基于深度学习及双光图像的输电线路覆冰厚度检测方法

本发明公开了基于深度学习及双光图像的输电线路覆冰厚度检测方法，涉及输电线路检测技术领域，包括采集输电线路的覆冰图像并进行图像预处理，构建原始数据集；对所述原始数据集进行分割处理，构建预分割模型并进行计算，得到覆冰输电线区域mask；基于多方向Sobel边缘算子设计采集输电线路的红外图像数据并进行边界提取，得到原始输电线区域mask；对所述覆冰图像和所述红外图像数据进行相机标定和图像融合并进行计算，得到输电线路覆冰标准厚度。本发明通过利用极坐标表示编码掩膜，提高分割的精度，降低计算复杂度；设计多方向Sobel边缘算子，使边缘检测更加全面和精确；通过双光谱图像的融合，实现对覆冰线路无接触和快速准确的覆冰厚度测量。