配电线路作为变配电所的重要组成部分,由于天气、人为、动物入侵等原因会导致配电线路会发生异常,线路巡检检测不及时会引发故障隐患,从而威胁变配电所安全运行。论文设计的基于计算机视觉的变配电所配电线路巡检系统可以弥补变配电所的线路巡检检测过程中存在的问题,满足变配电所对于线路安全和稳定性的要求。在算法选取部分,论文针对配电线路图像的特点拟定相应算法,并分析比较传统提取算法与语义分割算法在配电线路提取中的优劣,通过实验对比与分析,论文选用语义分割网络。在算法优化阶段,论文在语义分割网络Deep Lab V3+的基础上优化网络的编码解码结构,以此充分利用网络低层次特征提供的细节信息,同时结合区域增长算法辅助语义分割网络精细化线路边缘。之后提取设计的线路空间梯度特征,并利用提取的梯度特征来进行线路异常情况判定,包括线路断股或异物悬挂的判定。在巡检系统方面,论文基于计算机视觉技术设计了变配电所的线路巡检系统,巡检系统包含数字图像处理模块、数据管理模块和人机交互模块这三大模块。数字图像处理模块作为系统数据处理的核心,按处理顺序分为3个部分:配电线路定位与提取,线路空间梯度拟合以及异常判断。数据管理模块作为系统的服务器,负责协调和统筹各模块之间数据的通信与存储。各模块之间的通信基于TCP/IP协议设计,并部署My SQL关系型数据库负责存储各模块的数据。人机交互模块为系统提供的对外接口,用户可以通过此模块进行监控视频预览、异常信息推送、异常视频回放以及设备数据与人员数据管理。论文设计的基于计算机视觉的变配电所线路巡检系统可以完成配电线路的巡检和异常情况的判断。论文改进的Deep Lab V3+网络在线路定位上相比于原有的Deep Lab V3+网络,在MIOU上高出了3个百分点,分割的边缘更加精细。论文中使用设计的空间梯度特征来进行异常判定的方法具有较高准确率,达到90%以上。该系统为弥补现有的巡检系统中存在的问题提出了一种解决办法,为以后线路巡检系统的设计与完善提供一定的参考依据,具有一定的社会价值。