基于KNN算法的巡檢避雷器泄漏電流的指針讀數狀態識別

關鍵詞：KNN算法；智能巡檢；巡檢避雷器；機器學習

0引言

避雷器作為電力系統中重要的保護裝置，在防止雷擊和保護設備安全方面發揮著關鍵作用[1]。然而，避雷器的泄漏電流指針讀數狀態的準確識別一直是電力系統監測中的難題。傳統的監測方法往往依賴于人工巡檢或簡單的傳感器檢測，存在監測準確性不高、成本較高等問題，因此迫切需要一種更精確、高效的監測技術來提升電力系統的安全性和可靠性[2]。

針對避雷器泄漏電流指針讀數狀態識別的需求，基于機器學習算法的方法得到了廣泛關注和研究。k—最近鄰（k-nearestneighbor，KNN）算法作為一種簡單而有效的分類方法，廣泛應用于數據挖掘和模式識別領域。本文旨在利用KNN算法并結合避雷器巡檢數據，實現對泄漏電流指針讀數狀態的準確識別，從而提高電力系統的安全性和可靠性。

1避雷器泄漏電流表盤的特征檢測及匹配

在變電站的常規巡檢中，智能巡檢機器人或監控攝像頭所捕獲的避雷器泄漏電流計的圖像，往往含有一些非目標背景元素，如避雷器的支架、絕緣瓷瓶以及其他背景物體[3]。為了準確識別避雷器泄漏電流指針的讀數，必須從原始圖像中準確提取儀表盤的完整信息。

1.1模板匹配法

在避雷器泄漏電流表盤的特征檢測及匹配過程中，模板匹配法扮演至關重要的角色。模板匹配流程如下：首先，使用一組預先定義的表盤模板圖像，包括避雷器泄漏電流表盤在不同角度和光照條件下的樣本；其次，利用該方法從模板圖像和待檢測的目標圖像中提取邊緣、角點或顏色分布等關鍵特征；最后，將提取到的特征與模板圖像中的特征進行匹配，在目標圖像中找到與模板最為相似的區域。匹配過程是通過計算不同特征之間的相似度，選擇模板與目標圖像中最相似的區域來確定表盤的確切位置。模板匹配法的優勢是簡潔和直接，能夠在不需要復雜計算的情況下快速定位目標。

然而，模板匹配法也有局限性，特別是在處理圖像的旋轉、縮放以及強烈光照變化時的魯棒性不強[4]。因此，在采用模板匹配法進行避雷器泄漏電流表盤的特征檢測及匹配時，通常需要配合其他技術，如邊緣檢測或深度學習，以提高整體的檢測準確性和適應性，實現在復雜多變的實際應用環境中有效地識別和讀取避雷器泄漏電流表盤。

1.2邊緣檢測法

邊緣檢測法是避雷器泄漏電流表盤特征檢測及匹配的一種關鍵技術，通過識別圖像中亮度變化明顯的區域來描繪物體的邊緣，由于圖像中的目標與周圍背景的亮度差異較大，因此這種檢測方法適用于強調避雷器泄漏電流表盤及其指針輪廓的場景。

在實際應用中，首先需對避雷器泄漏電流表盤的圖像進行預處理，以增強圖像質量并且減少噪聲的干擾。預處理步驟包括濾波和增強對比度等，其目的是使圖像的邊緣更加明顯，便于后續的邊緣識別。其次，采用邊緣檢測算法如Canny邊緣檢測器來識別圖像的邊緣。邊緣信息不僅能夠幫助算法定位表盤的位置，還能夠輔助識別指針方向，進而讀取泄漏電流的準確數值。

然而，邊緣檢測法在處理光照變化大或背景復雜的圖像時會面臨一些挑戰，這是由于光照等因素可能導致邊緣信息不夠清晰，從而產生誤檢[5]。為了克服這些挑戰，邊緣檢測通常需要與其他技術結合使用，如使用機器學習方法進一步分析和識別表盤特征，或者采用深度學習模型提高邊緣檢測法對復雜環境的適應能力和識別準確率。

1.3基于特征的匹配方法

基于特征的匹配方法在避雷器泄漏電流表盤的特征檢測及匹配中發揮著至關重要的作用。該方法側重于從圖像中提取關鍵點及其描述符，然后通過比較不同圖像之間的關鍵點來實現匹配。常見的算法有尺度不變特征變換（scale-invariantfeaturetransform，SIFT）算法、加速穩健特征（speededuprobustfeatures，SURF）算法等。

SURF算法旨在提供一種比SIFT算法更快、魯棒性更強的特征檢測和匹配方法。利用積分圖像技術加速關鍵點的檢測和描述符的生成，可使算法快速運行，同時保持對圖像的旋轉、縮放和亮度變化的穩健性。SURF算法的核心思想是在圖像中尋找對尺度和旋轉變化具有不變性的關鍵點，并為關鍵點生成獨特的描述符。該算法首先使用海森矩陣的行列式來檢測圖像中的興趣點；其次，通過構建具有方向性的特征描述符，增強匹配的穩定性和準確性。特征描述符不僅概括了關鍵點周圍的主要特征，還能夠抵抗圖像的仿射變換和光照變化，使SURF算法更適用于需要進行快速且準確特征匹配的應用場景。

