激光与红外

作者：田晨

单位：1.南昌工程学院电气工程学院,江西 南昌 330099；2.中国南方电网超高压输电公司,广东 广州 510000；

关键词：图像分割;Deeplabv3+;Otsu阈值;夜间紫外成像;输电线电晕放电

基金：南方电网重点科技项目“智能装备检测与集成研发技术研究”项目(No.CGYKJXM20210307)资助。

电晕放电严重威胁输电线路的安全运行,如何提高其放电区域识别分割准确率是一个亟待解决的问题。而因环境影响及设备性能限制,夜间型紫外成像仪常出现成像不清晰、放电区域对比度不明显等特征,导致难以有效实现电晕放电区域的分割,从而影响放电故障的判定。为此提出了基于Deeplabv3+与Otsu模型的输电线电晕放电紫外图像精确分割方法,首先构建基于Deeplabv3+语义分割模型,对放电区域进行类别分割得到大致区域；然后,利用改进Otsu算法对语义分割结果中放电目标区域方差自适应加权,使得分割阈值近似理想阈值,从而实现电晕放电区域的精确分割。实验结果表明,本文提出的分割方法在测试集中平均像素精度为9397%,平均交并比为 9085%,分割性能良好。

来源：2023年第1期

《激光与红外》期刊编辑部

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