近年來，無人機檢查逐漸取代了人工檢查。價格電纜本文提出了一種基于視覺顯著性的航空圖像隔離器缺陷分割與檢測方法。于圖論的視覺顯著性算法用于初始定位絕緣子。機森林算法提取圖像突起的邊緣，并使用與突起邊緣交叉的超像素區域作為起始區域，YC橡套電纜向外擴展以實現絕緣體的區域分割，單股最后使用滑動窗口以執行局部局部分析以找出答案。緣子的自爆位置。算法通用性強，適用于傳輸線檢查，變電站檢查等各種供電場景，可以節省大量的人力物力。了對傳輸線絕緣狀況進行自動分析，必須首先檢測圖像中絕緣的位置。離目標的檢測類似于普通目標的檢測。
　　統的絕緣檢測方法有利于點特征，價格紋理特征，形態特征和多功能融合方法，單股但是每種方法都有其局限性。覺顯著性檢測算法可以模擬人類快速定位顯著區域的能力。可以提取圖像的顯著區域。上顯著性檢測算法根據顏色，亮度和方向提取基本圖像特征的顯著區域。系列特征以查找與其他位置明顯不同的圖像區域。空影像隔離器通常與周圍地區有很大不同。

　　單股本文使用基于圖論的視覺顯著性檢測算法[1]來比較圖像的隔離器。緣子長時間暴露在自然環境中，可能會出現各種缺陷。對絕緣子的自爆故障，本文使用霍夫線調整算法對絕緣子進行校正，單股然后使用滑動窗方法發現絕緣子的自爆區域。

　　芯可以更精確地識別圖像中的絕緣體，并可以檢測絕緣體的自爆位置。

　　下顯著性檢測方法通用性較低，價格不能應用于所有絕緣子。電纜芯圖像的絕緣紋理通常與周圍的背景紋理非常不同，并且與周圍環境具有強烈的對比度，價格橡套電纜也就是說，它與周圍環境明顯不同。芯選擇了基于數據特征的上升顯著性檢測方法。視覺顯著性檢測算法（GBVS，電纜電纜基于圖的視覺顯著性）[1]上，測試了幾張航拍圖像，YC結果如下。過GBVS算法獲得的顯著性圖中，價格電纜以絕緣體為圖像顯著性目標，芯計算速度快，可以滿足實時性要求。過GBVS算法計算出的顯著圖是一種簡單的分割方法，價格單股找到比顯著圖的灰度圖的平均值大的區域，檢測連通區域，截取連通區域的最小邊界矩形，單股執行絕緣的初始定位。
　　使用結構化隨機森林算法[2]提取顯著區域的邊緣。

　　種邊緣提取算法可在很大程度上消除不規則照明和云的干擾，芯并準確識別圖像中的強邊緣和弱邊緣，橡套電纜并將強邊緣和弱邊緣顯示為灰度圖像。
　　于這些是突出區域中的提取邊緣，因此將強邊緣定義為顯著邊緣。用簡單的線性迭代聚類算法SLIC算法，電纜對隔離器位置的外接矩形區域的圖像執行超像素分割，YC橡套電纜然后選擇超像素區域作為該區域。展的起點是顯著邊緣的函數，芯灰度共生矩陣[3]主要用于描述紋理。過使用LAB顏色空間的距離來表達顏色的相似度，相似度根據這兩個特性而發展，價格價格以實現絕緣鏈的分段。態學運算和滑動窗口方法主要用于查找絕緣自爆的具體位置。電纜在用孔填充絕緣材料的區域并進行其他操作后，YC使用圓盤形狀的膨脹系數來擴大絕緣材料的圖像以擴大周圍的坯料，橡套電纜留下絕緣子的骨架，單股并使用霍夫線檢測算法對絕緣子的骨架成像。擇最長的安裝直線，并校正分段絕緣子的傾斜度。將使用滑動窗口了解絕緣體自爆的位置。
　　檢測到絕緣的比例小于閾值時，認為在該位置發生了絕緣的自爆，并記錄了當前位置。借助逆計算，可以計算并標記絕緣子在初始絕緣圖像中的自爆位置，芯如圖2所示。本文中，一種用于檢測的算法基于圖論的視覺顯著性用于實現絕緣子的初始定位。
　　方法對環境和絕緣子類型的敏感性較低，可應用于多種環境和多種絕緣子的初步定位。用結構化隨機森林邊緣提取算法計算圖像的顯著邊緣，并使用顯著邊緣通過的超像素區域作為起始區域，橡套電纜單股并向外部根據質地和顏色特征來劃分實際隔熱區域;校正絕緣子的傾斜后，請使用形態學操作和滑動窗口方法來計算絕緣子在窗口中的比例，芯并確定絕緣子的自動爆轟位置。
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