基于SIFT特征匹配的电力设备图像变化参数识别

在变电站视频监视系统中,可通过视频巡检来及时发现某些异常状态,以免产生故障。图像的某些参数的改变是判别图像状态改变的重要依据,提出了一种基于SIFT,OTSU和RANSAC相结合的特征匹配的电力设备图像变化参数识别算法。先对样本资料图像和监测图像进行SIFT特征匹配,与OTSU相结合消除干扰匹配特征点,再通过RANSAC随机抽样一致性算法消除错误匹配特征点,根据匹配结果识别电力设备图像变化角度和缩放比例这2个重要参数。仿真实验表明,此算法简单易行,精度高,可用于电力铁塔倾斜角度和指针式仪表指针旋转角度的识别,也可用于视频巡检中缩放系数的识别。