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方挺等人[3]提出了一种针对简单背景下的绝缘子的检测方法，他们在对图像进行预处理的基础上，依据绝缘子在航拍图像中的型态特征,提出基于粒子群优化参数的蚁群算法来检测其中的绝缘子轮廓及其数目。翟荔婷、张冰怡等人[4]提出的利用3D模型定位的方法，同样是对于复杂背景下的绝缘子检测具有一定的局限性，它们将绝缘子自身的绝缘子片作为模版进行缺陷的检测。该方法的优点表现在对绝缘子自爆缺陷的检测效果具有较高的正确性和鲁棒性。翟永杰等人[5]所提出的算法是基于目标建议算法（object proposals）与结构搜索的绝缘子分步识别方法。该算法较准确较快地识别绝缘子，但无法检测绝缘子的缺失情况。文献[6]使用全局最小化主动轮廓模型（GMAC）绝缘子分割，该模型分割质量好，但该算法使用全局功能，需要大量的计算时间，论文网特别是对于一个高分辨率的图像。文献[7]提出了基于光滑曲面和弱纹理（CSWT）表面的一种绝缘子识别方法。文献[8]用改进的MPEG-7 EHD（边缘直方图法）技术实现航拍图像中绝缘子的识别。奥伯文格等人[9]提出了一种新的基于局部梯度的描述符的判别式训练的方法以及后续的定位方法用于在航空图像中检测绝缘子。此外，还有一些有用的基于局部特征的目标检测算法。张建国等[10]对局部特征进行了综合研究，对纹理进行分类，获取对象类别等。29838
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