摘要
电缆作为电力系统的重要组成部分，其截面积的准确测量对电力系统的安全稳定运行至关重要。
传统的接触式测量方法存在效率低、易损坏电缆等问题，而基于图像处理的非接触式测量方法近年来得到越来越多的关注。
本文首先介绍了电缆截面积测量的意义和研究现状，然后重点综述了基于图像处理的电缆截面积测量算法的研究进展，包括传统的图像处理方法和深度学习方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对电缆截面积测量算法未来的发展趋势进行了展望。
关键词：电缆截面积；图像处理；深度学习；边缘检测；分割
电缆截面积是指电缆导体横截面的面积，是决定电缆载流量和电阻的重要参数之一。
准确测量电缆截面积对于电力系统的安全稳定运行至关重要。
图像处理技术是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的技术。
在电缆截面积测量中，图像处理技术可以用于对电缆图像进行预处理、特征提取、目标识别等操作，从而实现非接触式的自动测量。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，近年来在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
