基于霍夫森林的变电站开关设备检测及状态识别
本文关键词:基于霍夫森林的变电站开关设备检测及状态识别
【摘要】:针对变电站的开关设备,提出了一种基于霍夫森林(HF)的开关设备检测及状态识别方法。采用多种特征提取方法,利用HF构建分类器,通过霍夫变换框架对目标物体中心位置投票,并结合一种无需非极大值抑制的启发性算法,解决多个开关设备同时检测与定位问题,同时提高开关检测准确率;训练"分"和"合"两种开关模型,分别检测与定位开关设备,以此判别开关状态。实验结果表明,该方法识别准确率高,鲁棒性好,可应用于机器人巡检系统或者智能视频监控系统。
【作者单位】: 浙江大学电气工程学院;
【关键词】: 变电站 开关状态识别 霍夫森林 巡检机器人
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61571394) 浙江省科技厅公益项目(2014C31095)~~
【分类号】:TM564;TM63
【正文快照】: 上网日期:2016-03-16。0引言随着国内电力网络规模的不断扩大,电力系统的安全运行变得越来越重要。近年来,图像处理技术被逐渐运用于电力系统的安全运行当中,例如,基于图像三维重建技术对输电线路覆冰情况进行在线监测[1]。变电站作为电网的重要组成部分,其运行状态是决定电网
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,本文编号:526525
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