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基于块分解和循环神经网络的海上升压站智能巡检目标时序配准算法
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作者 杨林刚 王增光 +2 位作者 马润泽 陈永春 周才全 《水力发电》 CAS 2024年第7期101-105,共5页
常规海上升压站智能巡检目标时序配准主要依托三角网格表示方法,缺少对图像块能量分布的分析,导致目标配准后离群点的比重较大,配准效果欠佳。为此,提出了基于块分解和循环神经网络的海上升压站智能巡检目标时序配准算法。通过对海上升... 常规海上升压站智能巡检目标时序配准主要依托三角网格表示方法,缺少对图像块能量分布的分析,导致目标配准后离群点的比重较大,配准效果欠佳。为此,提出了基于块分解和循环神经网络的海上升压站智能巡检目标时序配准算法。通过对海上升压站巡检项的分析,采用块分解算法对巡检图像进行分解,检测巡检目标的特征点,并通过提取分解图像块中的高频分量获取图像的能量分布;结合目标特征点的主曲率,计算特征点的标量比例系数,将其与给定阈值相比较,以识别并剔除不稳定极值点;引入循环神经网络求取巡检目标点的质心与特征点之间像元的标准差,由此找出阵列的中心点进行配准。以某实际海上升压站项目为研究背景,对所提方法进行性能验证,结果表明,利用该算法对巡检目标进行时序配准后,得到离群点比重较小,配准效果更好。 展开更多
关键词 块分解 循环神经网络 巡检目标 目标配准 配准算法 海上升压站
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