В работе представлен обзор современных методов мониторинга состояния элементов конструкции линий электропередач (ЛЭП) посредством обработки изображений в инфракрасном, ультрафиолетовом и видимом спектрах. Рассмотрены методы распознавания основных элементов конструкции ЛЭП и детектирования наиболее характерных для них дефектов, основанные на определении отличительных признаков (цвет, форма, границы, градиент яркости и текстура). В качестве основных элементов ЛЭП были рассмотрены изоляторы, провода, опоры и арматура. Анализ эффективности рассмотренных методов и подходов проводился на основе сравнения представленных в источниках метрик: значений доли верных распознаваний (accuracy), точности (precision) и полноты (recall). Особый интерес представляет анализ методов мониторинга элементов конструкции ЛЭП на основе изображений, полученных не только в видимом, но также в ультрафиолетовом и инфракрасном спектрах. Методы, предназначенные для обработки изображений в видимом спектре, основываются на алгоритмах глубокого и машинного обучения. Ультрафиолетовый спектр (УФ) используется для выявления коронных разрядов на проводах и изоляторах. Съемка в инфракрасном спектре (ИК) позволяет выявить дефекты элементов ЛЭП, которые не могут быть детектированы на изображениях в видимом спектре, например, горячие точки (hotspot). В результате проведенного анализа были рассмотрены методы детектирования дефектов ЛЭП. Методы с наибольшей эффективностью для видимого спектра: GVN, HOG + SVM, SSD, Grab cut, cascading CNN, LBP-HF + SVM, DMNN, VGG - 19, LBP + ULBP, YOLO v3, DELM + LRF, SVM, Faster R - CNN, CNN, стереозрение + PLAMEC. Методом детектирования с наибольшей эффективностью для ИК-спектра является «оцу + пороговая обработка», а для УФ-спектра метод – SVR.
The paper presents an overview of modern methods for monitoring of the state of structural elements of power transmission lines (PTL) by processing images in the infrared, ultraviolet and visible spectra. Methods for recognizing of the main structural elements of power transmission lines and detecting the most characteristic defects for them, based on the determination of distinctive structural features (color, shape, borders, brightness gradient and texture), are considered. Insulators, wires, supports and fittings are considered as the main elements of power transmission lines. The analysis of the efficiency of the considered methods and approaches was performed based on the comparison of the metrics presented in the source data: values of the proportion of correct recognitions (accuracy), accuracy (precision) and recall (recall). Particularly relevant is the analysis of methods for monitoring structural elements of power transmission lines based on images obtained not only in the visible, but also in the ultraviolet and infrared spectra. Methods for image processing in the visible spectrum are based on deep and machine learning algorithms. The ultraviolet spectrum (UV) is used to detect corona discharges on wires and insulators. Imaging in the infrared spectrum (IR) enables to identify defects in power transmission lines that cannot be revealed in images in the visible spectrum, for example, hotspots. As a result of the analysis, the methods for detecting power line defects with the highest efficiency for the visible spectrum were considered: GVN, HOG + SVM, SSD, Grab cut, cascading CNN, LBP-HF + SVM, DMNN, VGG-19, LBP + ULBP, YOLO v3, DELM + LRF, SVM, Faster R-CNN, CNN, stereo vision + PLAMEC. The detection method with the highest efficiency for the IR spectrum is "Otsu + Threshold Processing", and the SVR method shows the highest efficiency for the UV spectrum.