利用层次模型进行训练学习的线路设备缺陷检测方法

发布时间：2018-07-07 23:19

  本文选题：线路设备 + 缺陷检测　； 参考：《高电压技术》2017年01期

【摘要】：无人机输电线路巡检中的线路部件缺陷自动化检测一直是一个难题,为了解决输电线路中螺母-销钉、防振锤部件缺陷的判别问题,提出了利用层次模型"与或图"对目标进行分解表达,建立部件之间的约束关系,构建多向的判别路径的方法。利用基于类Haar特征和级联Ada Boost分类器对目标基元进行识别,通过数据合成扩充数据样本用于训练,以提高分类器的训练性能。实验结果表明,该方法有效综合了识别检测技术,在少量样本的条件下,能有效地实现若干输电线路部件的缺陷判别,为输电线路缺陷检测任务提供了一种参考方法。
[Abstract]:It is always a difficult problem to detect the defects of transmission lines in UAV transmission line inspection. In order to solve the problem of judging the defects of nuts, pins and anti-vibration hammer parts in transmission lines, This paper presents a method of decomposing and expressing the target by using the hierarchical model "and or graph", establishing the constraint relation between the components, and constructing the multi-directional discriminant path. The target primitives are identified based on Haar like feature and cascaded Ada boost classifier, and the training performance of the classifier is improved by extending the data samples by data synthesis to improve the training performance of the classifier. The experimental results show that the method can effectively integrate the identification and detection techniques, and can effectively distinguish the defects of some transmission line components under the condition of a small number of samples, and provides a reference method for the transmission line defect detection task.
【作者单位】： 中国电力科学研究院;武汉大学遥感信息工程学院;
【分类号】：TM75

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本文编号：2106606