近年来，随着社会生产生活的各方面快速发展，我国用电需求量也进一步加大，国家电网为了满足各地的用电需求，加大了在电力输送方面的建设和投入。高压架空线路是国家电网目前采用的最主要最广泛的电力输送方式，它的覆盖范围越来越广，无论是在城镇还是乡村，随处都可以看到架空输电线路。由于输电线路的稳定性对用户供电状态起到了决定性作用，因此对于杆塔及输电线路的监测保护尤为重要。目前我国的电网维护正在从人工巡检向远程视频监控过渡，但对于视频监控的自动化程度还远远不够，常常需要后台工作人员的干预。而且一些在理想环境下实现的智能识别算法，对于恶劣天气环境下的入侵识别率远小于在正常环境下的识别率。
　　根据输电线路视频监控系统的研究现状，论文针对目前视频监控普遍适应性方面存在的一些问题，主要做出了如下的研究工作：
　　(1)从传统图像增强和基于物理模型的图像恢复算法两个方面研究了比较先进的图像去雾方法，并在基于大气光散射模型的图像去雾算法基础上，提出了一种融合对比度优化和边缘感知加权的图像去雾算法。该算法首先改进了大气散射模型中的大气光估计，通过分离天空区域以更准确的完成大气光估计。然后，在透射率估计方面，通过对局部区域对比度和信息损失两个方面进行平衡，然后估计出初始透射率，再通过加权引导滤波对透射率进行细化。最后对在图像去雾后容易出现的色偏情况进行了校正。
　　图像去雾完成后先通过信息熵、平均梯度和方差三种无参考图像质量评价指标与其他经典去雾算法做比较，验证了算法的有效性。接着通过O-HAZE数据集配合峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等全参考图像评价方法对图像的去雾效果进行了更客观的评估分析，结果表明本文去雾算法在图像的深度变化处的去雾以及细节保留效果更好，且在图像色彩的保真度方面有了很大的改善。
　　(2)根据输电线路防外破视频监测的要求，从运动目标检测和吊车入侵检测两个方面进行研究。针对运动目标检测，通过对帧间差分法，光流法，背景建模法进行分析比较，采用了基于混合背景高斯模型的方法对画面前景进行提取，并对模型进行改进，实现了像素高斯分布数量的自适应，在保证准确度的情况下，更快速度的完成了入侵运动目标的检测；针对吊车入侵检测，分为边缘检测和hough直线检测，通过对Sobel算子、Canny边缘检测以及基于卷积神经网络的边缘检测等多种方法进行分析，采用了整体嵌套边缘检测方法，极大的提高了系统对复杂环境的自适应能力。边缘检测后系统通过hough直线检测完成对吊臂目标的检测，进而对吊臂是否越界做出判断。算法还对去雾后的视频和图像进行了验证，仍能准确的完成对应的入侵检测。
　　(3)设计并实现了前端线路杆塔的状态监测系统。硬件方面构建了系统整体的硬件电路，并完成了传感器的选型，选用了SCA100T对杆塔倾角进行检测，其精度可以达到0.035°，且具有更好的长期稳定性。软件方面完成了μC/OSⅢ实时操作系统和基于emWin的图形界面的搭建，实现了杆塔倾斜的数据采集，并把数据通过无线传输上传至云服务器，实现了在杆塔状态方面的远程实时监控。