基于OTSU-Graham改进算法的保护压板状态辨识研究

《基于OTSU-Graham改进算法的保护压板状态辨识研究》是一篇探讨电力系统中保护压板状态识别方法的学术论文。该论文针对传统保护压板状态识别方法中存在的识别精度低、计算复杂度高以及对噪声敏感等问题，提出了一种结合OTSU算法与Graham算法的改进方法，旨在提高保护压板状态辨识的准确性和效率。

在电力系统中，保护压板是实现继电保护功能的重要组成部分，其状态直接影响到系统的安全运行。因此，准确识别保护压板的状态对于保障电力系统的稳定性和可靠性具有重要意义。然而，传统的识别方法往往依赖于人工观察或简单的图像处理技术，难以满足现代电力系统对自动化和智能化的要求。

本文提出的改进算法首先利用OTSU算法进行图像分割，以提取保护压板的关键特征区域。OTSU算法是一种基于灰度直方图的自适应阈值分割方法，能够有效区分目标与背景，从而为后续的特征提取提供清晰的图像基础。随后，采用Graham算法对分割后的图像进行轮廓提取和形状分析，以进一步识别保护压板的状态。

为了提升算法的鲁棒性和适应性，作者对Graham算法进行了改进。改进后的Graham算法不仅保留了原始算法的优点，还引入了动态调整机制，使得算法能够根据不同的图像条件自动调整参数，从而提高识别的准确性。此外，该算法还增强了对噪声的抑制能力，使其在实际应用中更加稳定可靠。

实验部分采用了多种类型的保护压板图像数据集，通过对比实验验证了改进算法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，基于OTSU-Graham改进算法的保护压板状态辨识方法在识别准确率、计算速度和抗噪能力等方面均表现出显著优势。特别是在复杂背景和噪声干扰较大的情况下，该算法仍能保持较高的识别性能。

论文还讨论了该算法在实际工程中的应用前景。随着智能电网和自动化运维技术的发展，保护压板状态的自动识别将成为电力系统运行管理的重要环节。基于OTSU-Graham改进算法的方法不仅能够提高工作效率，还能降低人工干预的成本，为电力系统的智能化发展提供有力支持。

此外，本文的研究成果也为相关领域的后续研究提供了新的思路和方法参考。未来的研究可以进一步探索如何将该算法与其他先进的图像处理技术相结合，如深度学习方法，以进一步提升保护压板状态识别的智能化水平。同时，也可以考虑将该算法应用于其他类似的电力设备状态监测任务中，拓展其应用范围。

总之，《基于OTSU-Graham改进算法的保护压板状态辨识研究》是一篇具有较高学术价值和实用意义的论文，其提出的改进算法在理论和实践上都取得了显著成果，为电力系统中保护压板状态识别问题的解决提供了新的解决方案。