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基于类Haar特征与级联AdaBoost算法的防震锤识别 被引量：33
1
作者 金立军 闫书佳 刘源 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1806-1809,共4页
提出将类Haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别,以解决目前仅能针对单一防震锤进行识别的问题。首先,基于积分图计算快速得到图像的扩展类Haar特征,然后利用AdaBoost算法选取关键的具有较强分类特性的特征,产生一系列... 提出将类Haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别,以解决目前仅能针对单一防震锤进行识别的问题。首先,基于积分图计算快速得到图像的扩展类Haar特征,然后利用AdaBoost算法选取关键的具有较强分类特性的特征,产生一系列弱分类器以构成强分类器,最后通过级联的方式将强分类器组成级联AdaBoost分类器进行防震锤的分类识别。以实际的航拍图像作为测试样本进行实验,结果表明,该方法能够在复杂背景中有效地识别出防震锤,为后续的防震锤故障的诊断工作奠定了基础。 展开更多
关键词 类HAAR特征 积分图 级联AdaBoost分类器 防震锤识别
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基于Faster RCNN算法的输电线路防震锤识别研究 被引量：4
2
作者 焦润童 倪虹霞 王智昱 《长春工程学院学报（自然科学版）》 2021年第1期38-43,共6页
针对输电线路人工检测金具成本大、效率低及后期分析样本时寻找缺陷困难等问题,提出了一种基于深度学习的输电线路金具识别方法。首先,通过无人机巡检获取一定数量的样本,通过将已标记处理的样本与相对应xml坐标文件进行联合扩充的方法... 针对输电线路人工检测金具成本大、效率低及后期分析样本时寻找缺陷困难等问题,提出了一种基于深度学习的输电线路金具识别方法。首先,通过无人机巡检获取一定数量的样本,通过将已标记处理的样本与相对应xml坐标文件进行联合扩充的方法,获得角度丰富化、数量多样化和部分噪声化的数据集;然后,采用Faster RCNN卷积神经网络算法对高重叠防震锤区块进行迭代合并,构建防震锤识别模型;最后,利用所提出的识别方法,对吉林省某电网公司无人机实际线路巡检得到的可见光影像数据集进行训练及测试。经过对模型的测试定位,实验结果表明,在复杂背景下所提出的基于Faster RCNN的输电线路智能识别算法,在该区域对于防震锤的检测精度达到94%以上。该识别方法为进一步对其他类型输电线路金具的检测提供了新的思路参考。 展开更多
关键词 输电线路 深度学习 智能检测 防震锤识别
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