,称为间隔条,如图所示。由于间距杆的明显目标,舞动条件可以反映出线的跳动条件,从而选择间隔条作为调查对象。舞动参数测量方法电力学报,尹晖,张晓鸣,李小祥,管保安,吕中宾,谢凯基于视频监测的输电线路舞动信息提取与频谱分析高电压技术,李红军,曲振军,李鹏基于软件的输电线路覆冰舞动灾害在线监测系统现代电子技术,韩国栋,吴章勤,万书亭,吕占杰,刘荣海,王进,于虹基于射线数字成像技术的高压输电导率为图频率计算方法的演示图舞蹈频率算法如图所示。每个正方形代表个图形,小正方形的垂直位臵代表图中目标点的位臵。设臵选择参考点目标图像的最高点,即图,是其社区内最低的目标位臵图片如图所示,图中,而不是岁,因为图的位臵低于图,图和图之间的间隔是,图图之间的个图片,所以图和图之间的时间间隔可以被认为是个周期的如何在野外连续的图像中识别目标点数据。这种方法是根据预设文件路径,将计算机设计成指定的文件夹扫描,然后打开该文件夹下的格式文件,将每个文件的垂直位臵放在个目标中把它写下来。完成扫描后,找到记录位臵的最大值和最小值。两者之间的差是期望的振幅。为了计算导线的跳频,必须首先确定快照的频率,也就是说,相机基于数字图像处理技术的输电线路舞动监测原稿,距离目标点的距离远小于目标点识别。本文选择了算子对边缘检测的处理方法。图输电线路上待识别的目标图像轮廓跟踪算法处理完成,明确目标点左边的图片,后台服务器应用程序与图像处理的方法将连续场图像和单独的每个图像相同的目标,可以直接根据目标位臵的变化计算导体传播波的振幅和频率。测量线的振幅和频率完成子处理处理结果和各向同性算子的结果大致相同,只有算子的处理结果为各向同性,算子处理结果较好,传输线的位臵和良好的间距比较清楚。虽然运算符的结果会有点噪声,然而,噪声在图像下方,距离目标点的距离远小于目标点识别。本文选择了算子对边缘检测的处理方法。图输电线检测算法对结果进行了处理。算子作用最大,但噪声最大。算子处理处理结果和各向同性算子的结果大致相同,只有算子的处理结果为各向同性,算子处理结果较好,传输线的位臵和良好的间距比较清楚。虽然运算符的结果会有点噪声,然而,噪声在图像下动幅度和频率等特征参数。基于数字图像处理技术的输电线路舞动监测原稿。线路自动识别舞蹈在识别这个目标之前,需要些预处理来消除噪声和背景干扰。这里选择的滤波算法是平滑的。从图不难看出,传输线分离杆与环境背景色之间有定的颜色梯度,但梯度不够大。可以认为,首先要采取措施检测这些变化,使输电线路和间隔条更加突,只留下边界。特殊的方法是在每个像素扫描图像后的边缘检测,如果图像是小黑点,而相邻点的个点是黑点,则位于封闭区域的内部,点被删除。基于数字图像处理技术的输电线路舞动监测原稿。在线监测目标点的选择为了识别传输线的运动,需要选择合适的目标点进行跟踪和监测。目标点应该能够反映线条的舞动特点,具有定的代表性,当阈值改变时,可以与目标进行比较。在这点上,你可以考虑使用边缘检测算法。由于这种边缘检测算法是通过观察灰度梯度变化场中各点的图像来检测物体的边界,并将其出来,适用于灰度图像处理中的应用。利用算子的边缘检测算法对结果进行了处理。算子作用最大,但噪声最大。算摘要为了对传输线舞动进行监测和预警,提出了利用数字图像处理技术进行传输线场图像处理的方法,以测量传输线本身的振动幅度和频率等特征参数。为了保持分裂导体的亚导体之间定的金属距离,在传输线上安装了支撑件,称为间隔条,如图所示。由于间距杆的明显目标,舞动条件可以反映出线的跳动条件,从而选择间隔条作为调查对象。方法。参考文献陆飙,陈利民,刘晓波,方继宇,钱娅,吴慧娟种新型输电线缆风舞在线监测系统及其舞动参数测量方法电力学报,尹晖,张晓鸣,李小祥,管保安,吕中宾,谢凯基于视频监测的输电线路舞动信息提取与频谱分析高电压技术,李红军,曲振军,李鹏基于软件的输电线路覆冰舞动灾害在线监测系统现代电子小值。两者之间的差是期望的振幅。为了计算导线的跳频,必须首先确定快照的频率,也就是说,相机可以拍几张照片,并将其设为每秒的。其次,应该选择个记录波最大或最小的位臵图片,这张图片为中心,两侧,反过来,搜索,直到找到最近邻图跳舞域最小值或最大值的位臵图片,写下号码,两张图片之间的间隔设臵为。因为两个连路上待识别的目标图像轮廓跟踪算法处理完成,明确目标点左边的图片,后台服务器应用程序与图像处理的方法将连续场图像和单独的每个图像相同的目标,可以直接根据目标位臵的变化计算导体传播波的振幅和频率。测量线的振幅和频率完成了舞蹈图像的预处理和处理。下面的任务是如何计算直线的振幅和频率。然而,要解决的第个关键问题,当阈值改变时,可以与目标进行比较。在这点上,你可以考虑使用边缘检测算法。由于这种边缘检测算法是通过观察灰度梯度变化场中各点的图像来检测物体的边界,并将其出来,适用于灰度图像处理中的应用。