基于图像处理的电力线路异物识别方法和系统

本申请涉及电力管理技术领域，公开了基于图像处理的电力线路异物识别方法和系统，该方法包括：通过安装在电力线路区域的摄像头，拍摄电力线路区域的图像；对图像进行色彩空间转换；对图像进行图像增强；利用预训练的深度学习模型对图像进行分析，提取图像中的特征，并根据图像中的特征从图像中识别异物；根据预设策略，计算异物的风险指数；根据异物的风险指数高低，生成对异物的处理措施。根据本发明的技术方案，通过色彩空间转换和图像增强，能够适应不同的环境条件。结合异物的类型、大小、形成风险类型以及环境参数，动态计算异物的风险指数。通过机器学习模型动态调整风险评估策略，使得系统能够更好地应对各种复杂情况。