由于传统的电力移动巡检作业安全检测方法中图像带有较高噪声，使得检测结果误报率较高，因此设计一种基于机器视觉的电力移动巡检作业安全检测方法。通过VFW体系获取电力移动巡检图像，根据维纳滤波的方法实现巡检图像降噪，应用最大熵去模糊方法完成图像的清晰度提升。利用机器视觉技术提取并匹配巡检图像的特征点，最终完成整体的电力安全检测。仿真分析表明：与传统方法相比，所提方法安全故障的误报率明显降低。
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