Бесперебойная работа ЛЭП может быть обеспечена только постоянным контролем за состоянием ЛЭП. Наиболее перспективным направлением в автоматизации процесса диагностики ЛЭП являются роботехнические комплексы, такие как беспилотный летательный аппарат с установленными на них видеокамерами или ползающие по проводам роботы, используемые для детального анализа состояния элементов ЛЭП. Полученные ими видеоданные в дальнейшем анализируются методами машинного зрения и нейронных сетей. Одним из дефектов элементов ЛЭП является отклонение опор от вертикали. Несмотря на то, что в ряде известных работ определяется состояние опор ЛЭП (упавшие опоры или нет), угол наклона опор не рассчитывается. Целью данной работы является разработка алгоритма расчета угла наклона опор ЛЭП для модуля диагностической системы комплекса «Канатоход», представляющего собой беспилотную летательную платформу с возможностью посадки на провод и движения по нему. Для выделения объектов на изображениях использована нейронная сеть YOLO v3. Для идентификации наклона бетонных опор в полученных ограничивающих прямоугольниках использованы методы машинного зрения (алгоритм Canny, Hough Line, GrabCut). Разработан алгоритм расчета угла наклона опор ЛЭП, позволяющий идентифицировать объекты, имеющиеся на изображении, с помощью нейронной сети YOLO v3, и определять края опор, путем построения вдоль них прямых линий. Рассчитаны углы между найденными краями опоры и горизонтом (нижний край изображения) как арктангенс отношения координат точки на ребре опоры, а также угол отклонения опоры от вертикали. Алгоритм прошел лабораторные испытания, которые показали его пригодность к использованию в диагностической системе комплекса «Канатоход». Применение алгоритма сокращает время обработки изображений с нескольких дней (в случае работы эксперта) до нескольких минут и избавляет от ошибок, связанных с человеческим фактором.
