1、電力絕緣子作為電力網(wǎng)絡(luò)不可或缺的設(shè)備，維護(hù)其安全的運(yùn)行具有至關(guān)重要的意義。由于絕緣子數(shù)量大，分布廣，所以基于航拍圖像的絕緣子狀態(tài)檢測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。根據(jù)航拍絕緣子圖像，能夠快速準(zhǔn)確的對(duì)運(yùn)行電網(wǎng)中的絕緣子狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和維護(hù)。本文基于航拍絕緣子的特點(diǎn)以及圖像處理技術(shù)，深入研究了航拍絕緣子圖像的區(qū)域劃分，特征描述以及目標(biāo)提取等方法，并且優(yōu)化了人工智能目標(biāo)檢測(cè)的方法。主要研究工作如下:
　　按照航拍絕緣子圖像的特點(diǎn)，需要找出狀態(tài)正常絕

2、緣子圖像與故障絕緣子圖像的差異，根據(jù)差異大小判斷絕緣子狀態(tài);故圖像差異度量直接影響絕緣子狀態(tài)判別的準(zhǔn)確性。本文提出了基于隸屬函數(shù)的差異度衡量方法，為事物的差異度的定量衡量提供了借鑒。深入分析事物差異的性質(zhì)，將模糊數(shù)學(xué)中的隸屬函數(shù)引入到差異的定量衡量中，找到差異度與隸屬函數(shù)質(zhì)之間的關(guān)系，并通過實(shí)例分析，表明該差異度的衡量更加能夠準(zhǔn)確的度量差異。
　　針對(duì)尺度不變特征變換方法中尋找的關(guān)鍵點(diǎn)沒有實(shí)際的物理意義、變換方法計(jì)算復(fù)雜度高的缺點(diǎn)

3、，提出了基于差異度的改進(jìn)尺度不變特征變換方法。根據(jù)差異度矩陣的描述，對(duì)特征點(diǎn)的差異值進(jìn)行提取，得到了差異值矩陣。分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此算法可以有效的匹配圖像，在同等的可重復(fù)率條件下，有效降低了匹配誤差和計(jì)算復(fù)雜度。
　　提出了基于差異值的圖像區(qū)域劃分方法和圖像特征向量描述方法，區(qū)域劃分方法采用改進(jìn)的最大類間方差方法，將灰度值轉(zhuǎn)化為差異值，根據(jù)差異值進(jìn)行了圖像的有效分割;根據(jù)圖像分割區(qū)域，對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行特征向量描述，分別提出了單區(qū)域特