基于机器学习的航拍图像绝缘子识别方法研究

发布时间：2017-10-09 22:14

  本文关键词：基于机器学习的航拍图像绝缘子识别方法研究

  更多相关文章： 机器学习 图像识别 Ada Boost算法 目标建议 骨架提取

【摘要】：绝缘子由于长期暴露在野外,容易发生故障,因此绝缘子的状态监测至关重要。随着输电线路规模的逐渐扩大,直升机巡检输电线路的方式逐步取代人工徒步巡检。巡检人员通过直升机航拍大量图像、视频数据,通过后期图像处理技术实现巡检目标的自动分类与检测,极大地提升了输电线路巡检的自动化水平以及巡检的安全性和有效性。本文主要研究了航拍图像中绝缘子设备的识别定位图像算法,为后期的设备故障检测提供了前期理论基础,同时对于实现直升机巡检输电线路的数字化、智能化具有重要意义。首先,本文引入机器学习、图像识别的基本概念,并对当前机器学习和图像识别的研究现状作以介绍,并归纳了当前绝缘子设备的识别方法;然后,本文介绍了基于机器学习的图像识别基本流程以及本文识别方法涉及到的相关理论内容,包括图像数据集的获取、图像预处理、Haar-like特征、不变矩特征和识别效果评价参数,并重点分析了Ada Boost算法,阐述了该算法的算法步骤、误差分析等内容;最后,本文在Ada Boost级联分类器的基础上提出了两种绝缘子识别方法。一种是结合目标建议Bing的方法,识别过程包括了目标建议、分类器识别、检测窗融合三个模块。通过结合目标建议Bing的方法,生成相比于滑动窗数量级骤减的检测窗,快速实现检测窗的生成。另一种是结合绝缘子3D模型扩充正样本和骨架提取算法,识别过程包括:3D建模、分类器识别和骨架提取三个模块。通过粗定位与细定位算法的分步实现,精确定位图像中的绝缘子设备。对于这两种方法,分别介绍了识别流程与方法优化部分,着重阐述了所提出的方法在原基础上做的改进之处,并对实验结果进行展示与分析。综上所述,本文对基于机器学习Ada Boost算法的航拍图像中绝缘子设备的识别方法进行了研究,分别得到两个绝缘子识别方法,该识别方法具有较好的识别效果和鲁棒性,具有一定的实用价值,为后期的设备故障诊断提供基础。
【关键词】：机器学习 图像识别 Ada Boost算法 目标建议 骨架提取
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP181
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 课题背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.2.1 图像识别技术研究现状10-12
• 1.2.2 机器学习研究现状12-14
• 1.2.3 航拍图像绝缘子识别研究现状14-15
• 1.3 主要研究内容及论文安排15-17
• 第二章 基于Ada Boost算法的绝缘子识别理论基础17-32
• 2.1 图像识别基本概念17
• 2.2 绝缘子图像数据集的获取17-18
• 2.3 绝缘子图像的预处理18-21
• 2.3.1 图像灰度化18-19
• 2.3.2 图像增强19-20
• 2.3.3 预处理结果20-21
• 2.4 特征提取21-25
• 2.4.1 Haar-like特征21-22
• 2.4.2 Haar-like特征个数22-24
• 2.4.3 不变矩特征提取24-25
• 2.5 Ada Boost算法25-30
• 2.5.1 Boosting算法25-26
• 2.5.2 Ada Boost算法提出26-27
• 2.5.3 Ada Boost算法理论分析27-29
• 2.5.4 Ada Boost算法误差分析29-30
• 2.6 识别效果评估参数30-31
• 2.7 本章小结31-32
• 第三章 基于目标建议的Ada Boost算法的绝缘子识别32-41
• 3.1 基本识别流程32
• 3.2 目标建议32-37
• 3.2.1 目标建议概述32-33
• 3.2.2 目标建议主要方法33-34
• 3.2.3 目标建议Bing法34-37
• 3.2.4 用于绝缘子识别的目标建议37
• 3.3 检测窗融合处理37-39
• 3.4 绝缘子识别实验结果及分析39-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第四章 基于 3D模型及骨架提取的Ada Boost算法的绝缘子识别41-50
• 4.1 识别流程41
• 4.2 3D模型及扩充样本41-43
• 4.3 骨架提取模块43-46
• 4.3.1 图像二值化43
• 4.3.2 形态学处理43-44
• 4.3.3 骨架提取44-45
• 4.3.4 Hough直线检测45-46
• 4.4 绝缘子识别实验结果及分析46-49
• 4.4.1 实验一：本章提出的绝缘子识别方法实验46-48
• 4.4.2 实验二：加入 3D模型的Ada Boost算法识别优势对比实验48-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第五章 结论与展望50-52
• 参考文献52-55
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果55-56
• 致谢56

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本文编号：1002707