利用算子的边缘检测算法对结果进行了处理。算子作用最大,但噪声最大。算,距离目标点的距离远小于目标点识别。本文选择了算子对边缘检测的处理方法。图输电线路上待识别的目标图像轮廓跟踪算法处理完成,明确目标点左边的图片,后台服务器应用程序与图像处理的方法将连续场图像和单独的每个图像相同的目标,可以直接根据目标位臵的变化计算导体传播波的振幅和频率。测量线的振幅和频率完成定的颜色梯度,但梯度不够大。可以认为,首先要采取措施检测这些变化,使输电线路和间隔条更加突出,当阈值改变时,可以与目标进行比较。在这点上,你可以考虑使用边缘检测算法。由于这种边缘检测算法是通过观察灰度梯度变化场中各点的图像来检测物体的边界,并将其出来,适用于灰度图像处理中的应用。利用算子的边缘基于数字图像处理技术的输电线路舞动监测原稿技术,韩国栋,吴章勤,万书亭,吕占杰,刘荣海,王进,于虹基于射线数字成像技术的高压输电导线内部缺陷检测实验研究科学技术与工程,王小朋,胡建林,孙才新,杜林应用图像边缘检测方法在线监测输电线路覆冰厚度研究高压电器,刘高,曾懿辉嵌入式视频和图像识别技术在架空输电线路智能中的应用研究计算机系统应用,距离目标点的距离远小于目标点识别。本文选择了算子对边缘检测的处理方法。图输电线路上待识别的目标图像轮廓跟踪算法处理完成,明确目标点左边的图片,后台服务器应用程序与图像处理的方法将连续场图像和单独的每个图像相同的目标,可以直接根据目标位臵的变化计算导体传播波的振幅和频率。测量线的振幅和频率完成臵低于图,图和图之间的间隔是,图图之间的个图片,所以图和图之间的时间间隔可以被认为是个周期的半,系数为。结束语电力传输线较大,持续时间较长,可造成断丝倒塔等严重事故,造成重大经济损失和社会影响。本文讨论了数字图像处理技术在场景摄影中的应用计算了输电线路振幅和频率的测量方法。它可作为种控制和监测输电线路的频和振动幅度。在些地区,钢丝舞已经成为主要的危险因素。对输电线路进行实时监测和预警,保证输电线安全可靠运行。目前国内外尚无成熟的监测方法。有两种可行的监测方法监测气象条件和监测跳舞本身的振动参数。在本文中,舞动监测的方法结合了传统舞动监测方法的优点。通过安装在输电线路现场终端采集摄像机图像,数字图像接图片之间的时间是固定的,它是。然后,振动波峰与波谷之间的时间为,所以跳舞的频率为图频率计算方法的演示图舞蹈频率算法如图所示。每个正方形代表个图形,小正方形的垂直位臵代表图中目标点的位臵。设臵选择参考点目标图像的最高点,即图,是其社区内最低的目标位臵图片如图所示,图中,而不是岁,因为图的位,当阈值改变时,可以与目标进行比较。在这点上,你可以考虑使用边缘检测算法。由于这种边缘检测算法是通过观察灰度梯度变化场中各点的图像来检测物体的边界,并将其出来,适用于灰度图像处理中的应用。利用算子的边缘检测算法对结果进行了处理。算子作用最大,但噪声最大。算了舞蹈图像的预处理和处理。下面的任务是如何计算直线的振幅和频率。然而,要解决的第个关键问题是如何在野外连续的图像中识别目标点数据。这种方法是根据预设文件路径,将计算机设计成指定的文件夹扫描,然后打开该文件夹下的格式文件,将每个文件的垂直位臵放在个目标中把它写下来。完成扫描后,找到记录位臵的最大值和检测算法对结果进行了处理。算子作用最大,但噪声最大。算子处理处理结果和各向同性算子的结果大致相同,只有算子的处理结果为各向同性,算子处理结果较好,传输线的位臵和良好的间距比较清楚。虽然运算符的结果会有点噪声,然而,噪声在图像下。在线监测目标点的选择为了识别传输线的运动,需要选择合适的目标点进行跟踪和监测。目标点应该能够反映线条的舞动特点,具有定的代表性,在实际应用中应易于监测。轮廓提取在边缘识别之后,由于图像还是比较复杂的,对计算机来说很难处理。绘制剖面提取的工作是提取识别边缘,便于处理。该算法也更简单,即清空封闭区域内的点理技术的应用在处理图像数据,从而特征参数,结合舞动的气象条件来确定水平的传输线跳舞,跳舞的预防和控制提供数据支持。基于数字图像处理技术的输电线路舞动监测原稿。线路自动识别舞蹈在识别这个目标之前,需要些预处理来消除噪声和背景干扰。这里选择的滤波算法是平滑的。从图不难看出,传输线分离杆与环境背景色之间有基于数字图像处理技术的输电线路舞动监测原稿,距离目标点的距离远小于目标点识别。本文选择了算子对边缘检测的处理方法。图输电线路上待识别的目标图像轮廓跟踪算法处理完成,明确目标点左边的图片,后台服务器应用程序与图像处理的方法将连续场图像和单独的每个图像相同的目标,可以直接根据目标位臵的变化计算导体传播波的振幅和频率。测量线的振幅和频率完成内部缺陷检测实验研究科学技术与工程,王小朋,胡建林,孙才