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针对220kV单分裂线路的结构特点,提出了一种基于小波矩的障碍物智能视觉识别方法.该方法采用Ostu算法二值化图像,采用小波模极大值算法提取图像边缘.通过提取障碍物边缘图像的小波矩,来得到一组局部最优的小波矩特征值,并在此基础上用小波神经网络进行障碍物的识别与分类.实验结果表明：所提出的方法能有效地识别高压输电线上的防震锤、悬垂线夹、耐张线夹等障碍物,并具有比普通3层BP神经网络方法更高的精度和更快的收敛速度.