摘要
图像拼接技术作为计算机视觉领域的关键技术之一，近年来在电力系统自动化、智能化发展背景下，被increasingly广泛应用于电网在线监测系统。
传统的定期人工巡检方式存在效率低下、易受环境影响等问题，而图像拼接技术结合无人机、在线监测装置等设备，可以实现对输电线路、变电站等电力设施的实时、全方位监测，为电网安全稳定运行提供重要保障。
本文首先概述了图像拼接技术和电网在线监测系统的基本概念和发展历程，接着重点分析了当前主流的图像拼接算法，包括基于特征点匹配的方法、基于区域分割的方法以及基于深度学习的方法，并比较了各自的优缺点和适用场景。
此外，本文还探讨了图像拼接技术在电网在线监测系统中的具体应用，例如输电线路巡检、设备缺陷检测、电网环境监测等方面，并展望了未来的发展趋势。
关键词：图像拼接；电网在线监测；特征匹配；深度学习；无人机巡检
随着电力系统规模的不断扩大和电压等级的不断提高，电网安全稳定运行的重要性日益凸显。
传统的电网巡检主要依赖人工定期巡视，存在着效率低下、成本高昂、受环境影响大、无法及时发现隐患等问题。
而近年来，随着计算机视觉、传感器技术、无线通信技术以及人工智能技术的迅速发展，电网在线监测系统应运而生。
图像拼接技术作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，能够将多幅具有一定重叠区域的图像拼接成一幅宽视角、高分辨率的图像，有效克服了单个相机视野有限的缺陷，为电网在线监测提供了更加全面、精准的信息。
图像拼接技术与无人机、在线监测装置等设备相结合，可实现对输电线路、变电站等电力设施的实时监测，及时发现设备缺陷、环境异常等安全隐患，为电网的安全稳定运行提供强有力的保障。
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