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基于图像特征和标签分布学习的航拍绝缘子识别定位方法研究

发布时间:2021-08-19 09:58
  电力系统中无人机航拍巡线的应用愈加广泛,对图像处理的依赖性也愈渐增加。绝缘子作为输电线路中重要的电气部件,其运行状态是重点检测对象,而绝缘子的识别和定位是实现状态检测的前提。通常情况下航拍图像分辨率不高、背景复杂多变、伪目标多,传统的低层图像特征在以绝缘子为研究目标时不能很好完成识别定位任务。本文以复杂背景的输电线路航拍图像为对象,设计了一种航拍绝缘子识别定位方法:作为研究工作的基础,本文建立航拍输电线路图像标签分布数据库,数据库的规模为1000幅图像,图像的标签数量为15个。利用传统特征完成对测试图像标签分布的预测,从特征层面对实验结果作出分析。针对低层图像特征不能很好完成航拍图像特征表达的问题,采用一种基于VGGNet深度神经网络的特征提取方法。为解决主观标签量化的LDL存在的问题,提出一种基于像素面积占比的客观标签量化方法,以VGGNet提取的深度特征和客观标签分布相结合,完成测试图像的标签分布预测。实验结果表明能够准确实现航拍绝缘子图像分类识别。对已经识别的绝缘子图像,提出一种基于标签分布的自适应多尺度滑动窗的绝缘子定位方法。通过对航拍绝缘子的图像特点分析... 

【文章来源】:华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:59 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于图像特征和标签分布学习的航拍绝缘子识别定位方法研究


幅输电线路航拍图像实例

示意图,像素,彩色图像,分量


第 2 章 航拍图像低层特征提取层特征在对场景图像中目标分类、识别和检测中已度、纹理等信息含有丰富的图像特征,本章选择具有HOG、LBP、SIFT 及 GIST 图像特征提取手段提取航的色彩空间 颜色空间, green, blue, 红、绿、蓝)颜色空间是广泛应用的彩色图系统中图片的显示模式中。在该空间下一幅彩色图像×3 数组,其中每一个彩色像素点都是在特定空间位置绿、蓝三个分量中的一个,RGB 可以看成是一个由三需要注意的是 RGB 颜色空间与设备相关,该空间下的不同而不同。RGB 彩色图像像素形成的示意图如图

椎体


图 2-2 HSV 六面椎体色空间是一种对立色彩空间,基于非线性压缩坐标立颜色度,该术语由 Hunter 于 1948 年首次 年国际照明委员会(CIE)提出的 L*a*b*颜色空别,二者差异在于 CIE 的坐标系是基于颜色数系则是基于平方根变换。L*a*b*颜色空间包含超过 RGB 空间的其他颜色。该空间显著特备或显示颜色的设备无关。L*a*b*的空间域颜色的无穷实数。然而在实际应用中为了间域映射到整数空间,在预定义的范围内,道中,L*的取值范围为[0,100],其中 L*=0 时通道中,a*=0 和 b*=0 时表示中性灰。红值表示绿色,+a*值表示红色;黄、蓝对立,+b*表示黄色。a*和 b*轴的范围由 Lab 颜

【参考文献】:
期刊论文
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[9]一种航拍绝缘子串图像自动定位方法[J]. 赵振兵,王乐.  仪器仪表学报. 2014(03)
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本文编号:3351199

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