基于BP神经网络的输电线路覆冰类型特征图像识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于BP神经网络的输电线路覆冰类型特征图像识别方法，利用搭设在输电线路的摄像机拍摄不同类型覆冰的原始图像，并将原始图像分为训练集和测试集；对不同类型覆冰的原始图像进行读取和预处理，获取预处理图像特征值；将预处理图像特征值作为输入层，对应覆冰类型作为输出层，利用BP神经网络进行识别训练；最终将待识别覆冰类型的图像特征信息输入到BP神经网络中，对其覆冰类型进行识别。本发明专利技术通过利用MATLAB对于不同类型覆冰原始图像进行转化并提取多个纹理特征值，然后利用BP神经网络对于输电线路覆冰图像进行特征识别，以此来判断相应的覆冰类型，有利于提高输电线路覆冰状态的判断的准确性。电线路覆冰状态的判断的准确性。电线路覆冰状态的判断的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于BP神经网络的输电线路覆冰类型特征图像识别方法


[0001]本专利技术属于输电线路
，尤其是一种基于BP神经网络的覆冰类型特征图像识别方法。

技术介绍

[0002]电力系统中输电线路的安全运行是实现远距离电力输送的重要基础，但是输电线路大多分布在山区等地形复杂的地方，长期经受风雨和冰雪等极端气候的考验，导致输电线路导线容易产生覆冰的现象。输电线路覆冰会引发舞动、断线、倒塔等严重事故，甚至造成大规模停电事故。
[0003]目前对于输电线路覆冰监测多采用人工测量的方式来获取覆冰参数，对于覆冰类型的测量往往结合覆冰形成时的气象条件以及现场的覆冰图像进行对比分析。但是由于不同覆冰类型产生的原因不同，并且不同覆冰类型给输电线路带来的危害不同，所需要的应对措施也不同，因此仅依赖于观察人员的检测，往往难以适应大范围、多类型、长时间的输电线路。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于BP神经网络的输电线路覆冰类型特征图像识别方法，通过对输电线路不同覆冰类型图像进行特征提取，提高对于输电线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的输电线路覆冰类型特征图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用搭设在输电线路的摄像机拍摄不同类型覆冰的原始图像，并将原始图像分为训练集和测试集；步骤2、将不同类型覆冰的原始图像进行读取和预处理，获取预处理图像特征值；步骤3、将预处理图像特征值作为输入层，对应覆冰类型作为输出层，利用BP神经网络进行识别训练；步骤4、将待识别覆冰类型的图像特征信息输入到BP神经网络中，对其覆冰类型进行识别。2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的输电线路覆冰类型特征图像识别方法，其特征在于：所述步骤1中覆冰类型包括覆冰类型包括雨凇、雾凇和混合凇类型。3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的输电线路覆冰类型特征图像识别方法，其特征在于：所述步骤1中将原始图像分为训练集和测试集的具体实现方法为：将已知覆冰类型的图像特征信息作为训练集，将待...

【专利技术属性】
技术研发人员：矫立新，刘赫，刘俊博，司昌健，金鹏，赵天成，栾靖尧，刘春博，高昌龙，邰宇峰，李云鹏，张泽凯，孔晓晓，杜伯学，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：