期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法
被引量：
15
1
作者
陈国翠
顾桂梅
+1 位作者
余晓宁
李占斌
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期172-177,共6页
绝缘子图像中存在的噪声对提取绝缘子细节纹理特征具有较大影响,单个特征描述子不能描述绝缘子的更多细节纹理特征,而提取到绝缘子细节纹理特征的多少直接影响了绝缘子缺陷检测的精度和速度.针对以上问题,提出改进快速导向滤波算法和融...
绝缘子图像中存在的噪声对提取绝缘子细节纹理特征具有较大影响,单个特征描述子不能描述绝缘子的更多细节纹理特征,而提取到绝缘子细节纹理特征的多少直接影响了绝缘子缺陷检测的精度和速度.针对以上问题,提出改进快速导向滤波算法和融合PHOG与BOW-SURF特征来实现绝缘子缺陷的精确检测.首先,采用改进的快速导向滤波算法对接触网绝缘子原始图像进行滤波;然后,提取绝缘子滤波后图像的PHOG和BOW-SURF特征;最后,将两者融合后送入SVM分类器进行训练,实现绝缘子缺陷的检测.实验结果表明,该方法检测绝缘子缺陷的精度为100%,平均每张图像的处理时间为0.039s,为接触网悬挂状态检测监测装置对图像分析及缺陷检测奠定了必要的基础.
展开更多
关键词
接触网绝缘子
缺陷检测
phog和bow-surf融合特征
快速导向滤波算法
SVM分类器
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于特征融合的变电设备类型及故障识别算法研究
被引量：
19
2
作者
王硕禾
巩方超
+3 位作者
古晓东
田继祥
金格
牛江川
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期95-100,共6页
针对机器视觉智能巡检中,红外图像下变电站设备类型多、故障状态难以准确判别的问题,提出一种基于FastPCA和PHOG特征加权融合的电气设备类型及其故障状态识别算法。引入K-means算法完成红外图像分割;提取分割图像的FastPCA和PHOG特征并...
针对机器视觉智能巡检中,红外图像下变电站设备类型多、故障状态难以准确判别的问题,提出一种基于FastPCA和PHOG特征加权融合的电气设备类型及其故障状态识别算法。引入K-means算法完成红外图像分割;提取分割图像的FastPCA和PHOG特征并加权融合成新的混合描述子;将新的描述子作为训练好的SVM分类器的输入向量,实现目标巡检设备类型及故障的识别分类。试验结果表明:该算法在兼顾较高速度的基础上识别准确率也有明显提升,并且当现场运行环境改变时能快速地添加训练的新样本,尤其适合小样本下的机器学习。
展开更多
关键词
机器学习
特征
识别与分类
K-MEANS
FastPCA
phog
加权
融合
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法
被引量：
15
1
作者
陈国翠
顾桂梅
余晓宁
李占斌
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
甘肃省轨道交通装备系统动力学与可靠性重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期172-177,共6页
基金
甘肃省科技计划项目(18JR3RA104)资助
甘肃省教育厅科技项目(2017D-08)资助。
文摘
绝缘子图像中存在的噪声对提取绝缘子细节纹理特征具有较大影响,单个特征描述子不能描述绝缘子的更多细节纹理特征,而提取到绝缘子细节纹理特征的多少直接影响了绝缘子缺陷检测的精度和速度.针对以上问题,提出改进快速导向滤波算法和融合PHOG与BOW-SURF特征来实现绝缘子缺陷的精确检测.首先,采用改进的快速导向滤波算法对接触网绝缘子原始图像进行滤波;然后,提取绝缘子滤波后图像的PHOG和BOW-SURF特征;最后,将两者融合后送入SVM分类器进行训练,实现绝缘子缺陷的检测.实验结果表明,该方法检测绝缘子缺陷的精度为100%,平均每张图像的处理时间为0.039s,为接触网悬挂状态检测监测装置对图像分析及缺陷检测奠定了必要的基础.
关键词
接触网绝缘子
缺陷检测
phog和bow-surf融合特征
快速导向滤波算法
SVM分类器
Keywords
catenary insulator
defect detection
phog
and
bow-surf
fusion features
fast guided filtering algorithm
SVM classifier
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于特征融合的变电设备类型及故障识别算法研究
被引量：
19
2
作者
王硕禾
巩方超
古晓东
田继祥
金格
牛江川
机构
石家庄铁道大学电气与电子工程学院
威海海洋职业学院
中国铁路设计集团有限公司
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期95-100,共6页
基金
国家自然科学基金(11872254)
中国铁路总公司科技研究开发计划(P2018G006)
+1 种基金
河北省高等学校科学研究项目(ZD2018217)
中国铁路北京局集团有限公司科技研究开发计划(2020AGD02)。
文摘
针对机器视觉智能巡检中,红外图像下变电站设备类型多、故障状态难以准确判别的问题,提出一种基于FastPCA和PHOG特征加权融合的电气设备类型及其故障状态识别算法。引入K-means算法完成红外图像分割;提取分割图像的FastPCA和PHOG特征并加权融合成新的混合描述子;将新的描述子作为训练好的SVM分类器的输入向量,实现目标巡检设备类型及故障的识别分类。试验结果表明:该算法在兼顾较高速度的基础上识别准确率也有明显提升,并且当现场运行环境改变时能快速地添加训练的新样本,尤其适合小样本下的机器学习。
关键词
机器学习
特征
识别与分类
K-MEANS
FastPCA
phog
加权
融合
Keywords
machine learning
feature recognition and classification
K-means
FastPCA
phog
weighted fusion
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法
陈国翠
顾桂梅
余晓宁
李占斌
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于特征融合的变电设备类型及故障识别算法研究
王硕禾
巩方超
古晓东
田继祥
金格
牛江川
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
