電線等）是故障頻發(fā)元件，絕緣子自爆、破損、異物等故障，輸電桿塔鳥巢、異物等故障，輸電線斷股、異物、雷擊閃絡(luò)等故障嚴重威脅著輸電線路的安全可靠運行。因此，定期監(jiān)測輸電線路關(guān)鍵部件狀況，及時發(fā)現(xiàn)故障至關(guān)重要。通過對輸電線路巡檢采集的圖像數(shù)據(jù)進行分析處理，從而發(fā)現(xiàn)輸電線路故障已成為近幾年的研究熱點。

2、>　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了一種基于顯著性檢測與形態(tài)學的絕緣子識別及自爆故障檢測方法。利用融合多特征的顯著性算法定位絕緣子；對絕緣子定位結(jié)果區(qū)域進行OTSU二值分割提取絕緣子細節(jié)，然后進行形態(tài)學處理，實現(xiàn)自爆故障檢測。⑵提出一種融合角點、直線、顏色和形狀特征的輸電桿塔識別和桿塔中鳥巢檢測方法。通過LSD線段檢測和Harris角點檢測方法分別提取圖像中的直線段和角點，通過融合處理和形態(tài)學處理后實現(xiàn)輸電桿塔初定位結(jié)果，然后通過提取HO