毕业论文课题相关文献综述
(一)选题背景自2012年左右开始，多旋翼无人机就进入了电力巡检领域，开始成为了巡检人员视觉和动作的延伸，并成为一件得心应手的工具。
多旋翼无人机能去到巡检人员无法到达或不便到达的地方，高效而安全地完成了原本耗时耗力的周期性工作，把巡检人员从高强度的体力劳动中逐步解放出来。
输电线路移动式无人机智能巡检装备由车载系统和无人机系统两部分组成，本研究的主要内容是车载系统与无人机系统的衔接。
(二)研究意义开发成熟的无人机与车辆管控系统，在无人机自动巡检过程中可以通过管控平台对获取无人机当前的定位、无人机状态、车辆状态、采集图像等关键信息。
管控终端获取到来自无人机拍摄的照片后，对照片进行图像识别，用以检测杆塔是否有异常状况。
(三)国内外研究现状数字图像处理和识别的研究开始于1965年，目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。
图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着。
现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。
从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。
早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。
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