毕业设计 电力杆塔自动检测,共45页,25428字
　　 摘要
　　 随着社会的发展，传统的人工巡检电力线路无法满足当今社会的要求。直升机巡检航拍检测成为了电力输送线路的发展趋势与必然。本文提出基于计算机视觉技术，通过对电力输电杆塔的航拍视频处理，进行电力杆塔自动检测的方法。本文开始介绍了计算机视觉技术，对其中的视频运动检测技术进行了较详细介绍，并在VC6.0以及OpenCV的软件环境下视利用背景差法实现视频运动目标的检测及二值化显示。在杆塔识别提取方面，本文提出一种先对视频逐帧读取，再对每帧图像角点检测处理，最后基于杆塔视觉上的角点密集及面积较大两个特征识别提取杆塔的方法。经过实验表明，本文提出的方法能很好得实现杆塔的自动识别。
　　 关键词：直升机巡检，杆塔识别，角点检测，视频处理，VC6.0，OpenCV,
　　
　　 目录
　　 第一章 绪论 1
　　 1.1 直升机巡检 1
　　 1.2 电力线路的航拍自动检测 4
　　 1.3 论文主要安排 4
　　 第二章 计算机视觉 5
　　 2.1 引言 5
　　 2.2 计算机视觉的发展现状 5
　　 2.3 计算机视觉的经典问题 7
　　 2.3.1 识别 8
　　 2.3.2 运动 8
　　 2.3.3 场景重建 8
　　 2.3.4 图像恢复 9
　　 2.4 计算机视觉系统 9
　　 2.4.1 图像获取 9
　　 2.4.2 预处理 9
　　 2.4.3 特征提取 9
　　 2.4.4 检测与分割 9
　　 2.4.5 高级处理 10
　　 2.5 基于内容的图像提取 10
　　 第三章 视频运动目标检测 13
　　 3.1 光流法（OPTICAL FLOW） 13
　　 3.2 帧差分法（TEMPORAL DIFFERENCE） 13
　　 3.3 背景差法（BACKGROUND SUBTRACTION） 15
　　 3.3.1 背景差分法原理 15
　　 3.3.2 几种典型背景建模算法 17
　　 3.3.3 背景差分算法的总体特点及对比评价 19
　　 3.4 软件环境 19
　　 3.4.1 VisualC++6.0 19
　　 3.4.2 OpenCV 21
　　 3.5 视频动态检测实现 23
　　 3.5.1 实现步骤 23
　　 3.5.2 控制程序流程 24
　　 3.5.3 实验结果 25
　　 第四章 航拍视频中电力杆塔自动提取 27
　　 4.1 视频读取与保存 27
　　 4.1.1 视频读取并分帧捕捉 27
　　 4.1.2 获取视频帧信息 28
　　 4.1.3 保存视频文件 29
　　 4.2 图像预处理 30
　　 4.2.1 灰度处理 30
　　 4.2.2 图像平滑去噪 30
　　 4.3 角点检测 31
　　 4.3.1 Harris角点检测算法 31
　　 4.3.2 SUSAN角点检测算法 33
　　 4.4 杆塔识别 35
　　 4.4.1检测角点密集区域 36
　　 4.4.2角点大密度区域连通 36
　　 4.4.3确定角点大密度区域范围 37
　　 4.4.4计算角点集区域范围面积 37
　　 4.5 结果显示 38
　　 结论与展望 39

论文大小：2.08MB
论文格式：Word
论文专业：电子技术
论文编号：103304
论文文件预览：
共1文件夹，1个文件，文件总大小：2.08MB，打包后大小：1.63MB

• 毕业设计-电力杆塔自动检测
• 059064221.doc  [2.08MB]