在避雷器泄漏電流表盤的特征檢測和匹配中，SURF算法可以有效地識別和匹配表盤上的關鍵特征，如數字、刻度和指針等。通過快速定位這些特征點并生成穩健的描述符，SURF算法不僅能夠加速檢測過程，還能提高在不同環境條件下（如不同的光照和角度）的識別準確率。這使得SURF算法成為處理圖像匹配任務，特別是在實時或資源受限的應用中的理想選擇。

2KNN算法介紹

KNN算法是一種廣泛應用的基礎監督學習方法，用于分類和回歸問題。其工作原理為：對于給定的測試樣本，KNN算法在訓練集中找到與之最近的k個訓練樣本，然后根據這些最近鄰的已知標簽來預測測試樣本的標簽。

KNN算法的核心是距離度量，它通過計算測試樣本與每個訓練樣本之間的距離來確定最近鄰。常用的距離度量方法包括歐氏距離、曼哈頓距離等。以歐氏距離為例，兩個樣本點xi和xj之間的距離d（xi，xj）可以表示為：

在KNN算法中，選擇合適的k值是至關重要的，因為它直接影響算法的性能和效果。一個較小的k值意味著模型更加依賴于訓練集中的局部特征，會使模型對于噪聲數據過于敏感，容易導致過擬合；一個較大的k值會使算法在做決策時考慮更多的鄰近點，雖然能夠減少噪聲數據的影響，但會導致模型無法捕捉數據的局部特征，從而引起欠擬合。因此，選擇一個適中的k值是實現模型最佳泛化能力的關鍵。在實際應用中，k值的選擇通常依靠交叉驗證等技術來確定，目的是在偏差與方差之間找到一個最優的平衡點，從而提高模型對新數據的預測準確性。

KNN算法中決策規則通?；凇岸鄶低镀薄痹瓌t。對于每一個待分類的樣本，KNN算法首先確定訓練集中與之距離最近的k個鄰居，再根據這些鄰居的類別來決定待分類樣本的類別。如果k個最近鄰居中某個類別的樣本數量最多，那么待分類樣本就被分配到這個類別。在某些情況下，為了提高分類的準確性，還可以采用加權投票機制，即距離待分類樣本更近的鄰居對最終的投票結果有更大的影響。這種方法可以確保距離較近的樣本在決策過程中具有更高的權重，從而使分類結果能夠更加準確地反映數據的局部特性。

3基于KNN算法的巡檢避雷器泄漏電流的指針讀數

本文將智能機器人拍攝的避雷器泄漏電流表照片作為數據集，通過多尺度方形濾波器提取圖像中的特征信息，構建圖像尺度空間，利用SURF算法檢測圖像中的角點、邊緣或紋理豐富的區域，如圖1所示。首先，確認、提取特征點的方向，實現特征點的定位和描述。其次，完成特征匹配，通過建立不同圖像之間的對應關系，在不同圖像中找到相似的特征點，從而實現圖像之間的關聯分析。最后，從這些匹配到的特征點中提取表盤圖像并且對其進行標準化處理，劃分表盤讀數。將0～0.4度數（表盤讀數的量度）定義為1，代表避雷器絕緣合格，運行狀態正常；將0.4～1度數定義為0，代表避雷器運行狀態存在不穩定因素，運行狀態可能不正常。本文選擇80%的數據集作為訓練集，20%的數據集作為測試集，分別用于訓練和測試KNN模型。在分類階段，計算測試集中的每個圖像與訓練集中所有圖像的距離，采用曼哈頓距離作為距離度量。然后，選擇離該測試圖像最近的k個訓練圖像，并統計這k個圖像所屬類別的占比。

4實驗結果與分析

本文在相同數據集下選擇k值并且對SURFKNN算法進行測試，如圖2所示。本文算法準確率整體呈現上升趨勢，最終趨于穩定。當k值為5～8時，準確率達到最高且穩定，為97.13%。

本文選取某地區500kV變電站內，智能巡檢機器人拍攝的507張避雷器泄漏電流的指針讀數圖片作為測試集，驗證算法識別的魯棒性。如表1所示，本文算法正確識別500張圖片，錯誤識別7張圖片，準確率達到98.6%。

5結語

隨著智能電網技術的發展，提高變電站巡檢的智能化水平對于確保電力系統穩定運行與高效管理日益重要。本文提出的基于KNN算法的巡檢避雷器泄漏電流的指針讀數狀態識別方法，在提高變電站智能巡檢水平方面表現出了較好的效果，實現了對巡檢避雷器泄漏電流表盤讀數的準確識別。實驗結果顯示，所提出的方法在泄漏電流指數狀態識別中的準確性較高。該方法在實際應用中能夠可靠地識別避雷器泄漏電流的狀態，為電力系統的設備監測與維護提供了重要的技術支持和參考依據。

未來將進一步優化算法和擴大數據集，提高泄漏電流狀態識別的準確性和效率，為電力系統的安全運行和設備維護提供更好的技術支持。